电池生产中的无缝追溯方案

 

 
贝加莱的智能追溯轨道系统,可以将各个工站互相连接,从而组成一个大型的生产流程网络。 通过这种方式,可以协调循环次数,从而在确保每个工站具有更高效率的情况下降低所配置的工站数量。 将速度较慢的工站并行配置,可以成倍提高生产效率。 在网络化的生产流程中,零部件会围绕发生故障的工站自动调整路径,从而确保小范围的中断不会对设备综合效率造成像在传统线性配置中那样巨大的影响。 如需获得有关该专题的更多信息,请查阅“如同电池生产的高速公路”一文。
贝加莱研发的智能轨道系统ACOPOStrak,通过动态生产网络为传送电池提供解决方案。 所有电池的传送均由传送模块或若干传送模块组成的传送系统来实现。
ACOPOStrak 布置图– 电池模组组装前的准备区域
 
生产网络中各个流程的主动适应,可以将已有的可追溯重要性继续提升到一个新的高度。 因此,在操作过程中确保传送模块的唯一可识别性以及在任何情况下均知晓传送模块的位置具有非常重要的意义。 每一个传送模块均自动分配了一个随机识别号码,并由综合编码器系统对其进行永久跟踪。 通过以流程为导向的编程方法,可以确保在不考虑传送模块数量的情况下进行编程。 利用用户数据将信息与传送模块绑定在一起。 该项数据可随时更改或读出,并用于跟踪和监控生产进度,从而作为决定是否移动输送系统的依据。
以下将以结构中的各项为例:

电池序列号
电池型号(4680、4690、46100…)
制造商
OCV测试结果
当前分配传送模块序列号
其他属性及标识

可以为每一台传送模块保存用户数据,并将其用于过程控制和文件记录;
 
可追溯性的基础在于产品识别。 将电池移交至传送系统后,当电池全速通过时,贝加莱视觉解决方案可以读取数据矩阵代码DM码(DMC)。 硬件和软件均完全集成在控制系统中, 而这是确保所有自动化组件(包括传送系统)紧密同步的唯一方法,同时可以达到微秒级的精度。
 

https://batteryline.com/wp-content/media/2022/08/BR-vision-system-for-battery-production-prismatic-cell.mp4
 
如将DM码设置在电池壳表面,则圆柱电池会迎来特别的挑战。 要想保证在全速运输的情况下完成此项任务,就要使用六个摄像头。 实际上, 摄像头会一个接一个地被触发,以排除相互干扰情况。
https://batteryline.com/wp-content/media/2022/08/BR-vision-system-for-battery-production-cylindric-cell.mp4
 
接下来,通过数据矩阵代码读取的信息将添加至用户数据中。 此外,可通过数据库检索附加信息,并予以保存,例如:

必须执行的流程;
个别流程的特殊参数(电气测试的极限值,等离子清洗的速度等)

如果所传送的产品无法进行识别跟踪(例如:没有印过序号的电芯),则可以利用传送模块的序号进行产品跟踪。 可以将其DM码粘贴在传送模块的侧面,并通过图像处理将其读出,分配给用户数据。 通过对信息的单独分配可以确保在潜在停电期间也可以进行跟踪。
 
ACOPOStrak传送模块上的DM码
 
根据系统的用户数据(例如:所需要的流程步骤、分级)和通用数据(例如:各个工站的利用率或有效性),可以根据当前情况自动调整顺序。 一旦传送模块到达工作站,则通过识别序列号获取用户数据。 如果工作站直接集成在同时控制ACOPOStrak的贝加莱控制器上,则可以直接获取所有用户数据。 这里还有另外一个优点,即生产流程和传送系统之间完全同步。 在运动中可以进行多项生产流程。 如果利用外部控制器控制工站动作,则需要通过现场总线传输信息。 在流程结束时,同样通过现场总线完成结果反馈。
此外,将最重要的信息不断地传递给更高层级的生产流程控制。 在生产结束时,所有相关信息都以打包好的形式传输到数据库中。
控制拓扑图
 

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与我们的专家 Marcus Braun 关于电池组制造的问答

电池pack和电池模组组装中会面临哪些挑战?
Marcus Braun
对电动车模组的需求迅速增长,并且未来数年这种需求还将大幅提升。 不论是在电动车还是在可再生能源方面, 电池模组都面临着强劲的需求。
因此,制造商一般需要在不到 4 分钟的时间里组装和生产一只电池pack,这个过程有着巨大的挑战。
这其中包含很多重要的关键流程,会遇到各种各样的问题,比如开发过程缺乏有经验的技术人员,设计有效的生产工艺,到必要的材料供应等等。
除此之外,还有其他需要注意的问题,如减少二氧化碳足迹、上市时间、增加生产成本、产品灵活性、减少废品和可能的回收等。
而重中之重则是电池模组的可靠性、安全性及其功能。
这些因素从生产计划开始即受到影响。 最初的工厂设计构思就决定了产品的生产成本、产品灵活性、产量、可追溯性、内部物流、质量和系统可用性等参数。 而制造工艺的设计则对投资回报率、市场地位和产品质量有着重大的影响。
不容忽视的还有内部物流的设计,它占到了生产时间的 70%,因此也决定了生产设施的利用率。
其他影响因素和挑战包括高效的制造工艺、软件/通信/编程和控制、组装公差、生产条件/环境条件、可追溯性、产品灵活性和安全性。
这些话题和问题也是我与相关客户、合作伙伴和制造商每天讨论的内容。 我们始终围绕关键问题,即如何设计生产流程,使其更加精简和高效。 此还,对废品率问题也进行了深入探讨。
 
现阶段情况如何,可以采取哪些措施?
在规划阶段,编程和数据通信必须成为焦点。 电芯对成本有很大的影响。 对于电池模组pack来说,单个电芯的成本几乎可以忽略不计。 但是,考虑到每只电池组所包含的电芯数量,可能会导致废品率迅速上升,从而增加成本。 另外,新电芯的供应渠道十分有限。 一旦电池被组装到一起,就不能轻易拆卸,这是工艺优化和回收面临的问题。
 
那么,生产的外部条件呢?
外部条件也是电池组装的决定性因素。 原材料的温度、湿度、储存和纯度直接影响到生产和产品质量。
 
是否有任何优化措施?
有的, 是存在优化可能性的。
在规划生产设施时,就应该考虑到优化问题。
整体的概念必须统一。 如果可能的话,在系统规划和配置时,可以安排制造商/合作伙伴到场提供帮助。 这样可以确保有效的沟通和对接,与整体涂料规划相结合, 采用灵活、可扩展的流程。 使用包括数字开发工具的创新制造工艺,不要害怕创新! 重要的是在前期阶段让合作伙伴参与其中。
最终形成模块化的生产平台,未来还能调整和扩大产量及缩短生产时间。
我们的技术团队每天都要面对客户和合作伙伴提出的这些话题、关切和问题。
我们具有丰富的经验、知识,不管遇到什么问题都能迎刃而解。

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电池建模和混合仿真:完美结合

随着燃料价格不断上涨、对可持续发展的关切以及政府强有力的支持,电动汽车 (EV) 行业继续飞速发展。 根据 Mordor Intelligence 的报告,预计到 2027 年,印度电动汽车市场的规模将达到 153,971.9 亿美元,年均复合增长率为 47.09%。
然而,电动汽车要真正产生影响并超越燃油车,需要在电池技术方面取得显著的进步。
电池建模的挑战
目前,电池开发面临的最大挑战是估计电池温度及预测电池寿命。 预测单体电池及电池pack的温度和寿命是一项复杂的任务,它取决于多种不同机制的相互作用。 例如,在电池充放电过程中,由于离子的生成以及一些不必要的副反应,造成温度上升。 而温度上升会导致降解,反过来加速这种不必要的反应并加速降解。 其中一些副反应包括 SEI 膜的形成、活性材料的损失和锂析出反应。
能够预测这些参数具有至关重要的意义,不仅可以确保电池在保修期内正常使用,而且能加快整个设计生命周期,优化设计成本,并最大限度地提高性能。 运用分析工具也可以帮助设计更智能的电池管理系统 (BMS)。
 
物理方法和机器学习方法均存在不足
在设计的早期阶段,很难获得实验数据,因此仿真在设计过程中发挥了重要作用。 理想的方法是使用第一原理模型,因此也称为物理方法。
但是,使用纯物理方法存在一些挑战。 准确建模需要一些相关参数,如电极孔隙率、导电性、电极厚度和反应速度。 在设计早期阶段,缺乏这些参数成为了一个重大问题,并使得整个设计流程既费时又昂贵。 此外,采用这种方法还需要在该领域具有多年经验的专家,而这样的专家在当前的市场上十分稀缺。
目前正在使用的另外一种电池预测分析方法是机器学习。 这种方法与物理无关,因此克服了未知参数所带来的局限。 然而,即使这种方法也需要大量的数据,以建立可靠的模型,而这些数据在设计初期无法获取。 同样,缺乏数据拖慢了设计进程,同时也增加了设计的成本。 如果使用较少的数据构建机器学习模型,预测容易出现过拟合,意味着模型在使用训练数据集时运行良好,但不能提供准确的预测结果。 因此,纯粹的机器学习,不采用任何物理数据,也不太可能在现有数据范围之外给出可靠的预测。
 
混合方法汇集了物理和机器学习建模的优点
过去几年来,人们对将这两种方法(物理方法和机器学习方法)结合使用表现出了极大的兴趣,以期利用各自的优势,构建出更简单、更快速且准确的模型。 有多种方法可用于构建混合模型,以实现准确预测,这也是过去十年来的研究课题。
使用混合方法的主要优势是,机器学习模型使用的实验数据可以克服物理模型的“缺点”。 由于这种方法从数学模型开始,所以不需要使用大量的数据。
在物理分析方面,我们正处于范式转变过程之中。 过去,追求更高的准确性总是意味着更高的复杂性。 随着混合建模的出现,预测将从构建更简单和更快的物理模型着手,为机器学习算法奠定基础,通过使用有限的实验数据来确保准确性。
在 Oorja,我们致力于实现混合仿真,使设计更加智能。 请联系我们,试用我们的软件吧。

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JOT帮助领先的能源解决方案制造商实现自动化产线

JOT目前在帮助客户实现电池组装及测试线的自动化。 这项工作任务涉及多个层面,是因为测试和装配过程中包含了多个阶段,并有较高的精确度要求,尤其是在测试过程中。 在本文中,我们将具体分析一下JOT在此项目中提供的解决方案。
由于JOT一直秉承与先驱性行业进行合作并保持在技术创新前沿的工作理念,我们收到了大量对现有生产线进行自动化改造的要求。 本公司最近对客户交付的解决方案即属于这种情况。 该客户为全球领先的能源解决方案制造商,为电池及可再生能源行业提供多种解决方案。
 
简单地说,客户的要求包括:

实现电池组装配和测试的完全自动化。
在较快的生产线周期内确保高生产量和利润率。
在实现高可追溯性和质量验证的同时确保高质量生产。

由于电池组是采用大量单体电池和模块组成的复杂设计,要求本公司创建的全新自动化流程需要涉及目前采用手工方式处理的诸多步骤。 幸运的是,自动化流程非常适合处理各种简单和复杂的工作任务,同时还能通过提高准确性、速度和一致性的方式增加效益。
 
JOT为客户提供的帮助
简单地说,我们的解决方案是要针对用户储能电池组的装配和测试实现生产线的完全自动化。 该生产线包括:

来料处理;
回收和分类;
方形电池单体的电气测试;
激光应用,例如焊接和打标;
零部件装配;
最终产品测试;

客户向我们求助的原因是由于我们具有丰富的经验和技术应用能力。 根据我们在行业中的业绩记录,客户愿意继续由本公司作为选定供应商实施该项目。
利用本公司的解决方案,客户能够提高其生产量和产品质量,同时确保达到其安全标准 – 对于储能和电池生产而言属于重中之重。 接下来我们会更详尽地说明这一点。
 
挑战– 电池与电池组的自动测试和装配
客户希望从测试到装配的所有方面均能够实现电池和电池组生产线的完全自动化。 从开始到结束,生产线包含了多个步骤,而其中许多步骤均要求确保高速度、一致性和准确性 – 大多数自动化项目均需要满足所有这些要求,而这也正是JOT自动化解决方案的标志性特征。
 
图片出处说明:Jot自动化
 
客户的生产线从来料处理开始,包括包装材料的回收。 接下来的步骤包括电气测试、不同零部件的装配、零部件的激光打标、以及复杂的激光焊接,最后是最终产品的测试应用。 其中一些步骤超出了标准自动化流程的范围,需要复杂的解决方案进行管理。

图片出处说明:Jot自动化
 
正如你所能想象到的,在量产时,错综复杂的细节和多方面的要求导致人工生产既繁琐又无效,因此利润率极低。 较高的重复率、周围沉重的零部件导致较差的人体工学条件、在测试方面较高的精确度和一致性的需要,导致人工生产的绩效较低。 更不用说针对这类工作任务建立一条人工生产线所需要的建筑空间,均导致生产线效率低下和占用空间较大。
 

图片出处说明:Jot自动化
 
问题– 通过自动化可以获得怎样的效益?
客户对我们提出的问题和任务是要弄清楚自动化能在多大程度上改善他们的生产,并为他们的生产带来怎样的效益。 我们的答案是为客户的生产线提供一个完整的整体自动化解决方案,甚至可以处理标准自动化解决方案以外的工作任务。
 
解决方案– 客户整体自动化
在权衡了所有问题以及手头任务所包含的各项挑战之后,我们开始着手解决客户的问题。 我们所提供的解决方案包括入厂包装材料的内部分类和回收,电池处理和测试电池到螺钉自动插入、以及激光应用。
总而言之,我们的解决方案是对现有生产线的一次革命。 该类解决方案还通过内置温度和气体传感器的自动灭火系统提高了整体安全性,确保解决方案能够检测到任何人类感官无法检测到的异常和危险,从而进一步改进了安全生产条件。
该解决方案 – 在向本公司订购后可在12个月内交付 – 建立在具有模块化、高度灵活性及可扩展性的设计平台上,而这正是JOT自动化解决方案的特点。 我们所做出的决定建立在确保客户可以根据现有需求和产品变型实现生产定制的基础上,甚至可以在必要时引入全新的应用程序。
模块化设计思维同样提高了客户的底线:客户能够在扩展或补充现有生产线的同时,通过灵活的平台实现更大的成本效益,并且确保工厂占地面积最小。 最后,我们的客户是这样评价的:
“随着未来几年中储能和电池解决方案生产的增加,情况也会变得越来越复杂。这就是本公司选择不但可以大幅度提高生产效率和成本效率,并且具有灵活性和前瞻性的供应商的原因。得益于JOT的解决方案,我们在最初将生产量提高了6倍,最终达到了12倍,同时也显著提高了作业人员的安全和健康。”

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精密链式环形线在电池制造和组装中的作用

汽车行业主要参与者们正在面临从传统燃油汽车向电动汽车的重要转变。 在欧洲刚刚确认宣布将于2035年开始禁售传统燃油汽车以实现零排放后,很显然有一个目标首先需要在未来 3-5 年内实现:每款电动汽车都要具有与同类型、同级别传统燃油汽车相同的成本水平。
为此,一台电动汽车的大多数主要零部件仍需要进一步降低成本,甚至需要远远低于当前水平。 面对这个挑战,相继在世界各地建成投产超级工厂(Gigafactory)仅是众多措施中的一种。
事实上,为了降低制造成本,进而降低电动汽车的售价并提高性价比,在保证相同质量的同时,降低电池模组的装配时间,提高生产节拍和生产效率更是汽车制造商迫切需要的。
像我们熟知的目前汽车领域内装配线的生产节拍最快能达到3~4 ppm,以内燃机为例,一般内燃机装配线都包含一条很长的自由托盘系统,用来承载和传送发动机部件依次经过每一个工位。 每当承载着发动机部件的托盘进入工位时,都必须以高于链式输送系统(差速链)运行时所能提供的精度从下方对托盘进行定位、举升和锁止,以满足工位的定位精度要求并准确完成对应工序。
而如今的电池模组装配线的装配方式已经发生了彻底的改变,对于最关键的电池模组的装配,在短短5秒内即可完成。 这也就意味着,即使在目前,我们便已经实现了3倍于传统发动机装配线的生产节拍,达到不低于12ppm。而在不远的将来,毫无疑问随着技术的进步和经验的积累,生产节拍和生产效率将会进一步提升。
为此,坚固可靠,精密稳定,且可以高速运行的精密链式输送机正在成为电池模组装配线方案中不可或缺的一部分。ITALPLANT精密链式环形线同时具有三个重要特性:

高速:>最高可达2m/s的运行速度
高强度:>环形线的链节并不需要额外机构辅助定位和锁止,凭借环形线自身即可稳定承载20kg荷载和150Nm倾覆力矩
高精度:> 针对不同类型的环形线,重复定位精度至少达到±0.1mm,而在一些定制方案中,甚至可以实现中心距达到10m而重复定位精度保持在±0.08mm

如果精密链式环形线由我司的弧面凸轮分度器驱动,毫无疑问将更有助于提升方案的整体性能表现,如下图,这便是一套基于精密链式环形线,配合上下料、等离子处理、喷涂、质量检测和组装工站的方案示例。
 
Pic Credits: Italplant
 
毫无疑问,对于当前的汽车领域,精密链式环形线的结构强度和可靠性正是其所迫切需要的。而在过去超过20年的时间里,精密链式环形线已经被应用在包括但不限于电子、医疗、包装、加工等领域。
ITALPLANT我们是这场汽车革命的忠实拥趸,在拥有众多知名汽车制造商的欧洲和美国,随着与制造商们不断加深的合作,我们的精密链式环形线正在成为越来越多快速电池模组装配线的中坚力量。
欢迎到访我们的官方网站,如有需要更多关于应用所涉及的环形线和转台方案的信息和支持,请随时与我们取得联系。

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