锂电池的制造将随着不断增长的需求和其他世界趋势进行大变革。除了汽车对电能的存储需求外,电池的生产也将受到数字化生产技术的发展以及产品改进和回收利用等要求的影响。产品改进将更多地由电池系统的数据收集和分析驱动,这将改变电池的类型、形状、使用的材料和其他特性。

除了从新工厂大规模生产电动汽车电池中吸取的教训外,开发还将通过高计算和模拟平台的可用性加快发展。这将使新技术更加可靠,并通过仿真节省更多时间,缩短调试和学习曲线。

智能制造的进一步创新,将保障更加灵活、高效、优质的智能工厂。这些要求长期以来相互干扰,但其他原则将越来越多地授权组合。

电池pack将是多用途的,它们将在电动汽车报废时用于其他目的。梯级利用意味着产业链将紧密配合,延长电池组和单体电芯的经济寿命。

在极端制造过程中,生产将是数据驱动的。来自过程及其供应链本身的数据,以及来自现场电池组的数据。收集、分析和改进的循环将越来越短。人工智能和大数据将提供立即修改电池pack执行的机会。

智能极端制造应具备以下普遍特征:

  • 除了传统的质量、成本、灵活性和效率之外,还必须有对市场的响应速度、抗各种干扰的能力、可重构和可重复使用的能力。
  • 主要生产设备应具有自我感知、自适应和自我补偿能力,以应对各种生产环境的变化
  • 预测性自动问题源跟踪,实现零缺陷
  • 工程抗扰度和零故障
  • 第一段成功了,后面的就会都很好。

具有自我感知设备、零故障生产、智能车间调度、自动线护理系统和实时工厂运行指标显示的工业大数据有独特的机会。这些元素可用于生产电池芯和电池组,也可用于再利用分析和回收过程。

当然,应用了改进的技术。视觉(图像识别)、追溯系统、增强现实、机器学习、数据挖掘和预测性维护都用于实现未来的生产和回收线。来自流程本身以及来自研发和售后的大数据将更加可用和处理。

仔细估算可以显着减少时间和成本。预计业务运营成本下降20%以上,产品开发时间缩短50%以上,生产速度提高5倍。只有广泛的专业知识网络才能做到这一点。

最终产品电池组将达到零缺陷。意味着以十亿分之一的故障率运行至少 200 万公里和 16 年的生命周期。在产业链和用户链上进行全方位追溯和智能协同。

动力电池制造充满挑战。 Batteryline.com和het合作伙伴将为传统制造向新一代智能/极端制造的发展做出贡献。