電池工廠的建設與智能制造實現路徑

陽如坤

摘要：據統計，2022年，中國新能源乘用車市場動力電池裝機量230.73GW·h，同比增長86.24%。預計2023年，全球電動車對動力電池的需求達406GW·h，而動力電池供應預計為335GW·h，缺口約18%；到2025年，這一缺口將擴大到約40%。因此，各大電池生產企業不斷增建新廠，以滿足整車市場的裝機需求。

關鍵詞：動力電池；工廠；設備；智能制造；路徑

2022年，我國新能源汽車市場繼續爆發，全年產銷分別完成705.8萬輛和688.7萬輛，同比分別增長96.9%和93.4%，市場占有率達到25.6%。

新能源汽車的熱銷也帶動了動力電池裝機量的大幅增長。據統計，2022年，中國新能源乘用車市場動力電池裝機量230.73GW·h，同比增長86.24%。預計2023年，全球電動車對動力電池的需求達406GW·h，而動力電池供應預計為335GW·h，缺口約18%；到2025年，這一缺口將擴大到約40%。因此，各大電池生產企業不斷增建新廠，以滿足整車市場的裝機需求。

電池工廠建設的基本原則

電池制造工廠的建設，主要考慮在滿足電池性能條件下，電池制造的安全、合格率、效率、系統的柔性及建成的速度，以快速適應市場的需求，帶來最大的經濟效益。

電池大規模生產的條件

為了滿足電池快速增長的市場需求，如何保證電池的大規模生產是目前需要重點考慮的問題。高質量、高安全性、低成本——這是行業一直以來對電池生產的追求，也是保證大規模生產的關鍵。

綜合考慮目前的電池技術、材料、裝備的保障能力，動力電池大規模智能制造應滿足如下基本條件：

1）生產型號單一化：單產線生產的尺寸規格型號1-2個。

2）整線制造能力：4GW·h以上，單臺設備的產能不小于0.5～1.0GW·h。

3）制造合格率96%以上。

4）材料利用率95%以上。

5）制造成本0.08～0.1元/W·h。

6）安全控制、環境、環保指標及能耗指標控制優化措施。

7）來料數字化、過程數字化、設備網絡互連及大數據優化。

電池制造目標分解

在明確電池制造目標的前提下，接下來是對電池制造目標細節分解，主要包括：制造安全目標分解及管控措施、電池直通率目標分解到各電池制造子系統、成本目標分解、材料利用率目標分解及生產運轉率（Down Time）目標分解。這五個方面還可以根據工廠自身建設的條件進行進一步細化分解，直到落實到材料、工藝、設備及環境的選擇確定。制造目標分解如圖1所示。

制造合格率分解

電池電芯工廠主要分為六大模塊，電池設計的首要任務是在選擇合理的電池結構后，針對合格率指標，根據制程控制的難易程度和可能達到的目標，將總體合格率目標按照核心影響因素原則分解到各大模塊，確定模塊的關鍵產品特性KPC（Key Product Characteristics）的工序能力（Cpk），再進一步Cpk分解到模塊內的核心工序，這是從上到下的分解。再根據各個工序工藝方法的關鍵控制特性KCC （Key Control Characteristics） 可能達到的工序控制能力Cpk值和設備投入進行綜合分析，總體核算整線設備投入，以及各個工序控制點Cpk的保證能力、可靠性和穩定性，達到設備投入與制造質量的最優化。電芯制造合格率分解如圖2所示。

在設備規劃時，一般根據工序質量控制的難易程度及產線投入成本進行Cpk綜合分解平衡，反復迭代優化到最佳設計。即同樣的投入，達到最佳的質量；或者保證質量要求前提下最少的設備投入，同時還要考慮設備和產線的綜合輸出產能。

由于這些設備是由不同的廠商提供，采用的也是多種不同的協議和標準，面向各種不同的應用要求，因此智能工廠集成不僅需要將不同廠家提供的不同產品結合在一起，還要有科學的方法讓它們能夠互聯、互操作，不產生沖突。更為重要的是，整個系統要達到系統性能最優，成本最低，生產產品的質量最好，同時將來容易擴充和維護。

電池生產設備選擇原則

（1）設備選擇原則 電池生產設備的選擇應遵循以下幾個原則：技術先進性、生產適應性、經濟合理性、相互兼容性及人機友好性。

（2）設備綜合選擇 裝備是提升制造合格率和制造效率的，設備投入影響設備的質量，電芯制造的合格率也就高。如圖３所示，縱軸代表成本（設備投入成本，合格率變化帶來成本改變），橫軸代表合格率，圖３中曲線①為設備投入曲線，設備投入增加，合格率也提升；曲線②由于合格率提升帶來成本損失減少；③為曲線①與②的合成。可以看出：曲線③表示設備投入增加，合格率提升綜合成本逐步下降，但隨著設備投入增加，合格率提升有限，降低廢品損失的程度也逐步減少，因而綜合成本會逐步上升。總之，設備的投入與成本有一個最優點，這個點就是設備投入的最佳選擇。

① 設備投入曲線；② 制造不合格導致的質量損失；

③ 綜合成本曲線。

按照目前電池產業大規模制造合格率只有90%～93%的現狀，提升電芯制造合格率還有較大提升空間，同時也有較大的難度和更大的企業價值，可以說中國電池制造進入產品制造質量攻堅階段。

按照電芯材料成本0.5元/W·h計算，電池制造工廠生產每GW·h提升1%的合格率，將有500萬元的利潤增加，如果考慮篩選合格的電芯中的一些隱含缺陷和使用中暴露的問題，合格率提升對電池企業將有更大的價值。2022年中國累計輸出546GW·h，電池企業全面提升合格率1%，將有27.3億元利潤的增加，況且，目前中國電池制造合格率的空間遠遠不止1%。

智能工廠設計流程

智能工廠的規劃建設是一個十分復雜的系統工程，如何設計鋰電池智能工廠也是一個難題，需要進行詳細的分析與規劃，經過詳細的項目方案評審，再到方案的落地以及設計。智能工廠的設計流程如圖4所示。

電池智能工廠的規劃設計一般分6個步驟進行：

1）智能工廠的總輸入是企業的發展戰略。

2）做詳細的市場調研、分析，確定項目產品的應用領域。

3）根據識別出的需求，站在智能工廠的高度，對企業的組織、管理模式、業務流程、技術手段和數據開發利用等進行診斷和評估。

4）根據產品定位以及工廠目標，進行電芯的產品設計，設計電芯的基本參數。

5）項目方案評審，包括對項目投資預算和方案可行性進行評審。

6）確認項目方案和實施計劃，落實總項目和分項目的負責人和團隊。

總體設計思路如圖5所示。

主流程為根據電池性能要求，進行材料選擇配置設計、電池設計、工藝設計、設備選型及設備開發制造，其他為輔助設計流程。

電池智能制造實現的路徑

采用標準化、數字化、智能化等技術手段，依托物聯網、工業互聯、大數據等新興技術，對傳統產線數字化改造及建設，實現增效降本，已成為動力電池裝備制造大規模、高質量制造的必然途徑。

在此背景下，我國政府也提出要實現智能制造，在“十三五”“十四五”期間連續編制智能制造發展規劃，促進制造業企業實現數字化、網絡化及智能化轉型，向制造強國邁進。

智能制造是動力電池生產的趨勢，要在高度自動化的基礎上全面實現數字化、網絡化和智能化，以期實現動力電池制造“高精度、高速度及高可靠性”的發展目標。

1.標準化

儲能電池大規模制造需要采用標準化的手段，需要一系列標準體系的支撐。面對儲能電池智能制造發展的新形勢、新機遇和新挑戰，有必要系統梳理現有相關基礎標準，明確儲能電池制造集成的需求，從基礎共性，關鍵技術以及儲能電池行業應用等方面，建立一整套標準體系來支撐儲能電池產業健康有序發展。

首先，要實現電池尺寸規格的標準化。目前國內80多家儲能電池企業有150多種電池規格型號，意味著需要有150多種不同的生產工藝和生產線，這嚴重限制了儲能電池大規模制造能力的提升。總結過去的經驗及給我們產業造成的損失，盡快制定出儲能電池尺寸規格標準，需要將電池規格型號限制在10種左右。

其次，要實現儲能電池設計及基礎標準化。需要建立儲能電池領域元數據標準，元數據是關于數據的數據，是儲能電池設計、制造、應用的基礎。科技部國家科學數據共享工程的《元數據標準化原則與方法》中規定了領域元數據制定時的選取原則，可以參照此原則制定儲能電池領域元數據標準。

最后，要實現儲能電池制造標準化。儲能電池制造過程復雜，工藝流程長，產線生產設備眾多，而且同一條產線的生產設備往往來自于不同的廠家，采用不同的通訊接口和通訊協議，設備之間缺乏互聯互通互操作的基礎。因此需要建立電池制造過程數據字典標準，統一設備模型，制定設備通訊接口規范，進行數據治理，實現產線設備和企業信息化系統集成，實現OT與IT深度融合，利用工業互聯網平臺，實現企業內、外部信息集成，優化電池制造資源配置及過程管控。

2.模型化

數學模型是智能化的基礎，是把制造工廠、物料、機器、過程轉化為計算機可以識別、優化、提升的基本手段。儲能電池制造需要建立包括電池模型、工廠模型、設備模型、工藝模型以及質量模型等。

模型化是實現數字化制造的基礎，模型需要能準確完整描述對象的真實屬性，同時，模型的建立是一個不斷調整優化的過程。模型化和數字化是一個互相促進的過程，有理論模型的過程和物理量可以將現有模型數字化。沒有模型或難以用準確理論模型描述的物理量或過程可以先采集數據，通過數字分析，建立數字化模型，可以很好地解決制造過程算數和質量優化問題，這也是數字化、智能化給制造業帶來的紅利。

3.數字化

儲能電池行業需要建立數字化研制體系，包括數字化設計、數字化制造及數字化應用等方面。

（1）數字化設計 電池設計包括材料設計、結構設計及工藝設計等。電池設計過程需要應用專業的產品設計工具、結構設計工具，需要建立電化學仿真模型、電池壽命模型等。

（2）數字化制造 包括工藝規劃、設備研制、系統集成等。需要運用工廠仿真、過程仿真、虛擬調試等技術手段，建立起實際生產過程與虛擬生產過程的數字化雙胞胎映射系統。設計人員利用軟件提供的仿真環境，對產品及生產過程進行設計及優化，以加快產品從構思到投產的周期，減少失誤，降低成本。

（3）數字化應用 包括電池質量閉環控制、電池追溯系統的建立、產品大數據分析等。數字化應用需要建立電池設計、制造、質量追溯及梯次利用等全生命周期數據管理應用平臺。

通過電池數字化設計、制造、應用全流程系統的建立，可以實現電池高效設計、高質量、低成本制造及可靠的安全管控。

智能制造是一項長期的系統工程，核心是用數據解決制造中質量、效率和安全問題，為產業帶來更大的價值。