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面向新周期的動力電池智能制造，一定要有標(biāo)準(zhǔn)和整體設(shè)計，專注于設(shè)備自動化、單項信息化或者專注某一點上數(shù)據(jù)分析，都不足以支撐整體智能制造的發(fā)展。
電動化與儲能市場需求的大規(guī)模啟動，全球動力電池制造正在面臨著前所未有的新挑戰(zhàn)。
在剛結(jié)束的第十五屆高工鋰電產(chǎn)業(yè)峰會上，產(chǎn)業(yè)界的一致共識是：TWh時代的動力電池要向極限制造邁進，這包含了極限效率、極限品質(zhì)、極限成本，而要想真正實現(xiàn)極限目標(biāo)，整個行業(yè)都需要導(dǎo)入新思路、新角色，真正推動動力電池智能制造的落地。
“動力電池是一個巨大的賽道，同時也是非常創(chuàng)新的行業(yè)，由于整個行業(yè)發(fā)展歷程短暫，支撐鋰電行業(yè)發(fā)展的底層信息化、數(shù)字化和智能制造依然薄弱。”
蜂巢能源CIO李翌輝博士深有感觸的表示，面向新周期的動力電池智能制造，一定要有標(biāo)準(zhǔn)和整體設(shè)計，專注于設(shè)備自動化、單項信息化或者專注某一點上數(shù)據(jù)分析，都不足以支撐整體智能制造的發(fā)展。
作為新勢力動力電池企業(yè)的代表，蜂巢能源從成立一開始就意識到智能制造的價值和意義。蜂巢能源董事長兼CEO楊紅新在多個場合都曾表示，動力電池企業(yè)要應(yīng)對更高品質(zhì)、更大規(guī)模的新能源市場需求，制造升級迫在眉睫。
而在實際行動上，蜂巢能源也是業(yè)內(nèi)第一家提出AI智能工廠的企業(yè)，2019年，其就率先在行業(yè)內(nèi)宣布打造車規(guī)級AI智能動力電池工廠。
在2021年的電池日上，蜂巢能源發(fā)布面向未來的發(fā)展戰(zhàn)略，這其中，AI智能制造戰(zhàn)略是其四大子戰(zhàn)略之一，基于該戰(zhàn)略，蜂巢能源成立AI智造生態(tài)聯(lián)盟—“AI蜂能聯(lián)盟”，聯(lián)盟將通過整合AI領(lǐng)域、工業(yè)領(lǐng)域領(lǐng)軍和獨角獸資源，打造產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈，為能源互聯(lián)全產(chǎn)業(yè)鏈服務(wù)，推動產(chǎn)業(yè)鏈制造模式創(chuàng)新發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級。
除了擔(dān)任蜂巢能源CIO，李翌輝還有另外一個身份——章魚博士智能技術(shù)（上海）有限公司（以下簡稱“章魚博士”）的總經(jīng)理，這是蜂巢能源于2021年 8 月成立的一家專注于智能控制和智能制造領(lǐng)域平臺公司。
高工鋰電了解到，章魚博士除了“對內(nèi)”承接蜂巢能源AI智能工廠建設(shè)的戰(zhàn)略分工，提供包括 AI 智能仿真、AI智能視覺、AI智能分析等創(chuàng)新技術(shù)支持，“對外”還提供能源互聯(lián)、工業(yè)智控硬件、AI算法與核心工業(yè)軟件、燈塔工廠總包集成等方向產(chǎn)品與服務(wù)。
李翌輝表示，章魚博士成立之初就定位成為一個智能制造的平臺，不僅僅只是賦能蜂巢能源的智能工廠打造，而是要推動整個產(chǎn)業(yè)鏈的轉(zhuǎn)型升級。
蜂巢能源CIO、章魚博士CEO李翌輝博士
第十五屆高工鋰電產(chǎn)業(yè)峰會期間，高工鋰電與蜂巢能源CIO、章魚博士CEO李翌輝博士進行了深度對話，圍繞動力電池智能制造現(xiàn)階段面臨的挑戰(zhàn)、蜂巢能源的AI智能制造落地以及章魚博士的布局等話題進行了詳細(xì)探討。
TWh時代的制造挑戰(zhàn)
進入新周期后，鋰電池行業(yè)無論是從制造、設(shè)計、供應(yīng)鏈等各個維度都在面臨前所未有的新挑戰(zhàn)。在此背景下，沿用過去傳統(tǒng)的制造模式已經(jīng)無法滿足產(chǎn)業(yè)新階段的需求。
一是從制造的復(fù)雜程度來看，鋰電池制造既有連續(xù)又有離散，制程過程非常復(fù)雜。
李翌輝介紹，一條鋰電池產(chǎn)線上的關(guān)鍵質(zhì)量工藝控制點要在2500個以上，同時又是高速度、高節(jié)拍、高精度的生產(chǎn)要求，因此對整個制程過程中的質(zhì)量和工藝一致性要求極為嚴(yán)苛。
同時，對于最終產(chǎn)品的質(zhì)量要求也非常高，以產(chǎn)品壽命為例，其檔案追溯信息至少要保存15年以上。這些都給整個鋰電制造帶來極高的挑戰(zhàn)和要求。
二是從設(shè)計開發(fā)角度來看，鋰電池的結(jié)構(gòu)設(shè)計需要大量的工藝驗證，沿用傳統(tǒng)的實驗試錯已經(jīng)無法滿足需求。
鋰電池制造過程既有物理形態(tài)變化（勻漿、涂布、切片、疊片、注液等屬于物理形態(tài)變化），同時也有電化學(xué)的變化（預(yù)充、分容、化成等屬于電化學(xué)激活）。
因此，整個設(shè)計環(huán)節(jié)必須要考慮到工藝實現(xiàn)和制造支撐，業(yè)內(nèi)稱為DFX(面向產(chǎn)品生命周期設(shè)計)，面向工藝，面向制造、面向服務(wù)全生命周期的設(shè)計。
整個設(shè)計環(huán)節(jié)需要導(dǎo)入大量仿真驗證。李翌輝坦言，盡管過去在其它行業(yè)里也會涉及仿真應(yīng)用，但不像鋰電領(lǐng)域，同時涉及到物理結(jié)構(gòu)、電化學(xué)、運動、流體、機械結(jié)構(gòu)、電磁兼容等一系列復(fù)雜領(lǐng)域，幾乎所有在制造業(yè)里找到的仿真全都涉及。
“如果按照以前的實驗試錯方式，一個新的材料新配方去做驗證的話，最長可能需要12個月，嚴(yán)重影響到產(chǎn)品的開發(fā)和產(chǎn)業(yè)化節(jié)奏，必須導(dǎo)入仿真在設(shè)計及制造環(huán)節(jié)的應(yīng)用。”李翌輝這樣表示。
三是從供應(yīng)鏈和生產(chǎn)管控環(huán)節(jié)來看，整體的管控難度也在越來越大。
對于動力電池企業(yè)而言，不僅要做供應(yīng)商的管理，還要做產(chǎn)地管理、產(chǎn)線管理、供應(yīng)商來料批次管控，這都是整個供應(yīng)鏈大環(huán)節(jié)的管控。
而在生產(chǎn)現(xiàn)場的管控中，蜂巢能源一條線一天產(chǎn)量達2萬多個，一旦發(fā)生設(shè)備的任何問題，比如設(shè)備干涉碰撞、局部粉塵超標(biāo)、機器人抓取碰撞或者加持力的下降變化等，都會造成問題。
此外，工廠內(nèi)的物料銜接協(xié)同也異常復(fù)雜。在整個制造過程中，為了保證潔凈度，對于線邊物料庫有嚴(yán)格要求，這就要求做到精益配送，做到整個倉儲系統(tǒng)和制造系統(tǒng)的有序銜接和協(xié)同，這就需要精益化加數(shù)字化的深度融合。
四是對于生產(chǎn)環(huán)境的控制要求也越來越高。
“環(huán)境里面包括溫度、濕度、粉塵污染等，過去通過一些計量表去監(jiān)測，但現(xiàn)在已經(jīng)不能滿足要求。”
李翌輝介紹，以蜂巢為例，在西南地區(qū)做了大規(guī)模布局，近年來一些厄爾尼諾等極端氣候的出現(xiàn)，會短時間內(nèi)突發(fā)暴雨，這樣的情況下，沿用傳統(tǒng)的環(huán)境控制設(shè)施，按照剛性的控制的策略就會失效，而短期內(nèi)如果控制策略不做快速調(diào)整，就會造成濕度急劇增加，在電池生產(chǎn)過程中，可能就會造成批量的報廢。
對粉塵也是一樣，在疊片工序中，一些局部的疊片會造成大量粉塵溢出，如何在局部微環(huán)境里進行控制，這既要通過傳感的監(jiān)測，又要通過仿真的方式，不斷的去做整個環(huán)境控制策略的要求。
所有這些，都對于目前的動力電池制造帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
李翌輝認(rèn)為，面對這些挑戰(zhàn)，如果只是憑借個別環(huán)節(jié)的創(chuàng)新、單機設(shè)備自動化升級，只能帶來局部優(yōu)化，很難徹底解決上述難題。全局最優(yōu)解在于將信息化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、智能化融入電池制造全過程，真正實現(xiàn)電池的智能制造。
蜂巢能源AI智造落地
事實上，圍繞著動力電池制造環(huán)節(jié)的一系列挑戰(zhàn)，過去兩年，蜂巢能源已經(jīng)做了一系列積極探索。
李翌輝介紹，蜂巢能源率先在行業(yè)內(nèi)提出AI智能工廠，以設(shè)備、質(zhì)量、制造為核心、工廠規(guī)劃、產(chǎn)品工藝開發(fā)、廠內(nèi)倉儲物流為保障，通過廣泛應(yīng)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云服務(wù)&IOT、VR/AR、視覺識別等新一代智能制造技術(shù)，以大數(shù)據(jù)分析、建模、仿真和集成為核心應(yīng)用，實現(xiàn)生產(chǎn)過程的自感知、自決策、自執(zhí)行，以及企業(yè)整體管理模式的智能分析決策。
在AI智能制造戰(zhàn)略下，蜂巢能源構(gòu)建了三大里程階段、六條智能主線、四大基礎(chǔ)平臺、八大共性能力、智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)的多維架構(gòu)體系，旨在最終實現(xiàn)一致可靠、柔性高效、可控成本高品質(zhì)、快速穩(wěn)定交付的目標(biāo)。
為了實現(xiàn)上述目標(biāo)，李翌輝介紹，蜂巢能源目前主要通過工廠規(guī)劃、產(chǎn)品工藝設(shè)計、設(shè)備管理、制造管理、品質(zhì)管理、廠內(nèi)倉儲物流等六大主線來推動智能制造的落地。并真正將人工智能充分融入其中，每條主線都應(yīng)該被賦予智能化特征。
在工廠規(guī)劃上，隨著蜂巢能源產(chǎn)能快速復(fù)制，對于工廠規(guī)劃及落地的速度要求越來越快，從過去24個月降到15個月，再到12個月，甚至還要挑戰(zhàn)9個月。
而這背后就是在規(guī)劃過程中大量應(yīng)用數(shù)字孿生仿真，在產(chǎn)線布局、物流規(guī)劃以及一些關(guān)鍵工藝環(huán)節(jié)去做先驗性質(zhì)的驗證，通過大量標(biāo)準(zhǔn)化的模型組件，以及在工廠建設(shè)當(dāng)中形成的大量基于BM的仿真組建庫來快速構(gòu)建工廠。
在設(shè)計和工藝協(xié)同環(huán)節(jié)，動力電池工藝變化非?？?，蜂巢能源基于數(shù)字化的工藝，進行了大量仿真工作。
在鋰電的制造當(dāng)中，由于實驗驗證的不充分，造成現(xiàn)場大量不停的去改，造成了整個生產(chǎn)OEE效能損失非常巨大。
李翌輝介紹，通過仿真工具的導(dǎo)入和深化，可減少物理驗證，并實現(xiàn)零部件的快速復(fù)用，同時，通過工藝參數(shù)結(jié)構(gòu)化應(yīng)用，實現(xiàn)工藝數(shù)字化、知識化、智能化。并通過知識快速復(fù)用，變更閉環(huán)管理，導(dǎo)入設(shè)計制造協(xié)同等系統(tǒng)打通數(shù)據(jù)流，從而達到設(shè)計-工藝-制造端的深度協(xié)同。
在設(shè)備管理上，蜂巢能源建立了整個基于異常處理知識的閉環(huán)管理。通過對整個設(shè)備建立核心特征檔案，構(gòu)成設(shè)備健康度的判斷依據(jù)。再通過大量采集的設(shè)備關(guān)鍵傳感器數(shù)據(jù)進行計算，當(dāng)設(shè)備核心部件發(fā)生衰減時，可進行趨勢性預(yù)判，判別其是偶發(fā)的衰減還是趨勢性衰減。
同時，還可以對核心部件不停的做壽命預(yù)測，比如說濾網(wǎng)、關(guān)鍵部件的切刀等，在出現(xiàn)問題之前，對部件做預(yù)防性維護和維修。通過這樣的方式，蜂巢建立起快速自主式維修體系。
“在高速高節(jié)拍的設(shè)備運行中，如何保證設(shè)備的健康穩(wěn)定的運行，僅靠過去的基于經(jīng)驗式的運維，或者是不管三七二十一到點去換，已經(jīng)難以為繼。”
李翌輝介紹，以極片切割環(huán)節(jié)的刀具為例，整個一套刀架要上百萬，如果不按照預(yù)防性維修的方式來做的話，就會造成重大的生產(chǎn)停滯及損失。
而根據(jù)蜂巢能源的發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)線70%以上的故障都是5分鐘以上，如果能把這些70% 比例的5分鐘以上的故障至少消滅一半，通過自主式快速菜單式智能化故障排除系統(tǒng)快速解決，會對OEE改進有很大提升。
在品質(zhì)管控環(huán)節(jié)，鋰電行業(yè)品質(zhì)管理已經(jīng)達到近乎苛刻的地步，蜂巢能源提出來TB級的制造里面，7.5西格瑪已經(jīng)變成了一個起點。
李翌輝表示，蜂巢能源大量應(yīng)用數(shù)字化檢測質(zhì)量，在大量數(shù)據(jù)分析以及面向DFX的過程中，從頭灌輸整個質(zhì)量的理念。蜂巢能源構(gòu)建大量在線監(jiān)測裝置，包括大量部署的機器視覺，通過這些機器視覺，可以將提前經(jīng)過優(yōu)化、訓(xùn)練好的算法導(dǎo)入其中，再做質(zhì)量檢測。
高工鋰電了解到，蜂巢能源基于AI和視覺檢測的應(yīng)用，已經(jīng)在分切機極片毛刺檢測、極片表面缺陷檢測、密封釘焊接質(zhì)量檢測、正負(fù)極蓋板焊接缺陷檢測、包藍(lán)膜缺陷檢測等多個場景得到應(yīng)用。
在倉儲物流環(huán)節(jié)，蜂巢能源建立起了整個精益物流和制造協(xié)同體系，基于APS(生產(chǎn)計劃排程系統(tǒng))的計劃算法，實現(xiàn)整個倉儲和制造系統(tǒng)的精益銜接。
要保證產(chǎn)線邊既不缺料又不堆料，相當(dāng)于一個蓄水池要把把水位控制在最合理最精準(zhǔn)的水平，既不發(fā)生洪水泛濫，也不發(fā)生干涸，這個需要整個物料系統(tǒng)精密聯(lián)動，就要實現(xiàn)精益化加數(shù)字化深度融合。
章魚博士的角色定位
盡管對于智能制造的探索，蜂巢能源已經(jīng)先行一步，但在李翌輝看來，要想讓其真正大規(guī)模落地，絕非僅靠一家企業(yè)就可以完成。
“智能制造的最終落地，必須要建立一整套的核心能力，這里面既包括工廠規(guī)劃能力、并行協(xié)同能力，同時也包括大量仿真驗證、設(shè)備感知、工業(yè)互聯(lián)、極速軟件開發(fā)等一系列能力，這一整套完整能力的構(gòu)建需要整個產(chǎn)業(yè)鏈共同協(xié)作來實現(xiàn)。”
也正是意識到如此，蜂巢能源專門設(shè)立了章魚博士，目的就在是通過產(chǎn)業(yè)鏈的整合，來推動產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。
事實上，在智能制造目前的產(chǎn)業(yè)鏈中，最為重要但也最為薄弱的環(huán)節(jié)是系統(tǒng)集成商，其重點方向是要研究整體智能制造的標(biāo)準(zhǔn)、體系架構(gòu)、使能方法等，同時將目前現(xiàn)有的軟硬件進行系統(tǒng)有效的整合。
李翌輝向高工鋰電表示，章魚博士的成立就定位于此，要成為一家智能控制和智能制造核心系統(tǒng)提供商。
在核心產(chǎn)品開發(fā)上，章魚博士目前已經(jīng)有包括線體智能控制器、面向行業(yè)的MES、AI智能算法平臺等核心產(chǎn)品。
針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸效率無法滿足動力電池生產(chǎn)對設(shè)備控制速度的要求。章魚博士引入邊緣計算，在設(shè)備實時控制方面做了大量創(chuàng)新，開發(fā)出了線體智能控制器。
這種“軟硬一體”的控制器，融合了傳統(tǒng)上位機、NPU 算力、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、5G 高速通訊模塊及邊緣計算等功能，實時運行數(shù)據(jù)被輸入到算法模型后，可就地運算，并將結(jié)果快速反饋給 PLC，勻漿攪拌、涂布、切疊等環(huán)節(jié)實現(xiàn)毫秒級控制。據(jù)李翌輝透露，17 條蜂巢能源產(chǎn)線馬上會部署章魚博士研發(fā)的智能控制器。
同時，章魚博士還構(gòu)建了一整套AI大數(shù)據(jù)企業(yè)平臺，基于自研智能硬件，融合AI深度學(xué)習(xí)+機器視覺算法，提供零代碼AI大數(shù)據(jù)企業(yè)平臺，實現(xiàn)對動力電池缺陷在線實時檢測、大數(shù)據(jù)實時監(jiān)控及企業(yè)其他場景AI應(yīng)用。
與此同時，章魚博士基于蜂巢能源的全球布局，累積了300多個大型IT實施經(jīng)驗，因此其還具備了打造燈塔工廠這樣的總包集成大型工程項目。可以提供AI智能工廠建設(shè)、軟硬件集成、智能產(chǎn)業(yè)園規(guī)劃等服務(wù)。
按照李翌輝的規(guī)劃，章魚博士未來希望能對產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)乃至更多的其它領(lǐng)域企業(yè)提供開箱即用的數(shù)字化和AI服務(wù)，極大程度降低應(yīng)用門檻，并在此基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)造工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)AI智能制造生態(tài)集群，推動行業(yè)與區(qū)域工業(yè)軟件、裝備、數(shù)據(jù)與應(yīng)用生態(tài)發(fā)展。
李翌輝坦言，無論是蜂巢能源，還是章魚博士，都深刻認(rèn)識到新能源行業(yè)智能制造的高度復(fù)雜，僅靠某個公司企業(yè)、團隊，根本無法勝任如此復(fù)雜的系統(tǒng)集成和部署。
因此，蜂巢能源在去年發(fā)起成立了生態(tài)聯(lián)盟 —“AI 蜂能聯(lián)盟”，集合 AI、工業(yè)領(lǐng)域等領(lǐng)先企業(yè)、獨角獸等黑科技資源，取長補短，共同推動智造升級。目前，聯(lián)盟已經(jīng)擴展到 60 多家。
在蜂巢能源金壇生產(chǎn)現(xiàn)場和無錫大規(guī)模中試基地，20 多個高難度智能制造場景正緊張進行著 POC 原型測試。未來，將會有超過200個甚至更多的場景將會被開發(fā)和應(yīng)用。
近期，蜂巢能源又聯(lián)合蜂巢資本、章魚博士，發(fā)起“先蜂產(chǎn)業(yè)合作伙伴全球招募”大賽，聚焦鋰電三新（新技術(shù)、新工藝、新材料）和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)（大數(shù)據(jù)、AI智能、通信等）等領(lǐng)域，面向全球招募優(yōu)秀人才技術(shù)團隊進行孵化創(chuàng)新，通過構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為企業(yè)快速成長賦能。
這其中，章魚博士就扮演了孵化的角色，其可以為創(chuàng)客提供鋰電行業(yè)最先進的試驗環(huán)境、通用平臺、算力基礎(chǔ)及產(chǎn)品驗證基地， 結(jié)合行業(yè)需求定義有市場價值的課題，共同完成產(chǎn)品0-1的轉(zhuǎn)化。
李翌輝介紹，章魚博士聚集了一批有著豐富經(jīng)驗的創(chuàng)業(yè)者和資深專家。這些來自華為、西門子、埃森哲、IBM 等知名企業(yè)的骨干，從業(yè)經(jīng)驗都在 20 年以上，經(jīng)歷過很多次的從 0 到 1?；诖耍梢陨羁汤斫鈩?chuàng)業(yè)公司面臨的困惑、迷茫，給予一些職業(yè)指導(dǎo)，包括技術(shù)路線如何結(jié)合產(chǎn)業(yè)需求，做出更多靶向性的產(chǎn)品和解決方案。
更為關(guān)鍵的是，章魚博士可以為創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新項目提供系統(tǒng)層級的規(guī)模化驗證，最終幫助企業(yè)實現(xiàn)快速產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
單點單項技術(shù)應(yīng)用，并不能很好發(fā)揮作用，要把它放到一個系統(tǒng)里面做集群式驗證，這樣的創(chuàng)新才能驗證。例如一套機器視覺，一定涉及到跟設(shè)備的深度的集成，跟上位機的集成，然后加入算法之后，再MES去集成、跟質(zhì)量管控系統(tǒng)去集成，才能真正檢驗其真正的價值。
而依托于蜂巢能源和章魚博士，就能給他們提供一個規(guī)?；焖衮炞C的平臺。
李翌輝的思路是，希望通過章魚平臺上的創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、技術(shù)導(dǎo)師，能夠引導(dǎo)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新企業(yè)和工程技術(shù)進行更緊密的融合，并將資本共創(chuàng)思維和AI聯(lián)盟賦能產(chǎn)業(yè)升級，面向智能電動行業(yè)加速AI技術(shù)孵化，真正打造智能制造產(chǎn)業(yè)升級的生態(tài)平臺，推動智造變革，通過產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，真正加速智能制造的產(chǎn)業(yè)化大規(guī)模落地。
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