为什么AI能为锂电产线提质、降本、增效？

电池安全问题依据突出

2020-2023年，据不完全统计，全球有30万辆左右新能源车因电池制造缺陷被召回。2025年1月，新京报根据国家市场监督管理总局2024年公布的全部141条汽车召回信息进行统计发现：2024年，因电池问题引发的新能源汽车召回29.5万辆，主要因为动力电池内部故障，可能发生短路或起火等问题，存在安全隐患。据不完全统计，2025年以来，海外公开报道的储能火情已超6起（涉及美国、韩国、德国、英国等）。这反应了电池制造的质量问题依然未能很好的解决。

传统检测方式的局限性

这是因为有些质量检测机制有问题，以电池产线比较重要的K值检测工序为例，一般检测方法是根据现场实际情况和经验，设置一个固定的上下限标准，超出就判为异常。但由于电池的制造受到十几道工序的影响，以及材料批次、人员变更、设备老化等因素的影响，几乎每天的K值检测结果分布都在变动，固定的上下限很容易造成过筛和漏筛的问题，好的检测机制，应该能够自动适应产线的变动和数据分布的变动。另外，K值的检测还跟起始OCV、实际静置温度、实际转序时间有关系，好的检出机制应该能够综合考虑不同电池间这些因素的差距进行智能诊断。

AI技术赋能质量检测

为了能够自适应电池产线的批次波动，以及照顾到每个电池的起始OCV不一致的问题，可以构建OCV-K值的二维筛查方式，同时引入离群检测算法，如图1所示（灰色点为算法认为正常电池，红色点为算法认为高风险电池，蓝色点为算法认为中风险电池），既能将K值比较高的散点电池找出，同时又不会报出大量的NG电池。而且通过人为制作异物缺陷电池（一个动力电池只放入一个粒径在一百微米以下的异物）进行实验，发现异物缺陷电池往往就是这些散点电池，在K值工序不良率不变的情况下，离群识别检出率比传统一维检测方法高出40%。   

图1  OCV-K值二维离群检测介绍

而且这种方法在产线电池K值一致性比较好的时候，报出的不良电池数量会自然减少，如图2所示（红色点为算法认为风险电池，蓝色点为正常电池），这说明算法能够适应产线波动。

图2  不同K值结果分布情况下离群检测算法预警电池情况

上海蔚至迪智能科技有限公司开发的基于AI的电池产线动态质量检测软件，除了能实现刚才提到的效果，还升级到了更高维度的诊断，考虑到了每个电池的K值工序实际转序时间不同，静置温度不同等因素，进一步提升了电池质量检测能力，同时避免误判，从而实现提质和降本。另外还在Hipot大数据检测、DCR大数据检测等方面也提出了相关创新解决方案，助力电池企业多工序的提质降本增效。

降本增效的AI之道

随着自动化和AI技术的发展，电池制造成本过去十几年出现了大幅下降，在可预见的未来还会持续下降。成本是电池企业未来在激烈竞争中胜出的制胜法宝。锂电产线后段工序上的耗电量最大，一般生产出的每个电池都要满充满放来测试容量，耗时耗电，行业内开始推广使用免分容或者快速分容解决方案，利用分容工序前十几道工序或部分分容工序数据对电池容量进行预测，从而节省分容工序时间和电费，起到降本增效的目的。这样能节省50%以上的分容时间和电费，以及每条产线上千万的分容设备费用。但真正实施起来也面临很多挑战，一般实现几天内的预测准确是容易的，难的是长期稳定的精准预测。

蔚至迪在这方面进行了长期努力，不断攻克了7个方面的问题：第1，因为电池的容量受到从前到后十几道工序的影响，需要拉通全线的数据，这就需要坚实的数据底座做支撑，比如MES等系统的成熟度和水准将直接影响项目的推进速度和成功与否；第2，拉通数据后要进行精细匹配，一个电芯条码要能追溯到涂布具体哪一段，匀浆哪一罐；第3，训练集的数据量不是越多越好，而是要均衡全面，避免过拟合等问题；第4，特征的选取不能全靠数据驱动，要融入工艺机理；第5，模型也不是越复杂越好，不是越高级越好，适应锂电产线场景的才是最好的。第6，要建立可信度评价体系，也就是说要对预测结果进行自我打分，对于模型没有信心的要做其他处理。第7，对于没有进行分容的预测电池，要进行安全诊断，防止异常电池流出。在攻克7个问题后，目前蔚至迪的分容容量预测系统能够做到几个月的长周期内的稳定精准预测，助力多家电池制造商降本增效。   

AI应用背后的数字基建

锂电产线的AI应用还在不断涌现，这离不开坚实的锂电产线数字化底座和基础建设。蔚至迪在锂电产线AI应用的不断创新和引领，底气就来自于13年来一直在坚持做一件事，蔚至迪从研发到实施人员均精通锂电工艺、设备自动化、智能物流与对接方案，自2012年推出首版锂电MES以来，Wisdy产品持续迭代，服务于电池销量前15厂商中的半数以上，积累了业内几乎最多的MES落地案例，对于锂电制造商的AI基础建设、咨询、制造信息化的基础，都有成熟的经验。在锂电AI应用方面，蔚至迪有其独特的优势，不同于调用MES接口的“外挂式AI”（会面临数据不全面、格式不统一、调用速度慢、反馈延迟、通信不稳定等难题），蔚至迪凭借在MES开发和锂电设备联调经验方面的积累，从MES底层进行原生AI架构优化设计。

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