随着AI技术的飞跃发展,其在工业应用领域的算法与分析优势日益凸显。先导智能凭借锂电AI领域的前沿研究成果及多个标志性项目的实施,获得了某锂电行业头部客户的高度认可,对其注液补偿产线进行AI升级改造。
某公司在动力电池和储能电池领域取得了举世瞩目的成就,推出过多种不同技术路线的电池产品。其产品在不同细分市场都得到了客户的高度认可,其技术、产品与产量,均在全球范围内处于遥遥领先的地位。
01
注液补偿环节过度依靠人工干预
调节效果较差
作为锂电池制造过程中的关键工序,注液的质量直接关系到电池的性能、安全性以及生产效率。因此注液环节对工艺设备的精度、速度、稳定性和自动化水平都有很高的要求。
但在实际生产过程中,受制于早期工艺水平和设备老化、环境影响等因素,产线投产一段时间后,会不可避免地出现注液管道阻塞、电解液结晶、漏液等情况,注液量也会随之偏离初始标准。对此,传统做法是采取人工调节,设置注液补偿,消除NG。但人工介入往往不能及时,且补偿量也长期依靠产线经验,无法实现标准化操作,校准时间长,调节效果较差。
该公司由于产量巨大,对电池性能和生产效率又有着极高追求,因此对提升注液补偿能力有着非常迫切的需求。经过多次改造效果仍不达预期后,该公司认为,传统的注液补偿方法在生产精度、响应速度和产品稳定上,已经不能满足当下飞速发展的市场需求。行业亟需一款精度和效率更高,更稳定可靠的自动化注液补偿方案。
在了解到先导智能可以通过AI技术提高产线智能化水平,赋能生产制造、突破设备极限的消息后,为巩固市场地位、提升综合竞争力,该公司携手先导智能,对其注液补偿产线进行智能升级,在AI领域寻求解决注液补偿控制难题的解决方案。
02
针对性打造AI智能升级方案
助力生产提质增效
该项目旨在通过引入AI技术,对注液节点进行智能化升级,降低人工干预,实现生产效率与产品质量的显著提升,并提高生产直通良率,同时降低生产成本,增强企业的市场竞争力。
双方经过深入剖析发现影响注液补偿量的动态因素较多,而注液量的变化是一个缓慢发生、长期发展的过程,补偿量的判断很难机械界定。AI人工智能技术具备自我学习和自我升级的天然优势,正可对口解决这一难题。
通过采用LEADACE智能平台,利用AI技术找对异常发生的关键节点,准确计算注液补偿量,并及时下发调节指令。这种方法响应快速、灵活性高且无需人工操作,可以最大程度度降低人工干预对产线的影响,实现生产效率与产品质量的显著提升。
这一创新改造方案迅速获得了客户的认可,并在部署后取得了良好成效,圆满达成了客户预期。
该方案搭载了先导智能最新的LEADACE人工智能平台 ,通过实时监控生产过程,及时发现并纠正异常情况,人工操作和注液NG量明显降低。从客户反馈的数据来看,升级后的单机日均NG电芯量减少了47个。以一条产线配备4台注液机计算,改造后的新型设备产线良率可以提升约0.01%~0.1%,传统设备产线的良率提升可达0.1%~2.5%。
与此同时,通过自动化与智能化的深度融合,注液节点的生产工艺也得到了优化。通过AI系统对投放参数进行自动化精准管控,生产损耗得到了显著降低。实际运行数据显示,一条配备4台新型注液设备的产线,年均可节省约4.752吨电解液,直接经济收益达38万元。
另一方面,由于AI系统构建了客户独属的数据环境,会随着运行时间的增长进行自我发育和纠正,所以其数据分析的基础更客观,功能更多维,结果也更可靠。这可以帮助客户快速识别问题,提高生产管理的准确性。客户也反馈,在AI数据分析功能的帮助下,团队的响应速度、问题解决能力和决策效率都有所提高,整体工作流程显得顺畅和高效许多。
本次内嵌升级交付上线不久即在精准控制和智能预测方面表现出显著改善能力,注液闭环良率达99.98%,直接提升了客户的生产效率和经济效益。
由于该升级改造项目取得了显著成效,该客户充分认识到AI技术在提升生产效率、优化成本结构方面的巨大潜力,并对先导智能在电池智能制造领域的技术实力有了进一步认知。
该公司项目负责人表示:先导团队有深厚的技术底蕴和丰富的项目经验,能够精准定位问题根源,提出并实施针对性解决方案,有效解决改造过程中遇到的技术难题。
未来,先导智能将对AI算法和模型进行进一步升级,提升LEADACE平台在极端情况下的灵活性和应急响应能力,为客户带来更极致的生产效率与产品质量提升体验。
当前,以大数字、云计算为基础的数字化转型和工业互联网正成为制造业的发展方向,制造行业正在寻求适合自己的快速稳定的数字化转型路径。先导智能在提供智能装备的同时,利用物联网、大数据、人工智能、边缘计算等技术,打造LEADACE智能制造系统,为制造企业提供闭环式的信息化整体解决方案。可结合客户需求,自由灵活配置,实现从原料、计划、生产、包装、交货全过程标准化、智能化管理,使管理者能够准确即时地掌握工厂的实时状况,帮助制造企业提升营运效率、缩短交期,降低成本,为企业实现数字化工厂、智能化工厂。