制造有8大难点——极精密要求、极快速度、极高一致性、极低缺陷率、极高柔性、极高安全、极低成本、极高洁净度。”
12月8日，在于海南举办的2023世界新能源汽车大会中，宁德时代首席科学家吴凯发表了《极限制造与人工智能技术融合的实践与思考》演讲，介绍了当前动力产业极限制造与相结合的趋势，以及对相关问题的思考。
今年以来，在全球电动化全面加速的背景下，中国电池产业继续突飞猛进。“今年虽然也面临了一些困难，但是电池产业雪厚坡长，应用前景广阔。”吴凯说。
数据显示，我国11月的汽车渗透率已经接近40%，今年欧洲的汽车渗透率大概在15%左右，美国的新能源汽车渗透率基本稳定在9%以上。受益于此，吴凯认为，电池产业大概率也将从GWh时代正式进入TWh时代。
“传统制造业的6Sigma质量标准要求，是指每百万个产品当中，允许出现1-3个不良品，这在传统制造业中已经是比较高的水平了，像手机、芯片也都是这个水平。”吴凯说，“但一辆汽车底盘上，会安装上百个上千个电芯，每一个单元都是一个独立的单元，任何一个单元出现问题都可能会发生危险。从安全角度来看，按照传统制造业原有的6Sigma质量标准，已经无法满足新能源汽车、大巴等驾乘场景对于安全性的要求。”
据吴凯介绍，这首先体现在极高的生产效率。值得一提的是，就在今年10月底，的贵州基地投产，产线从投料到电池成品的流程，可实现平均每秒一颗电芯，2.5分钟内完成一个完整的电池组，单线GWH。而据介绍，目前日韩电池企业最高可达到3到4GWH。
其次是极快的柔性制造，换型时间最短不到3天，以快速满足越来越多的新能源车企的个性化需求。
最后是极优的质量控制，对不良品的要求上升到十亿级，也就是每十亿个产品当中，才允许出现1-3个不良品，也就是PPB级产品缺陷率。
“在极限制造体系下，宁德时代收获了行业里仅有的两座灯塔工厂，但是仍然希望能够向0缺陷率更进一步。而计算机视觉、机器学习、云计算、大数据等技术是我们继续提升极限制造体系的关键手段。”吴凯说。
一方面，锂电池制造属极精密超高速的控形控性制造，制造装备的性能直接决定电池质量。十几年前，全球基于消费类电池的制造工艺和设备，都无法满足动力电池大规模高一致性制造要求。
对此，宁德时代先后研制了匀浆系统、激光焊接设备等系列动力电池高端制造装备，实现了国产化替代。研制出宽幅涂布装备和高速卷绕装备，设计开发了极耳成型机、连续辊焊机等装备，关键装备全球领先，填补了国际空白。
另一方面，将人工智能技术融入电池极限制造的难度还在于，“电池到现在依然是一个非标产品，例如宁德时代服务了全球几乎所有的主流车企，不同车企、不同品牌车型所需要的的动力电池在尺寸、性能要求上都不尽相同。”吴凯说。
为了满足敏捷且多样化的电池供应需求，宁德时代创新了全流程虚拟仿真加速柔性制造。利用计算机技术和虚拟现实技术，将实际生产工艺过程模拟成虚拟环境，以此来验证工艺流程的可行性，提前发现并解决潜在的问题，从而大幅提升成产效率。
此外，产品缺陷检测也是个难题。在超高速的生产环境下，去发现材料表面上微米级的缺陷是很难的，为此，宁德时代发明了多帧照片微米级精度融合处理技术，定义了超过 200 类工艺缺陷，构建了全球最丰富的动力电池缺陷数据库，还将AI 图像缺陷检测引入到锂电行业，AI 图像缺陷检测通过不断学习和优化算法，提高检测的准确性和稳定性。
不仅如此，宁德时代创建了全流程智能测控系统。以仿生可视化巡检替代人工巡检，全生产流程设置超6800个质量控制点，铺设4万余个图像传感器，全面监控生产设备，实时捕捉产品状态。
在此基础上，运用AI图像算法对产品外观和尺寸的高精缺陷作出判断，提前预警质量偏差，并迅速反馈至控制设备进行优化，确保每组电池出仓前均经过100多道检测工序、平均追溯数据超1万项，最大程度避免产品缺陷。
而在运维方面，宁德时代构建了装备智能健康管理与预测性维护系统，通过多种传感信息融合，包括时空信息的关联，识别出来主要关键设备的性能衰退，预测精度98%。对关键装备，可实现48小时提前预警。
工程人员可以根据设备状态，安排合理的维保。使得我们的产线近乎零停机时间。同时，实时监测各个设备，可以降低人工巡检的工作量。因为有大量的数据可以快速地排查，哪些地方需要关注，精准规划备品备件。
据吴凯介绍，在智能化方面，未来一系列智能技术的研发和导入，将实现电池生产从决策到执行整个过程的智能化，减少人员操作导致的不一致，提高控制精度、效率，降低成本。安全质量方面，将通过精益化物料、数字化工艺设计、全流程质量追溯等手段，确保缺陷产品不漏杀。
针对低碳要求，企业要积极采用绿电，从厂房到工艺到设备均大力推广节能降耗技术，循环使用各种能源，并通过综合能源管理系统对各方面能耗进行监控分析，加快节能降耗新技术的开发应用。另外，设备的一体化设计和标准化，以及工厂完全自动化也是未来的方向。
“当前，人工智能技术正在以惊人的速度发展，其强大的计算能力和智能分析能力正在为电池制造带来巨大变革。”吴凯最后表示。
