and Technology 能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 范 龙，张 研 （黄河水利职业技术学院机械工程学院，河南 开封 475004） 摘 要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分 面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求，全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升，可再生能源的消纳问题亟待解 决 [1]。在能源电池制造过程中，全流程数字化智能 制造技术涵盖由材料采购到仓储物流等各个加工环 节，在先进数字化工具和软件技术手段的支持下， 企业组织既可以对能源电池生产数据进行实时监 划（2022241）。 第一作者及通信联系人：范龙（1985—），男，硕士，副教授，主要研究方向为机械制造工程，E-mail：fllf666@163.com。 引用本文：范龙, 张研. 能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(4): 1356-1358. Citation：FAN Long, ZHANG Yan. The whole process

2025 年 第 55 卷 第 7 期 1784 作为 “制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平, 实现了从少人化到无 人化操作的跨越, 并进一步推动了制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等一系列流程工业智能工厂核心工业软件的自主研发和国产化进程 [2]. 流程工业智能工厂建设到今天, 在感知生产过程数据、提升自动化水平、减少人员操作等方面已 取得显著成效, 为企业带来了明显的精益化运行收益. 实现从世界制造业大国向世界制造业强国的转 当前基于一系列核心工业软件建设的流程工业智能 工厂在精益化运行方面仍面临不少瓶颈 [1,4,5], 具体表现为以下几个方面. (1) 数据透明化程度还需提升. 制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等核心工业软件在运行过程中均产生了大量有价值的二次数据, 然而当前阶段企业管 理者需要通过定制报表才能获取所需的企业运行数据, 难以实现全面的数据透明化, 无法充分发挥核 心工业软件蕴藏的数据的价值

Customers Corp Customers 集团化运营及管控  统一化自顶向下的战略制定与发布，以及 战略目标定期达成跟踪反馈；  统一化的财务标准规则，透明化的财务核 算与销售、采购与制造过程数据集成；  集团化供应商准入、合同、招投标规范  统一化的外部供应业务协同  自动化集团内企业交  自动化集团内财务报表合并  集中透明化的商务数据分析与决策驾驶舱 Finance 完整的成本预算和实际核算分析体系  全面的物流、财务流和信息流同步 精益制造与透明化工厂管理  基于约束优化的订单排产与产线调度  多车间和工序的切换过程自动化  以零部件为典型的物料配送和转移跟踪  严格的工艺规程控制与监控预警  透明化的制造过程进度与质量反馈  动态化车间设备、制造数据集成采集 Supply Chain Ops 改善的销售与供应链协同体系  基于产品的快速报价 •梳理业务流程，对部分业务方案给出了合理化改善建议 •对原料仓启用货架管理，实现货架拣配功能； •按销售订单管理生产过程及部分重要材料采购，加强安全件的可追溯性 •开发了备货平台提前确认原料所在货架并进行拣配，确保生产时零缺料； 实施亮点及效益： •增强了按销售订单管理产品的周期过程，加强了产品销售，生产，采购等重要环节的可追溯性； •整合了仓库条码系统，节省了仓库出入时间，提供仓管员工作效率；

精益生产的核心问题： 如何消除浪费 效果： 60 分 ☑ 效果： 90 分 效果： 70 分 “ 卡脖子”的技术 生产过程软硬一体化动态控制技术 中国：独创 OBF 单箱流路线 自动化 + 精益化 + 数字化 DBF 单箱流精益智能 工厂 真问题：事中失控、产生 80% 浪费，三个和尚没水 喝 ! 采用创新技术：解决事中“最后 B F 智 能 工 厂 分拣系列 OB F Chnajey 以“电子周转箱”作为“物的流转 ( 原料、半成品、成品、辅料等等 )” 载具， 作为执行和控制单元贯穿全过程；其具有 绑定业务 ( 生产单、任务单 - 变更 ) 、携带数据 ( 人，机，料，法，环，测 - 校验 ) 的多重作用。 要素对象改造 + 建模：电子周转箱不仅仅周转物料，更是数据的周转载体 计划规则要求动态调度调整生产任务， 例如实现生产任务自动转交 通过工位实时和设备实时管理，实现生 产过程质量管控，例如根据批次自动发 起巡检任务 根据不同的生产工序以及管理要求，通 过工艺规则实现标准化 SOP 及生产要 求 管控，例如上料方式及开机准备 基于工位相关的现场现物体，通过物流 规则让在制品跟原材料自动流转，例如 生产过程中自动补料 虚拟工位 实体工位 工位改造 + 建模：工位不仅仅是工作位置、更是数据自动化的触发器、聚合点

差异性）、velocity（速度）、 variability（变化性）、visibility（可视性）。每一章中，作者都具体描 述了如何具体地运营供应链，读者们可以窥见作者如何从丰田运营背后 的思考过程入手，从而总结出丰田如何实现控制4v的目标，这其中蕴涵 的知识让人受益匪浅。 对于任何想学习丰田运营真正奥秘的读者们而言，本书是一本必读 的教程。在学习丰田供应链管理的同时，我们也被赐予了一条探索健全 “销售与 运营计划”中去的。第5章的有关“生产计划和操作”中，我们展开了如何 支撑销售需求的讨论。第6章是讨论“零部件采购”。第7章则是“供应商 管理”。接下来的第8章“物流”描述了进货和出货物流的过程。随后的第 9章“经销商和需求满足”中，我们讨论了和经销商有关的流程，从而覆 盖了整个供应链运营。最后的第10章还讨论了丰田的“危机管理”。 在接下来的第11章“供应链管理中的丰田模式”中，我们详细地讨论 同。纵然存在共通性，但其差异性能引发我们更多的思考。我们相信， 对供应链经理来说，了解不同的供应链在公司中并存的状况，将会学到 如何在实际工作中应用v4L架构。 v4L架构 丰田公司的业绩衡量取决于两个同样重要的要素：对过程的考虑及 取得的成果。这个流程致力于平衡供应链的几个平行要素—产品供应的 差异性、产品流的速度、预测结果的变化性以及可学习的可视化流程。 依据这样一个细致的文件流程学习，才可以实现持续进步。因此，每一

成都福立盟科技有限公司，成都 610052) 摘要：针对火炸药生产制造过程中的安全性与突发事故处置，应用信息化软件设计一种应急管理系统平台。通 过使用工业大数据信息化的手段，使用数据跨网传输、3 维数字孪生、应急通信融合等技术，建设完备的事故应急 管理系统。结果表明：该系统在保证信息安全性的前提下，能实现应急管理信息的快速传递，提高火炸药生产过程 中的安全性以及对事故的反应处理能力。 关键词：应急管控系统；事故应急管理；工业大数据；跨网传输 其自身的高能特性，如果生产过程中管理不善引起 燃爆事故，往往会造成人员伤亡或财产损失[1]。鉴 于火炸药事故的严重性，火炸药生产过程中的安全 性与突发事故处置能力需要重点研究与提升。 随着现代信息技术的高速发展，大数据、云计 算、人工智能等技术的日益成熟[2]，积极进行信息 化转型，实现产业的优化升级，模式的创新与改革， 将是火炸药企业升级转型的发展趋势。 针对火炸药生产过程中安全性和突发事故处置 问题，基于工业大数据设计了应急管理系统平台[3]， 包括网络硬件环境、基础数据管理系统、软件系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 平台主要围绕火炸药行业应急管理事前、事发、 事中、事后进行全过程管控[4]，设计逻辑按照提供 的应急管理相关辅助管控功能单元展开[5]。通过物 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集， 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器，实现生产 设备、工艺、人员、环境实时感知[6]。构建

生产供应链体系 营销管理体系 生产管理 生产执行 供应链业务 招投标 采购管控 原辅包材 外协采购 产销协同 生产外协 工艺配方 成本核算 生产下达 生产领发料 生产批记录 生产过程 材料仓储 成品发运 区域库存 产品配方 样品试制 实验室 质量管控 质量及 GxP 设备管理 销 售 订 单 / 合 同 市 场 开 发 及 宣 传 学术推广业务 代理销售业务 核心体系一：搭建跨法人的 采供销协同 计划及供应链管理体系 库存处理 采购执行 客户 客户 供 应 商 供 应 商 销售 渠 道 以成本和质量管理 为主线 以计划管理为主线 采购过程跟踪为辅 以营销渠 道 管理 建设为主线 以全面预算及目标成本管理为主线的财务管理 采产平衡 产销平衡 主动营销及掌控 渠 道 采购管理 供应链管理 营销管理 精细核算、决策支持 以产品开发 建业务 平台，包括客户、价格、 信用（含：某著名企业保）数据的 管理； • 加强对医院及代理商、业务员的 信 息管理和业绩考核。 • 灵活的返利和销售政策 5 全面质量管理 • 检验标准及检验过程 • 质量监控与追溯 • GxP 合 规 性 6 1 2 财务管理 • 集团管控 • 业务财务一体化 • 财务核算精细化及成本还原 采购管理 • 供应商全生命周期管理； • 集团层面的

建立规范 统筹集团和委外制造资源，达成客户产品需求 1. 依照制造过程，设定相关的工艺代码，并为内外部资源资源建立资源编码 2. 依据客户产品需求，确定制造过程和制造流转代码 3. 相应的 产品编码也就确定了；销售报价时，销售可依据客户和主产品编码以及后续制造过程确定最终产品编码 半导体制造业务链和计划管控 6 企业计划和制造过程管控 Enterprise Manuf. Bus ERP System 多个供应商可供货的物料，根据考核后确定的最新分配比例，维护系统来源补充规则。 ◆ 计算过程中，会基于一段时间范围内的各供应商的历史入库数量，自动考虑来源补充规 则，对应供应商拆分采购计划单。采购工程师可以据此下单并联系供应商。 关键解决方案 4- 工单拆分 / 合并  问题 / 需求现状  在生产的执行过程中，考虑到生产效率或经济批量的问题，工单会灵活的进行拆分与合并。  解决方案 1 只管理物料，不管理具体工艺进度，因此， Routing 的工序只设置有投料点的工序 16 主工艺 投料点 1 投料点 2 投料点 3 关键解决方案 4- 工单拆分 / 合并  问题 / 需求现状  在生产的执行过程中，考虑到生产效率或经济批量的问题，工单会灵活的进行拆分与合并。  解决方案 1 、 ERP 只管理物料，不管理具体工艺进度，因此， Routing 的工序只设置有投料点的工序 2 、投料点的

调实时 的数据采集和设备状态反馈，从技术角度认为智能 工 厂 是 基 于 科 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR Things，IoT）等系统或组件。数 据层是围绕产品全生命周期的跨领域、跨环节多源 异构数据集成。决策层则是以集团或院为中心构 建的制造云服务及制造大模型，通过大模型赋能智 能工厂数据管理、协同制造和运行保障全过程，决 策层与执行层相互协同融合，提升航天飞行器制造 工厂的感知、分析、决策和控制水平，实现跨组织、 跨领域、跨地域数据业务协同。 1.1 云-边-端协同制造平台 针对车间多品种、大批量混线生产要求，需构 拍，提升产品全生命周期智能化水平。通过云、边、 端协同及大小模型交互，最终实现航天制造工厂智 能化管理，提升生产系统效能与灵活性，保障制造 全流程稳定运行与优化。 1.2 航天制造大模型 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 调控及质量检测智能化管控需求，构建航天飞行器 制造大模型体系 ［20］，如图 3 所示。体系分为云平台基 座、智能云平台及智能制造应用 3 个层次，云平台基 座 为 构 建 航 天 制 造

产工艺、生产执行等，同时还了解了相关业务需求、 业务难点，收集表单及报表 了解销售业务现状，包括计划、合同、发货运输、售 后服务等内容，收集常用表单及报表 了解原料收货检验、过程检验、成品入库检验，了解 检验标准、取样过程及产品分批过程，收集常用表单 及报表 调研对象：生产计划部、 物流部、销售部、质量 检测中心、财务部 现状业务调研 对标及需求分析 差异分析报告 差异问题跟踪 经过对各业务部门 状业务的基础上， 与 XXXX 化 学 业 务蓝图模板进行对 标分析，同时进一 步了解确认业务人 员在实际业务处理 过程中的需求。 与 XXXX 业 务 蓝 图模板存在差异的 部最终形成差异分 析报告，向各部门 业务负责人统一汇 报差异分析结果。 在差异分析过程中 形成差异问题统一 记录在问题清单中 跟踪处理，所有问 题将在蓝图设计阶 段组织专门的方案 讨论会确定最终处 设备主数据收集清理： 按 XXXX 设备管理部门现有台账，补充完善台账数据（如：分类、 特性、位号、规格等） 进行 中 宋文龙 2020.09.20 数据为 ERP 系统业务基础，在项目实施过程中，根据 XXXX 的数据特点，制定出主数 据收集清理策略，同时展开主数据收集清理工作，目前主数据清理进度如下： MDM 主数据标准管理 TEX-MES 金税系统 CBS 接口 数据仓库与决策支持（