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

1.7 数字化能力差距及需求分析 2 蓝图规划 2.1 数字化工厂核心过程及举措 2.2 数字化工厂应用架构规划 2.3 数字化工厂网络架构规划 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 4 数字化工厂整体框架 建设范围 覆盖层级 核心能力 ► 围绕大制造领域工艺、计划、生 产、物流、采购、质量六大核心 专业，拉通产品开发、订单交付 两大核心业务过程 ► 以装备、网络、流程、系统、数 据、技术为核心进行数字化能力 构建，实现从自动化、信息化向 数字化、智能化的迈进 ► 覆盖并贯穿现场层、控制层、操 作层、工厂管理层、企业管理层、 生态协同层 现场 控制 操作 工厂 企业 生态 网络 流程 装备 系统 数据 技术 工艺 计划 生产 物流 采购 质量 建设范围 覆盖层级 核心能力 5 大制造领域产品开发、订单交付过程整体概览 产品开发（ IPD ） 中长期规划 项目策划 概念开发 量产开发 生产准备 产品生命周期 研发 工艺 质量 采购 物流 计划 单一产品工艺策划 冲压、涂装、焊装、总装材料开发

采用信息化的手段，围绕着生产过程的信息和 知识对生产过程进行重组，将优秀的生产与操作经 验、专有技术和知识提炼和融合到上述软件系统 中去，极大地提高生产力。 2) 只有通过企业信息化才能实现企业扁平化管 理 金字塔型组织一扁平化组织结构 ◆ 管理组织层次 总经理 生产副总 生产班 生产车间 总经理 生产指挥中心 生产制造过程 金字塔型组织： 董事会 (Manufacturing Execution System PCS (Process Control System) BPS/MES/PC S 结构 经营决策 企业管理 生产调度 过程优化 过程控制 Purdue 模 型 · 韩国浦项钢厂 · 浦项董事长刘常夫认为： 21 世纪信息管理将成 为浦项生存与发展的关键，建立生产指挥中心： 一新产品开发周期由 4 年缩短到 MESA 调查，美国 MES 软件市场规模： 1993 年为 1.5 亿美元， 1994 年和 1995 年年 增长 率为 30%,1996 年达到 8.65 亿美 元， 1998 年 3) 生产制造过程的信息化是实现综合生产 指标优化的保证 欧洲钢铁工业技术发展指南指出： “对于 降低生产成本、提高产品质量、减少环境 污染和资源消耗只能通过全流程自动控制 系统的优化设计来实现”。 (Charbonnier

依然可以正常使用，特 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案 需提供系统的维保服务。 1.1.2 项目服务目标、周期 服务目标 提供维保服务保障，确保生活驿站平台正常使用。 项目实施过程中提供源代码、数据库设计文档、数据库脚本、测试文档、 产品帮助手册、用户手册等相关资料。 服务周期 1.1.3 项目履行地点 XX 市。 1.1.4 项目实际工作量 根据用户实际需求。 调研用户在应用上线之后的运行情况，新业务的发生情况；  分析用户对各类业务的处理是否恰当；  制订关于用户处理不当的业务的正确流程；  提交用户应用健康检查报告。 1.3.1.3 日常使用支持 用户在系统的使用过程中，难免会碰到这样那样的突发问题。为了避免用 户由于突发事件造成系统不可用，从而导致用户业务受到影响，需要提供下列 服务：  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因 已知错误等各项可能导致系统异常的问题，提出相应的整改优化方案并在数据 业务中心审批确认后进行方案实施，实施完成后需验证实施结果并输出相关文 档。 1.3.4 日常使用支持方案 日常使用支持过程： 12 某区生活驿站大数据平台系统维保项目实施方案  提供正确的企业信息管理系统操作流程的指导  分析企业信息管理系统应用中发现的错误并诊断原因  制定解决错误和问题的流程  记录请求支持服务的电话并记录结果

..................................................................................128 6.4.2.2 质量管理过程................................................................................................... 建设背景及需求分析 1.1 建设背景 数字化智能工厂是现代工厂信息化发展的新阶段，是在数字化工厂的 基础上利用物联网技术和设备监控技术加强对信息的管理和服务；达到对 产销流程的清楚掌握、提高对生产过程的可控性、减少对生产线人工的干 预、达到即时正确地采集生产线数据以及合理的编排生产计划与生产进度 的控制。加上采用绿色智能系统等新兴技术，构建一个高效节能的、绿色 环保的、环境舒适的人性化工厂。 系统集 成，以及外接传感器等方式，由 SCADA（数据采集与监控系统）实时采集 设备的状态，生产完工的信息、质量信息，并通过应用 RFID（无线射频技 术）、条码（一维和二维）等技术，实现生产过程的可追溯。 2. 广泛应用工业软件。广泛应用 MES（制造执行系统）、APS（先进生产 排程）、能源管理、质量管理等工业软件，实现生产现场的可视化和透明 化。在新建工厂时，可以通过数字化工厂仿真软件，进行设备和产线布局、

选择合适的⽅式是绩效管理成功落地的前提 ⽬标制定：构建全员聚焦的组织及个⼈⽬标体系 结果应⽤：将绩效结果贯穿于管理应⽤，成为有效管理抓⼿ 以战略为导向的全⾯绩效管理解决⽅案� 过程跟进：任务、周报、⽬标复盘多种⼯具让过程管理有抓⼿� AI绩效：让⽬标制定更科学，让绩效反馈更有效 战略解码：结构化战略解码⽀撑战略落地 ⾯谈与改进：绩效⾯谈，共识结果，促进能⼒提升，激发⾼绩效 评估校准：以价值为导向的综合评价，驱动价值合理分配 北森绩效管理成熟度模型 随着管理理念的持续发展与智能技术的深度融合，绩效管理正在实现从考核⼯具到战略引擎的重要转变。1.0绩效考核阶段侧重于事后考核；进⼊2.0绩效管 理阶段，其焦点已前置到“过程管理及未来提升”，强调通过持续反馈促进员⼯成⻓；当前已迈⼊3.0阶段——以战略为导向的全⾯绩效管理时代。在这⼀阶 段，绩效管理已不再局限于围绕员⼯的绩效评估，⽽是作为串联战略⽬标与执⾏的核⼼纽带， 战略导向的全⾯绩效管理 偏事后考核 控制与批判 裁判员：负责对员⼯评价考核 被动接受者 � 主要⽤于薪酬分配与⼈员汰换 KPI 电⼦表格（Excel） � 在OA中搭建考核流程 关注过程及未来提升 激励与发展 教练员：持续沟通辅导帮助员⼯ � 能⼒提升并改进绩效 主动参与者 更侧重于员⼯发展与改进 根据业务选择合适的⼯具：PBC、 OKR、360环评 成熟的员⼯绩效解决⽅案

程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及 这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和 运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。 生产过程建模 设备数据建模 结果的相似和关联性 产线数据建模 模型算法 -DNN 神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通过 聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真实世 界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。 上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化； 程和数据流之间直接或间接的相互关系，以及 这种关系存在的原因。这种深层和独特的分析提供了一个高等级的平台来侦测异常，通过行为和 运营表现来标记质量与效率，并进行微观辩证性的根源问题分析。 生产过程建模 设备数据建模 结果的相似和关联性 产线数据建模 模型算法 -DNN 神经网络是一组模拟人脑进行模式识别的算法组合，通过 聚类或者标记原始数据进行数据感知，它可以识别真实世 界包含在向量中的数据，如图片、声音、文本等。

.....................................................................................31 4. 新能源汽车制造过程中的关键环节............................................................................................. 里程大幅提升，充电基础设施的逐步完善也解决了用户的 里程焦 ” 虑 问题。此外，智能网联技术的应用为新能源汽车赋予了更多的 智能化功能，提升了用户体验。 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 业作为绿色交通的重要组成部分，正迅速崛起。然而，传统的制造 模式在效率、成本和质量控制方面存在诸多局限性，难以满足市场 对新能源汽车的快速增长需求。因此，将人工智能（AI）技术引入 新能源汽车制造过程，成为提升生产效率和产品质量的关键手段。 本研究旨在探讨 AI 技术在新能源汽车制造中的应用可行性，分析 其在生产优化、质量控制、供应链管理等方面的具体实施方案，以 期为行业提供切实可行的技术路径。

下，建设省级可信数据空间显得尤为重要。省级可信数据空间是指 在特定省域内，依托先进的技术手段，实现跨部门、跨行业的数据 共享、交换与协同应用的平台，它将为政府决策、经济发展与社会 治理提供强有力的数据支撑。 在推动数据互联互通的过程中，数据安全和隐私保护成为亟需 解决的问题。信任是数据共享的基础，而可信数据空间则是构建信 任的重要保障。通过建立完善的数据治理机制、标准和技术保障， 省级可信数据空间可以确保数据的真实、完整和安全，从而提升各 数据安全保障：建立完善的数据安全管理机制，对数据的存 储、传输、使用等环节进行全方位的保护，确保数据不被滥用 或泄露。 4. 监管与合规机制：建立数据使用的监管机制，确保所有参与单 位在数据使用过程中遵循法律法规，保障数据的合法性与合规 性。 5. 推广与应用：通过典型案例的推广与应用，引导和鼓励各级单 位和社会主体积极参与数据共享，提高全社会对数据价值的认 知和利用能力。 这一切措 险评估体系，提升数据空间的安全韧性。 3. 共享性：建立统一的数据共享机制，鼓励政府部门、企事业单 位以及社会组织之间的数据互联互通，实现信息的流动与共 享。制定相关政策和标准，促进数据的集成与交互，并保障数 据使用过程中的合法合规。 4. 互操作性：不同系统、平台及应用间的数据能够无缝对接。通 过采用标准化的数据格式和接口，确保各种应用和系统之间的 良好协作，提高数据利用效率。 5. 可用性：数据空间应能够支持多种数据分析与应用，包括业务

供货，出库或上线结算。 新品报价过程管理；订单交付过程管控（质量、交期）；第三方物流仓库 及主机厂寄售仓库库存和结算过程管理；销售量、价、本、利分析。 技术研发领域 业务特点： 管控重点： 按客户需求进行产品设计研发，设计标准符合行业体系认证要求。 设计过程行业体系标准管控，产品 BOM 及工艺数据管理，样品阶段及量 产转换流程控制，设计变更过程管控。 XX 核心业务领域重点管理关注点 的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 供应链管理领域 业务特点： 管控重点： 原材料的大宗物料采购模式；原料价格随行就市的价格管理方式；备品备 件的计划采购模式。 大宗原料的安全库存储备策略；以及基于市场价格走势的战略储备策略管 理。备件供应商的准入、价格以及质量绩效管理；采购订货过程中的质量、 交期、价格管控。 XX 各业务环节绩效管理指标项目 （资产利用率） PART 02 项目目标与项目规划 目前面临的管理难点 u 整体业务应用仅做到基本的进销存管理，订单接收，新品创建，生产计划还是以电子表格为主，信息化应用相对比较初级。 u 生产过程通过人工记录进行产品特征码管理，无法快速实现产品的全流程追溯，对于客诉无法快速响应，无法有效规避风险，造 成公司损失。 u 生产计划执行统计依靠人工，数据延时一天，计划员天天加班，工作量大。重复性劳动多，价值低。