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

..................................................................................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、

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。

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

1.1 以需求为导向 深入开展对新材料企业 、科研机构 、高校等各类创新主体 的 调研， 全面了解其在新材料研发 、生产 、应用等各个环 节的 数据需求 。从材料研发过程中的实验数据采集与分析 需求 ， 到生产过程中的工艺优化和质量控制数据需求， 再 到市场应 用中的需求预测和产品反馈数据需求， 进行细致 梳理 。以这 些实际需求为出发点 ，精准确定数据空间的功 能模块和建设 内容 搭建数据空间的技术支撑体系 。通过大数据技术 实现海量数据的高效存储和处理 ，利用人工智能技术挖掘数 据背后的潜在价值 ，借助区块链技术保障数据的可信性和可 追溯性 ，依靠隐私计算技术确保数据在共享过程中的安全 性。 另一方面， 建立健全数据共享 、交易 、管理等相关制度 和规 范 。明确数据的所有权 、使用权 、收益权等权益关 系， 制定 数据接入 、存储 、使用 、流通等环节的操作规 将数据安全置于首位， 采用多重先进的安全防护措施， 构建 全方位的数据安全保障体系 。在数据存储环节， 运用加密算 法对敏感数据进行加密存储， 防止数据被窃取或篡改；在数 据传输过程中， 采用安全的传输协议， 确保数据传输的机密 性和完整性； 通过严格的访问控制机制， 根据用户的角色和 权限， 精准授予数据访问权限， 防止未经授权的访问 。建立 完善的数据安全监测和预警机制

n 现状评级：★★★ n 工具链：钢铁行业开始广泛采用物联网、大数据分析和人工智能等技术来支持协同生产 ，从生产监测控制到工艺过程优化 ，再到产品质量监控 ，有效提升了产业链的整体协同制造水平。 n 数据链：企业间也通过数字化平台实现了跨企业、跨平台的数据交换和集成 ，进行数据共享和协同作业 ，推动企业之间更好地协同合作。 n 痛点问题 ：钢铁产业链数字化系统集成难度高 ，主要是因为钢铁生产流程复杂 工 具软 件 ： 工 业互 联 网云平台、数字化研发平台、金相分析系统 知 识模 型 ： 材 料基 因 组工 程 模型 、 服役 环 境 - 性 能退 化 模型、成分 - 工艺 - 性能关联模型、冶金过程模拟与优化模型等 数 据要 素 ： 原 料成 分 数据 、 冶金 过 程参 数 、生 产设备状态数据、产品质量检测数据 人 才技 能 ： 冶 金工 程 与材 料 科学 、 大数 据 与数 据 分析 、 ： 炼 钢工 艺 模拟 软 件、 钢 铁生 产工艺优化软件、钢铁工艺流程设计系统 知识模型 ：质量控制与缺陷预测模型、微观组织演变模拟 ，动态非线性系统仿真 数 据要 素 ： 原 料信 息 、生 产 过程 参 数、 设 备状 态 数据 、 产品 质 量检 测 数据、环境因素数据、经济成本数据 人 才技 能 ： 材 料科 学 与工 程 、工业工程与自动化控制、仿真模拟技术 痛 点问 题 ： 数 字化 设

大型结构件从多零件冲压焊接向一体化压铸转型，要求企业 掌握超大型压铸技术和新材料应用能力；其次是智造升级， 数字化工厂建设成为刚需，需要通过 MES、PLC 等系统实现 - 2 - 生产全过程质量追溯和工艺参数精准控制；第三是模块化供 应，整车厂要求供应商从单一零件向系统总成转型，具备同 步开发和系统集成能力。这些趋势既带来了技术升级的挑战， 也为中小企业通过数字化转型实现弯道超车提供了机遇。 - 以快速迭代工艺方案。同时，整机厂要求供应商参与同步开 发，但中小企业跨专业协同能力弱，设计与工艺部门间数据 孤岛现象严重，导致研发周期长、试制成本高。 在智造升级趋势下，中小企业面临生产过程控制与质量 追溯痛点。整车厂对结构件精度、一致性要求极高，需实现 全流程质量参数监控与追溯。但多数中小企业产线自动化程 度低，依赖人工记录数据，质量信息分散在不同系统中，难 以实现工艺参数与质量数据的关联分析，出现问题无法快速 助企业更快速地响应市场需求和技术变革。此外，利用大数 据和人工智能分析市场需求，企业可以更精准地定位产品研 发方向，提升创新能力。 三是数字化转型为质量管理提供了先进的工具和技术， 数字化工具可以帮助中小企业实现产品在生产过程中的实 时质量监控和追溯，减少产品缺陷率，确保产品符合行业标 准和客户需求。同时，数据分析能够识别潜在的质量问题， 从而预防问题发生。 三、新能源汽车结构件制造行业中小企业数字化转型 场景

一是工艺控制精度要求高：电子陶瓷的生产过程（如配料、 成型、烧结、电极印刷）对环境温湿度、设备参数（如压力、 温度曲线）的敏感度极高。微小的波动都可能导致最终产品性 能的巨大差异，产生大量废品。 二是生产设备自动化程度低：许多企业仍依赖大量人工进 行上下料、转运、检测等操作，不仅效率低下、人力成本高昂， 更引入了大量因人为失误导致的产品质量不一致问题。 三是良品率不稳定：由于自动化程度低和过程控制手段的 度、高性能、微型化升级的趋势，与中小企业研发能力有限、 配方优化困难、开发周期长的痛点形成尖锐矛盾。数字化转型 为此提供了核心解决方案。通过引入 CAE 仿真技术与材料基因 工程理念，企业能将材料配方的“黑箱”调试过程转变为可计 算、可预测的科学实验，大幅减少物理试错次数，加速配方优 化和性能预测。同时，PLM 系统构建起企业专属的研发知识库， 沉淀宝贵经验，从根本上提升持续创新能力，使其能够快速响 应 5G 的问题，数字化转型可通过引入 MES 制造执行系统与 SCADA 数据采集系统乃至 AI 工艺参数调整等手段，对配料、成型、烧 结等关键工序的温湿度、压力曲线等参数进行毫秒级实时监控 与自动调整，实现生产过程的实时监控与智能优化。有效解决 工艺控制难题，推动生产工艺向智能化、绿色化升级。结合 QMS 质量管理系统，为每一件产品建立从原料到成品的全流程 “数字身份证”，实现精准的质量追溯，有效解决产品性能一