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某大型锂电池厂案例:金通毛刺缺陷模型极高精度


锂电池智能制造的开发始于2012年初,经大量的模型和智能系统开发,目前已经形成完整的缺陷预警系统等技术。

已完成的一百多套锂电池缺陷模型

§ 浆料:“打旋”、死点、搅拌拐、粒度均匀性、各因素影响 …

§ 涂覆:竖条纹、速度影响、粘弹性影响、涂布机震动、烘干曲线…

§ 轧制:微孔构架、密度/平整度、回弹、正反面不对称、轧辊预热…

§ 烘烤:温度分布、最佳组合、能耗、温度分布与质量、温度曲线…

§ 分切:控制模型、毛刺控制、张力、刀磨损、速度匹配、夹送辊调速…

某大型锂电池厂案例:金通毛刺缺陷模型极高精度

毛刺缺陷是引发锂电池着火(比如去年三星手机锂电池爆炸事件)主要触发因素;为了在线跟踪及预警锂电池极片毛刺缺陷尺寸,金通团队为某大型锂电池厂建立了毛刺缺陷尺寸预报模型,通过模型预报值和实际测量值的对比来界定模型预报的精准度。

合作之初:该厂用此极难建模的极片分切毛刺预报模型对金通模型水平进行严格考察,要求模型命中率 85%,金通“大脑”达到了 98%命中率;在对此结果难以置信的情况下,又重新测取一批数据,金通模型命中率更高;目前毛刺预期项目二期同时针对中国制造业数据采集能力较弱的现状,成功应用行业难度极高的软测量技术;软测量就是在某参数难以直接测量时,利用高精度模型将待测量的参数预报出来。

历经第一阶段的磨合:项目第二阶段将进一步预报出失效刀具和毛刺缺陷,利用软件,实现缺陷产品尺寸的在线预警与跟踪,确保次品不发生或减少次品(次品就是当缺陷尺寸超出允许的最大值的情形)。

按照该厂内部对此项目合作的评估:目前市场上仅有金通一家能提供此结合了设备和自动化的工艺/产品模型系统。  
 
详见某大型锂电池厂案例:金通毛刺缺陷模型极高精度

 
 

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