示例图片二

杨红新除了原材料规划能量密度车规级的制作和

2020-08-07 00:36:08 已读

来历|轿车

[轿车·E电园] 1月10-12日,以“掌握局势 聚集转型 引领立异”为主题的2020我国电动轿车百人会论坛在北京举办。轿车作为大会官方战略协作媒体深化前哨,以图文及专题的立体出现办法,第一时刻为您带来大咖聚集的工业盛宴。

活动现场,蜂巢动力科技有限公司总裁杨红新宣布了讲演。

以下为讲演实录:

各位专家,各位嘉宾,咱们上午好,十分侥幸跟咱们伙儿一同来共享。蜂巢动力是一家年青的公司,可是仍是做了一些比较有特色的作业,代表未来的作业。咱们首要的产品是高速叠片的方形动力电池,一同咱们打造车规级的规范系统,来制作车规级的产品。车规级的产品意图仍是为了处理安全问题,是由于动力电池的运用场景改变而衍生出来的内容,我今日的讲演首要环绕着车规级制作与动力电池安全性的结合进行陈述。

动力电池仍是现在安全问题最首要的原因,做电力电池的职责是义不容辞的,这是必需求处理的问题,处理安全问题从许多方面动身,方才各位嘉宾陈述过的整车层面,系统层面,电芯肯定是最要害的,由于它是热失控的来历,为什么有这么多安全事故,究竟问题出在哪里?其间一个底子原因,这是场景的转化带来的一个改变,可是咱们没有准备好迎候这个改变。这是传统的锂电池的演化进程,在车上运用今后,对场景提出了新的要求,比方车上运用时刻更长,环境更恶劣,低温,高温,雨雪,波动路面。别的,手机只要一块电池,可是车上咱们至少需求80多块大电池,假如18650,21700,或许需求8、9千支电芯,假如一致性确保欠好,会大大影响到整车的可靠性。还有是一致性,电芯的热失控,当然有制作的问题,也离不开原材料的管控,咱们原材料操控系统,供货商管理系统,是不是到达了车规级的要求?尽管我国原材料系统在繁荣的展开,可是咱们经过现场的审阅,仍是有许多问题的,仍是不能彻底到达车规级的要求。别的制作、操控和工艺管控的前进和迭代,从到软包,到咱们现在运用的方形高速叠片的技能,叠片电池能够带来循环寿数的前进,散热性更好,温升小,能量密度的前进,可是这种新的工艺会伴随着工艺管控环境同步都要前进,也是一个巨大的应战,所以咱们咱们都以为这是传统锂电池与车用动力电池一个十分大的差异。

车规级不等于传统锂电池,那么车规级的界说,咱们自己也作了一个总结,环绕新动力轿车关于安全性、可靠性、一致性的要求制作的,与车辆特色及运用场景密切相关,并经过专项测验的,包含但并不限于满意车规级原材料,车规级制作操控,车规级系统化规划,车规级测验规范等一系列规范的动力锂电池。传统的数码的测验办法和咱们车用的测验办法是彻底不一样的,它的工况更杂乱,也有许多的专特色,现在咱们的这些测验办法跟规范还有许多需求前进跟完善的当地。

锂电池的火灾事故很大份额是由制作缺点引发的,为什么制作缺点会引发这种不行预知的火灾呢?和动力电池的特性有联系,由于有一些产品在出厂的时分,它的潜在躲藏的问题,质量上的问题,是不能被检出来的,比方极微小的毛刺,极微小的颗粒物,经过原有的检测技能是不能被检出来的,可是电池经过很长时刻运用今后,呼吸胀大,这个颗粒物和毛刺会刺穿隔阂,引发忽然的热失控和短路。所以车规级的制作在这样一个时刻段就变得十分的要害,它是前进安全性的必经之路,我国和全世界的动力电池的制作系统有必要朝这个方面做改变。那么蜂巢动力咱们在常州建的工厂,便是一个车规级的动力电池工厂,一同咱们联合中汽协和我国轿车工程学会,也一同发起了我国车规级规范的建议。

咱们的方针有几个,削减或消除因制程缺点导致的电池安全事故,前进一致性,削减相关本钱,使之契合车规级的运用上的要求。包含以下三方面的施行,车规级的管控系统和规范确保产品质量和一致性,用高效智能的设备前进功率,削减相关本钱,用AI技能完成信息化和数字化。

首要第一个方面,从最底子的视点动身,加强环境操控,加强投料操控,比方说整个工厂全都是万级洁净度,部分设备到达了千级,也是全职业最高的规范,咱们有两次更衣,两次换鞋,全制程的湿度操控都是低于1%的,包含对滚轧温度都提出了愈加严厉的操控规范。

异物检出的办法必需求更新,曾经小于100微米的颗粒物很难彻底被检出来,检出率是很低的,除了传统的检测的新办法以外,咱们用微电流这种漏电检测技能,能够把75微米的颗粒物的检出率大于80%,一同还能够对同异物进行检出。别的是毛刺,曾经职业里的规范,毛刺是能够超出隔阂的,可是不能超出太多,咱们整个制程的规范,设定的是毛刺不允许超出活性物材料区,不能触碰到隔阂,然后大幅度的前进了安全性。

制程管控规范,咱们是6希格玛工厂,从4希格玛前进到了6希格玛。缺点不良率能够小于3.4PPM,整个工厂全制程的操控因子超越2500个,传统的工厂一般在1500-2000个左右,2500个操控要素能够全面和信息化系统进行对接。

别的,从传统的机、料、法、环、时刻,五个维度的操控升级到七个维度的操控,把人以及测验数据也全面与MIS系统进行对接。

高效智能的设备,高压微电路的测验设备,加特征曲线的判别,能够大幅度的前进异物的检出率。配备一致性,咱们用了新的AI算法,使得配备一致性能够大幅前进。微电压的漏电检测在后段,能够引进高精度的分拆系统。

别的,高速叠片机的设备前进功率,削减相关本钱,咱们第二期将运用0.45秒的高速叠片,这也是全球速度最快的。激光模块,能够大幅度的下降毛刺,尽管会发生金属的熔铸,可是经过咱们用等离子风的除尘设备,能够有用下降粉尘跟异物的发生,能够到达每分钟2400片,单线功率能够到达15PPM。

离子风,能轻松完成千级洁净度,传统的用毛刷刷的办法现已被筛选了。在叠片对齐度方面,注液时刻方面,也都有很大的优化,注液时刻咱们引进了全国最高功率的超高压注液技能,时刻缩短了70%。

别的是大数据跟AI工厂,从六个方面引进了AI的大数据技能,咱们和华为有全面战略协作,上星期也是在这儿跟华为举办了签约典礼,下周跟西门子举办AI工厂的签约典礼,从工艺到质量管控,到制程开发管控,到设备健康管控,到供应链需求管控,到智能园区物流的全面与大数据和AI导入的作业。现在咱们常州工厂的一期现已完成了视觉缺点的AI检测,正在开发向激光焊接,包膜,化成等其他工序的AI自主的智能算法。方针仍是想削减人工的干涉,前进反常的检出率,缩短反常剖析的时刻,削减不良品的产出。别的,方才蔚来的黄总跟咱们的主意也是很类似的,工厂未来的大数据,制成进程中的参数将来有必要和车辆运用端的参数,以及梯次运用的参数全面进行打通,这样的话在车上做数据健康状况剖析的时分,能够与制作进程中的数据进行参比对照,更准确的进行健康状况的猜测,这种做法的完成有必要依托于工厂的智能化和大数据,一切数据要上云,收集点足够多,经过自动化智能的处理,咱们也在跟华为、西门子在展开协作。

未来一定是经过设备AI智能手法及规范化的管控系统构成一套数字化、信息化可仿制的车规级动力工厂规范。

咱们仍是期望新动力轿车现已在世界上具有优势了,仍是期望动力电池也具有全球的引领优势,从什么当地做起?除了原材料,除了规划,除了能量密度,安全以及车规级的制作,车规级的规范,是必需求做,咱们有时机和期望在车规级做到世界抢先。

这也是咱们咱们都期望与职业一同来做的,咱们发起了职业建议,期望各位同仁一同尽力,完成我国车规级产品全球的引领。

我的陈述就到这儿,谢谢咱们!

来历|轿车

[轿车·E电园] 1月10-12日,以“掌握局势 聚集转型 引领立异”为主题的2020我国电动轿车百人会论坛在北京举办。轿车作为大会官方战略协作媒体深化前哨,以图文及专题的立体出现办法,第一时刻为您带来大咖聚集的工业盛宴。

活动现场,蜂巢动力科技有限公司总裁杨红新宣布了讲演。

以下为讲演实录:

各位专家,各位嘉宾,咱们上午好,十分侥幸跟咱们伙儿一同来共享。蜂巢动力是一家年青的公司,可是仍是做了一些比较有特色的作业,代表未来的作业。咱们首要的产品是高速叠片的方形动力电池,一同咱们打造车规级的规范系统,来制作车规级的产品。车规级的产品意图仍是为了处理安全问题,是由于动力电池的运用场景改变而衍生出来的内容,我今日的讲演首要环绕着车规级制作与动力电池安全性的结合进行陈述。

动力电池仍是现在安全问题最首要的原因,做电力电池的职责是义不容辞的,这是必需求处理的问题,处理安全问题从许多方面动身,方才各位嘉宾陈述过的整车层面,系统层面,电芯肯定是最要害的,由于它是热失控的来历,为什么有这么多安全事故,究竟问题出在哪里?其间一个底子原因,这是场景的转化带来的一个改变,可是咱们没有准备好迎候这个改变。这是传统的锂电池的演化进程,在车上运用今后,对场景提出了新的要求,比方车上运用时刻更长,环境更恶劣,低温,高温,雨雪,波动路面。别的,手机只要一块电池,可是车上咱们至少需求80多块大电池,假如18650,21700,或许需求8、9千支电芯,假如一致性确保欠好,会大大影响到整车的可靠性。还有是一致性,电芯的热失控,当然有制作的问题,也离不开原材料的管控,咱们原材料操控系统,供货商管理系统,是不是到达了车规级的要求?尽管我国原材料系统在繁荣的展开,可是咱们经过现场的审阅,仍是有许多问题的,仍是不能彻底到达车规级的要求。别的制作、操控和工艺管控的前进和迭代,从到软包,到咱们现在运用的方形高速叠片的技能,叠片电池能够带来循环寿数的前进,散热性更好,温升小,能量密度的前进,可是这种新的工艺会伴随着工艺管控环境同步都要前进,也是一个巨大的应战,所以咱们咱们都以为这是传统锂电池与车用动力电池一个十分大的差异。

车规级不等于传统锂电池,那么车规级的界说,咱们自己也作了一个总结,环绕新动力轿车关于安全性、可靠性、一致性的要求制作的,与车辆特色及运用场景密切相关,并经过专项测验的,包含但并不限于满意车规级原材料,车规级制作操控,车规级系统化规划,车规级测验规范等一系列规范的动力锂电池。传统的数码的测验办法和咱们车用的测验办法是彻底不一样的,它的工况更杂乱,也有许多的专特色,现在咱们的这些测验办法跟规范还有许多需求前进跟完善的当地。

锂电池的火灾事故很大份额是由制作缺点引发的,为什么制作缺点会引发这种不行预知的火灾呢?和动力电池的特性有联系,由于有一些产品在出厂的时分,它的潜在躲藏的问题,质量上的问题,是不能被检出来的,比方极微小的毛刺,极微小的颗粒物,经过原有的检测技能是不能被检出来的,可是电池经过很长时刻运用今后,呼吸胀大,这个颗粒物和毛刺会刺穿隔阂,引发忽然的热失控和短路。所以车规级的制作在这样一个时刻段就变得十分的要害,它是前进安全性的必经之路,我国和全世界的动力电池的制作系统有必要朝这个方面做改变。那么蜂巢动力咱们在常州建的工厂,便是一个车规级的动力电池工厂,一同咱们联合中汽协和我国轿车工程学会,也一同发起了我国车规级规范的建议。

咱们的方针有几个,削减或消除因制程缺点导致的电池安全事故,前进一致性,削减相关本钱,使之契合车规级的运用上的要求。包含以下三方面的施行,车规级的管控系统和规范确保产品质量和一致性,用高效智能的设备前进功率,削减相关本钱,用AI技能完成信息化和数字化。

首要第一个方面,从最底子的视点动身,加强环境操控,加强投料操控,比方说整个工厂全都是万级洁净度,部分设备到达了千级,也是全职业最高的规范,咱们有两次更衣,两次换鞋,全制程的湿度操控都是低于1%的,包含对滚轧温度都提出了愈加严厉的操控规范。

异物检出的办法必需求更新,曾经小于100微米的颗粒物很难彻底被检出来,检出率是很低的,除了传统的检测的新办法以外,咱们用微电流这种漏电检测技能,能够把75微米的颗粒物的检出率大于80%,一同还能够对同异物进行检出。别的是毛刺,曾经职业里的规范,毛刺是能够超出隔阂的,可是不能超出太多,咱们整个制程的规范,设定的是毛刺不允许超出活性物材料区,不能触碰到隔阂,然后大幅度的前进了安全性。

制程管控规范,咱们是6希格玛工厂,从4希格玛前进到了6希格玛。缺点不良率能够小于3.4PPM,整个工厂全制程的操控因子超越2500个,传统的工厂一般在1500-2000个左右,2500个操控要素能够全面和信息化系统进行对接。

别的,从传统的机、料、法、环、时刻,五个维度的操控升级到七个维度的操控,把人以及测验数据也全面与MIS系统进行对接。

高效智能的设备,高压微电路的测验设备,加特征曲线的判别,能够大幅度的前进异物的检出率。配备一致性,咱们用了新的AI算法,使得配备一致性能够大幅前进。微电压的漏电检测在后段,能够引进高精度的分拆系统。

别的,高速叠片机的设备前进功率,削减相关本钱,咱们第二期将运用0.45秒的高速叠片,这也是全球速度最快的。激光模块,能够大幅度的下降毛刺,尽管会发生金属的熔铸,可是经过咱们用等离子风的除尘设备,能够有用下降粉尘跟异物的发生,能够到达每分钟2400片,单线功率能够到达15PPM。

离子风,能轻松完成千级洁净度,传统的用毛刷刷的办法现已被筛选了。在叠片对齐度方面,注液时刻方面,也都有很大的优化,注液时刻咱们引进了全国最高功率的超高压注液技能,时刻缩短了70%。

别的是大数据跟AI工厂,从六个方面引进了AI的大数据技能,咱们和华为有全面战略协作,上星期也是在这儿跟华为举办了签约典礼,下周跟西门子举办AI工厂的签约典礼,从工艺到质量管控,到制程开发管控,到设备健康管控,到供应链需求管控,到智能园区物流的全面与大数据和AI导入的作业。现在咱们常州工厂的一期现已完成了视觉缺点的AI检测,正在开发向激光焊接,包膜,化成等其他工序的AI自主的智能算法。方针仍是想削减人工的干涉,前进反常的检出率,缩短反常剖析的时刻,削减不良品的产出。别的,方才蔚来的黄总跟咱们的主意也是很类似的,工厂未来的大数据,制成进程中的参数将来有必要和车辆运用端的参数,以及梯次运用的参数全面进行打通,这样的话在车上做数据健康状况剖析的时分,能够与制作进程中的数据进行参比对照,更准确的进行健康状况的猜测,这种做法的完成有必要依托于工厂的智能化和大数据,一切数据要上云,收集点足够多,经过自动化智能的处理,咱们也在跟华为、西门子在展开协作。

未来一定是经过设备AI智能手法及规范化的管控系统构成一套数字化、信息化可仿制的车规级动力工厂规范。

咱们仍是期望新动力轿车现已在世界上具有优势了,仍是期望动力电池也具有全球的引领优势,从什么当地做起?除了原材料,除了规划,除了能量密度,安全以及车规级的制作,车规级的规范,是必需求做,咱们有时机和期望在车规级做到世界抢先。

这也是咱们咱们都期望与职业一同来做的,咱们发起了职业建议,期望各位同仁一同尽力,完成我国车规级产品全球的引领。

我的陈述就到这儿,谢谢咱们!

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