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吉阳智能董事长阳如坤:动力电池智能制造技术路线
  • 来源:锂电大数据
  • 阅读数:
  • 发布时间:2018-01-03
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摘要吉阳智能董事长阳如坤在会上发表了主题为“动力电池智能制造技术路线”的演讲

12月27-28日,由起点研究 、锂电大数据、起点电动网主办的“2017APEC新能源汽车&锂电池领袖峰会暨第三届起点金鼎奖颁奖典礼”在深圳龙岗珠江皇冠假日酒店聚龙厅举行。

来自整车企业、核心部件企业、零部件企业等1000+精英高层欢聚一堂,探讨新的合作模式,加强新能源汽车产业链的深度融合、促进产业的健康发展。

 

吉阳智能董事长阳如坤在会上发表了主题为“动力电池智能制造技术路线”的演讲,以下内容根据现场演讲整理:

 

大家好,非常感谢锂电大数据的邀请,也很高兴看到这么多人对智能制造感兴趣、有这么多人对智能制造有一些新的概念和新的一些想法。我记得大概五年前,我在北京新材料产业讲智能制造的时候还没有人去提到这方面一些话语。今天看来,智能制造确实对我们整个锂电行业非常必要也非常重要。下面我围绕智能制造的一些技术路线跟大家做一些分享。

我分享的内容包括三个方面:首先是锂电制造的现状;第二个是技术路线;第三个是我们需要做的一些突破。


大家知道电池是清洁能源、资源节约、新能源汽车和储能应用的重要依赖,应该说它成为我们整个产业发展的瓶颈。那么这里,我想说的其实我们对动力电池的认识还是停留在一个3C产品阶段,是一个汽车使用的概念。但是我这里强调的其实是动力电池,应该把动力电池看成一个基础产品。我们应该用基础产品的概念来做动力电池。这里基础到什么程度呢?我打一个比方:芯片,我们认为是产业的大脑,电池是产业的心脏,这两个的结合,会成为我们整个移动产品的重要支柱。这种重要的支柱,我们认为它的制造应该做到单一化、做到高质量、做到高效率。从动力电池制造来说,我们认为有以下一些制造的特征:首先它是纳米级的、微米的材料,它如何均匀,还有软质材料、硬质的使用要求,还有材料本身及混合均匀性对产品性能的影响,还有看不见的因素对影响也很大,比如湿度、灰尘,还有时间、空间都对电池材料产生很大的影响,还有材料不断升级,电池结构、制造工艺、装备不断升级。总体来说,动力电池前面是化工厂,后面是一个电池厂,所以对于智能制造来说前面是流程的制造,后面是离散的制造,这对我们来说应该是一个比较大的挑战。


关于锂电制造产业的现状:第一,资源消耗型企业打天下,主要材料国产化、满足使用需求。第二,我们深入研究不够,产业在浮躁中发展。缺少对制造的深入理解,盲目模仿,抄袭跟进。第三,产业初创,规范和标准严重缺乏,厂房、工艺等设计缺乏,投入不够,人为造成浪费,效率、合格率低,没有标准、标杆依赖。第四,对制造的认识不够,搬用数码电池成功的经验。第五,我们看到产业正在走向集中,从过剩的低端产能、低价竞争走向行业的不断集中,这也给我们带来一些机遇和更大的挑战。只有创新才能适应产业的发展,给国家的利益和战略利益带来好处。
对于动力电池面临的最大挑战,第一个是我们做了太多的型号,今年也在反复公布这些情况,统计下来现在已经到了200个的型号。我们国家今年在5月份发布了规格标准,这个规格标准统计下来也有145多个型号。造成的结果就是,从结构、工艺、装备都带来不同,很难积累,这或许是我们现在为什么合格率低、设备运转率低、制造成本高的原因。

上图是我了解到的德国做的VDMA  Roadmap。他们做了很多产业研究,也制定了战略研究。德国还没有大力发展动力电池,但是做了很多方面的规划,可以说他们做基础。比如说一个切割,怎么把它切割得没有毛刺,没有粉尘,一个极片怎么做得没有变形。我认为这是他们做的值得我们学习的一个方面。

对于动力电池面临的最大挑战,第一个是我们做了太多的型号,今年也在反复公布这些情况,统计下来现在已经到了两百个的型号。我们也看到我们国家今年在5月份发布了规格标准,这个规格标准统计下来也有145多个型号,这让我们不知道该怎么做,怎么把这个做得更好。我认为这么多型号是由于我们追求差异化?还是追求技术?还是追求自以为是?这里从制造的角度来说,从结构、工艺、装备都带来不同,很难积累,也是我们现在为什么合格率低、设备运转率低、制造成本高的原因。

我个人认为我们国内应该只对十个尺寸的电芯尺寸作为推荐标准。韩国和日本他们做的型号也寥寥几个,特斯拉目前为止也只做了两个,丰田到目前为止也只做了两个。我们为什么做那么多的东西,这是不可思议的。从规范来说,实际上所有的企业,我们都缺少去规范、去理解,包括材料、工艺、生产、品质。我们没有自己的标准体系,我们没有电池的认可体系,我们也没有电池评估体系。虽然我们有测试标准、有测试机构,但是这是国家的,而且是根据样本做的,对于我们来说,我们必须在电池制造五个方面进行规范,我认为这是电池企业必须做到的。

对于安全这块,我统计了一下,大概有60%到70%电池安全因素是由于制造引起的,因为我们虽然考虑了安全硬度、电池的性能,但制造过程很多因素很难控制,这对制造过程的影响非常大。

从未来来说,我认为整个电池的制造背景是从磷酸铁锂到三元、从富锂固溶体再到无定型碳、硅碳、锂、预锂。
   
从电池制造整个评估来说,可以分成电池制造合格率、材料利用率、人工成本率、WH制造成本还有WH设备投入、安全指标、能耗指数、运转可靠性。

我们的动力电池制造路线图:从产品品种、一致性、自放电到一次制造合格率、材料利用率。

这是我们做的动力电池能力挑战目标,我们是一条线的产品,主要有赖于材料技术、电池技术、设备技术和智能控制技术的全面突破。
 
从总体规划来说,我们首先是材料配置设计,再到电池设计、工艺设计、设备选型、设备开发制造,然后到物流系统、工厂设计、环保设计。

我们必须把标准化做好,有了标准化才能有最后的智能化。我们要互联互通操作,智能装备、物料、信息系统规范的信息模型、标识、交换,实现智能制造系统能够以数据的方式,做到工业互联网体系架构、解决听懂、理解、思考,做到数据流。

 

这是数据孪生框架图,主要是横向和纵向,基于纵向结构来进行生产的过程。

 

 

我们建立模型,通过模型来优化,实现模型,有了模型我们就可以优化,这是AlphaGo的思想,我认为这也是我们动力电池制造的思想,就是基于模型不断的质量优化,这里叫大数据模型化、数字化和智能化的过程,所有过程要有模型。这个模型对我们整个电池来说是非常周期的。这里从数据演绎的角度来说,KCC关键质量来解决可见问题。

我们要实现整个过程最重要的是数据过程的追溯。智能制造核心基础,第一个要实现电池模型化,从建立模型开始,要实现材料过程来料的数字化;第二是锂电制造复杂,影响因素众多,数字化制造需要一定的积累;第三是产业初创、标准体系、制造模型建立、制造企业的凝练都需要一定的时间和努力。

这是动力电池智能制造标准体系的建设,制造工厂模型、产品模型、工艺模型、质量模型的标准化;来料数字化标准;制造模型数字化标准;制造环境数字化标准;功能部件网络连接标准;系统、设备、物料互联互通互操作标准;智能功能标准化。

智能制造是数字孪生。数字孪生是指在数字虚体空间中所构建的虚拟事物,是与物理实体空间中的实体事物所对应的、在形态和举止上都相像的虚实精确映射关系,是一实一虚、互相映射的,彼此在本质上不是一回事。

在锂电产业技术发展方面,2014年,我们主要发展磷酸铁锂电池;2018年,三元电池快速发展;到2020年,固态、锂硫电池将迎来快速发展;2026年,我们或将看到单体500wh/kg、系统300wh/kg,而成本只需要0.4元/wh的锂空气电池!

好了,今天我就讲到这里,谢谢大家!