锂电池生产工艺数字化的业务架构-王晓钰

锂电池生产工艺数字化的业务架构 王晓钰博士 宁德新能源(ATL)智能制造总工数字化转型顾问 2023年4月22日 Copyright@王晓钰2 宁德新能源(ATL)的产品 4/22/2023 3 王晓钰宁德新能源(ATL)智能制造总工 数字化转型顾问 西安交通大学本(1997-2001)、硕(2001-2004)、博(2004-2007) 数据科学、工业算法专家；复杂系统控制论专家； 企业实践者：曾在GEGRC（通用电气全球研发中心）、远景能源、三一重工有15年工业产品研发经验，从零到一搭建研发体系，研发产品从大功率硬件（变频器、风力发电）到智能化系统（智慧风场、智能制造），产值数十亿。 理论研究者：著有《工业数字化转型：系统方法与敏捷实践》， 以理工科视角，基于系统控制论，建立数字化转型的方法。 洞察智能技术的简单本质，擅长复杂系统的突破创新。立志于帮助中国企业在数字化转型上少走弯路。 王晓钰 13636567737 Copyright@王晓钰4 又是chatGPT，又是数字化，对我的公司有什么价值？ 大家在说的数字化业务视角:商业的本质 获取 价值 创造 价值 传递 价值 Copyright@王晓钰5 Copyright@王晓钰6 技术革命驱动的数字化 Copyright@王晓钰 7 数字化，是技术与业务的有机融合 Copyright@王晓钰8 数字化与你的业务之间，跨不过的鸿沟 传统行业化工、电池 互联网行业 Copyright@王晓钰 9 人工智能产业 通用AI大模型(chatGPT/GPT-4) 行业/专业领域大模型 企业/业务专属AI模型 将AI嵌入业务活动 拼装式AI应用 拼装式AI应用 拼装式AI应用 开放平台/API服务 Copyright@王晓钰10 提纲 1.数字化怎么创造业务价值？ 2.怎么设计业务数字化方案？ 3.锂电池生产工艺数字化的业务架构 •业务解构：工艺的本质建模 •技术重构：数字化方案设计 4.技术实现架构 5.结论与展望 Copyright@王晓钰11 1.数字化怎么创造业务价值 数字化与业务的关系数字化技术如何赋能业务 Copyright@王晓钰12 数字化的价值：更好地应对不确定性 获取 价值 创造 价值 传递 价值 •过去的市场：高速增长 •需求>供给 •市场可预期 •规模化大生产 •“一招鲜”就能赢得竞争 •现在的市场：增长放缓 •需求<供给 •市场（业务）难以预期 •凭洞察力而不是直觉行事 Cop yright@王晓钰13 寻找不确定问题的简单解法 •复杂问题并不一定需要复杂的解决方法，应该先寻找简单的方法。 基本盘 及时调整 概率/ ？ Copyright@王晓钰风险 14 数字化：系统性地应对不确定性 确定性 不确定性 均衡市场：变化缓慢 应对策略：标准化，规模化 周期市场：变化有规律 应对策略：规则与流程，信息化 随机市场：有统计规律，正态分布 应对策略：概率分析，风险控制，统计过程控制 复杂市场：VUCA，高不确定性 应对策略：敏捷，韧性，快速响应，数字化 Copyright@王晓钰 15 寻找不确定问题的简单解法 •随机=风险：如果风险是已知的，你需要的就是逻辑思维和统计学思维。 •异常的事件=不确定性：如果有些风险是未知的，你还需要直觉和睿智的经验法则。 Copyright@王晓钰 16 对战不确定性，需要复杂性思维 现在的方法 未来的方法 复杂网络，智能进化 过去的方法 统计模型，宏观预测 物理模型，精确预测 确定性 不确定性 Copyright@王晓钰17 对战不确定性，需要复杂性思维 一些系统地应对不确定性的思维方式（可以称之为算法）：站在事物发展的角度，而非自身的层面去看问题 1.生命进化的策略 •生命不能预测未来，但是它可以生成一套在各种条件下的一组行为策略 •试错而非设计，对不确定环境具有最高适应。不一定目前看起来最优，而能在变化的环境中改变自己。 •自然进化的特点是对待个体是残酷的，而总体上获得进化的鲁棒性，多子嗣，也就是多备胎。 2.行动中学习的策略 •未来是不确定的，但我们必须在此刻做�选择，每个行动会带来有关结果的新的信息。 •这个信息可能对结果有害或者有益，这时候我们要迅速的调整估值，根据新的估值调整行为。 •为了让长期的奖励最大化，需要调整自己的行为。 Copyright@王晓钰18 数字化：系统性地应对不确定性 工业化、信息化 （典型场景） 数字化 散文：形散而神不散 （动态复杂场景） 八股文 Copyright@王晓钰19 数字化，改变了价值创造的模式 •数据驱动生产要素，对细微的变化做快速反映，更好地实现人的意图 •数字流与价值流如何融合：虚实互动的信息物理系统(CPS) 数据 数字化 数据流 行动 物质原料 能源动力 工业化 价值流 工业产品 Copyright@王晓钰 Copyright@王晓钰20 制造价值链中的设备价值 客户需求 市场端 设计端 电芯设计 工艺加工能力 工艺(高抗扰，动态能力，减少品质调试) 设备可靠性 (可利用率高，故障少) 维护成本低 (成本低，人员少) 将工艺、设备分层考虑， 设备对上承载工艺的要求；对下保障生产执行 考虑设备这一层时，需要考虑车间、拉线、设备等差异 • • • 设备 生产端 执行 数字流：系统性地应对不确定性 •数据的流动比数据更重要，数据流动方式（数据流结构）改变业务价值创造的方式（结构） 数字化 （自动数据流） 实体生产价值流 未知信息的预测 之前行动的反馈 Copyright@王晓钰 22 数字化：从流程驱动，到数据驱动 Copyright@王晓钰 23 2.怎么设计业务数字化方案？ Copyright@王晓钰24 信息化的方案设计方法 业务现状的痛点问题 业务痛点 设计需求业务方案 设计技术方案 设计详细开发 (软件、算法) 软件功能数据库算法 BP(业务分析)IDT(软件开发、算法开发、数据建模) 需求 病人： 给我开个xx药打个xx针 023ATL 4/22/2ConfidentialInformation 25 思路转变：思考本质，自我迭代 智能制造的成熟度模型制造的本质与数字化创新 数字化方案 新技术 •更多数据 •更智能 •更自动 新问题/ 当前业务方案 新需求 实际场景 标准化流程 26 Copyright@王晓钰 流动的数据，自适应协作 什么是数字化的“一” 动态、柔性的 业务 信息技术赋能下的新业务模式 2023-4-2227 数字化的业务方案设计方法 AsIsToBe 当前业务表现业务价值提升 当前业务问题 直接需求 问题化解 ①现状问题与业务挑战④业务重构与方案创新 解构重构 底层假设与能力约束 核心矛盾 底层假设突破，能力约束释放 ②底层假设与本质洞察③突破底层假设，化解核心矛盾 突破底层假设，化解核心矛盾 28 生产工艺的底层假设 •现状：统计过程控制，六西格玛，SPC –基于简单的统计规则，单工序、单因子 –基于线性相关性，标准化，强管控 –时效性不够，>4小时 –针对一个个问题，比较零散地开发，多数是本机上的程序，没有形成规范化的平台，难以沉淀为组织能力 –人员技能比较传统：统计学，上位机单机软件开发 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 29 实际的统计分布 •单因子接近正态分布 •双峰分布 •异常的事件和特定的模式 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 30 工艺数字化：突破统计过程控制的假设 •现状：统计过程控制，六西格玛，SPC –基于简单的统计规则，单工序、单因子 –基于线性相关性，标准化，强管控 –时效性不够，>4小时 –针对一个个问题，比较零散地开发，多数是本机上的程序，没有形成规范化的平台，难以沉淀为组织能力 –人员技能比较传统：统计学，上位机单机软件开发 •期望：自适应过程控制 –系统控制论的逻辑，来理解工艺，跨工序、多因子建模 –灵活的动态调控、智能的算法、机器学习，更有效地探测具体的变异 –时效性更高，根据扰动的时间尺度，分层控制 –共识的统一平台，让业务人员很清楚要在哪里部署，形成积淀 –人员技能升级：系统控制论，轻量级应用，聚焦业务逻辑，低代码开发 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 31 业务数字化的设计方法与模板 业务目标与业务战略 •提升生产合格率，提高材料利用率，减少Rework ①现状问题与业务挑战④业务重构与方案创新 •工艺过程有很多不确定的干扰 •过程一致性控制难以进一步提升 •换型的调试时间长 •IPQC数量多，过程控制质量成本高 •数据流与工艺流的互动，抑制工艺过程的波动 序号 关键任务 目标 责任人 时间 1234 ②底层假设与本质洞察 14 ③突破底层假设，化解核心矛盾 23 •统计过程控制 •简单统计规则 •单工序 •单因子 •假设各因子是独立的、统计分布是正态的 •动态自适应过程控制 •跨工序、多因子控制 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 32 制造工艺的数字化：应对工艺中的不确定性 升级工艺管理升级 业务人员活动工艺设计 工艺改善质量管理 BOP更新 FA分析 优化设计 NPI、测试问题 工艺纠偏 批量异常 FA分析 客户投诉 数字空间 （数字化） 工艺建模与仿真 工艺自适应控制 质量 大数据预警 优化设计 NPI、测试问题 工艺纠偏 批量异常 FA分析 客户投诉 实体生产活动 工艺设计 一个电芯 转量产发货 工艺执行 一批电芯 厂家测试用户使用 •标准来料 •标准生产工艺 •标准生产设备 •标准使用工况 •来料波动 •工艺能力波动 •设备磨损变异 •标准测试工况 •厂家个性化测试 •最终用户使用条件因人而异 4/22/2023ATLConfidentialInformation 33 业务数字化的两步法 解放思想突破创新 •业务解构：问题驱动的业务调研 –业务建模：抽象提炼，挖掘业务的本质 –深挖假设：挖掘当前方案的底层假设 –突破点聚焦：找到导致问题的约束点 •数字重构：创新解决一类问题 –发散形成新方案：跨行业调研 –基于CTQ优化设计：各方案对比择优 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 34 3.锂电池生产工艺的数字化方案设计 业务解构：工艺的本质建模技术重构：数字化方案架构 Copyright@王晓钰35 锂电池的生产工艺 前工序后工序 阴极隔离膜阳极 Mixing搅拌 卷绕 容量 OCV1 Coating涂膜 顶侧封 成型&FEF OCVB 冷压 真空baking 化成&PIEF 目检 分条 注液 高温baking 成品下仓 4/22/2023ATLConfidentialInformation/Copyright@王晓钰 36 无法被简化处理的“不确定性” •工艺设计的方法与假设：统计过程控制，六西格玛 –基于简单的统计规则，单工序、单因子 –基于线性相关性，标准化，强管控 •实际的统计分布与工艺设计有偏离 品质调试 •大量的异常事件，形成特定的模式 37 追问工艺的本质与根本目标 •工艺的本质： 将产品目标，充分必要地分解为加工步骤，不多不少。 •工艺的目标： 抑制工艺过程的不确定性扰动 通过数字化手段，让Input更好更快的实现Output和工艺功能。 Input 工艺传递函数 1 Output •工艺的目标： 保证质量不受工序误差而波动 料波动 Factors干扰 人设备软件环境 工艺控制2 工艺管理3 4/22/2023ATLConfident