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智能制造評價體系助力動力電池邁向工業4.0

鉅大鋰電  |  點擊量:0  |  2018年12月19日  

日前,在“《動力電池智能制造生產體系發展路線研究》課題2018總結會暨《智能制造課題標準與指南》第一稿討論會”上,中國汽車技術研究中心有限公司動力電池產業發展研究室總監方凱正向與會代表分享了其關于動力電池智能制造評價體系探討的相關研究成果。

方凱正表示,智能制造的目的,主要是縮短產品的研制周期,提高生產效率和產品質量,降低運營成本和資源能源消耗。無論傳統制造還是智能制造,都是要達到這個目的的。

他談到,智能制造的特征,其載體是智能工廠,核心是關鍵制造環節的智能化,基礎是端到端的數據流,支撐是網絡互聯。國家工信部指出,中國制造業正處于向全球價值鏈中高端邁進,提升核心競爭力的關鍵時期,必須要堅持智能制造為主攻方向。

國家發改委發布的《汽車產業投資管理規定》指出,新建和擴建的車用動力電池項目要具有較高的智能化水平,在廠房布置、生產線設計、智能裝備投入、數字化信息管理,以及生產環境控制和過程控制等方面,要滿足智能制造的要求。

方凱正表示,智能制造評價旨在為企業實施智能制造提供指導,幫助企業認清自身所處的發展階段,根據標準進行自我評估與診斷,達到針對性的提升和改進智能制造能力的目的。智能制造評價是結果,更是手段,“以評促健”,推動企業關注自身的能力建設。

方凱正介紹到,德國機械設備制造業聯合會提出的工業4.0就緒度模型評價體系有6個級別,從0級到1、2、3、4、5級,對幾百家企業進行了評估,發現能夠達到工業4.0要求的企業數量很少。比如說,0級的未規劃企業占到38.9%,到4級專家級企業只占1%,到5級行業頂尖級企業則沒有。智能制造不是一蹴而就的,需要很多步驟和時間投入。

對于動力電池而言,要有一個屬自己的智能制造的支持路徑和技術方向。我們嘗試提出動力電池智能制造的技術路線:從傳統制造邁向高度的自動化,通過工業物聯網技術和工業數字模型技術實施,綜合運用人工智能運算技術,達到智能制造的效果。在路線實施過程中,要貫徹全面的精益化理念,以及現代化企業信息管理體系。

方凱正表示,基于以上的技術路線我們提出評估的架構,總共包括基礎設施、實現方法、安全管理、組織管理、實施結果等五大方面。而在維度方面,分為自動化、信息化、數字化、網聯化、智能化等幾個方面,每一個維度大概分從L0到L5六個級別。

以動力電池制造自動化為例,方凱正介紹,L0級是半自動化的占比很多;L1級是已經開始單工序的自動化,但銜接還有很多人工參與;L2級是上料、轉運實現自動化;L3級是多工序綜合一體來實現;L4級定義暫時比較模糊(還沒有明確);L5級可以說是“黑燈工廠”,但不僅僅是“黑燈工廠”,它只是一個基石,頂級智能制造還要超越它。

而以數字化維度來舉例,方凱正表示,比如CPS信息物理系統的應用。L0級根本沒有CPS,L1級部分實現了模型化和信息物理系統的貫徹,L2級是部分工序CPS,L3級是全工序CPS,L4級是高精度的全工序CPS,L5級是達到了零誤差的水平。

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