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乐鱼体育APP官方网站-又一批锂电企业撑不住了,行业洗牌如何破局?

文章出处:乐鱼体育动态 责任编辑:乐鱼体育APP官方网站 发表时间:2024-08-22

今年以来,已有多家锂电产业链上市公司宣布终止定增、终止项目建设:易成新能23亿元定增终止、天力锂能终止三元材料募投项目、宝明科技62亿项目终止、芳源股份近19亿定增终止、华软科技终止两个锂电池电解液添加剂项目......

深度洗牌下,过剩、去库、降价、减产、延期、裁员、亏损、停产等等关键词充斥着锂电池行业,新一轮的产业周期中,锂电池行业的博弈仍在升级!

行业结构性过剩导致高端产能与低端产能分化加剧

新能源汽车和储能市场价格战愈演愈烈

电池技术百花齐放,攻坚战已然打响

资源与市场的天平进一步向头部企业倾斜,中小型企业夹缝求生

......

从野蛮生长到逐步理性,锂电行业的竞争早已从单纯的数量扩张转变为质量、效率与创新的全面比拼。在高性价比市场需求的牵引下,比拼锂电产业制造升级,摆脱低端竞争,通过数字研发技术帮助企业降本增效,打磨品质和技术创新,已成为新的竞逐方向,宁德、比亚迪、中创新航、欣旺达等锂电巨头们已然率先开启。

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数字化加速电池产业链全链路业务闭环

笔者团队深耕电池、材料研发测试全链数字化运营服务领域多年,在与多个行业头部企业深入合作的过程中,从3个层级深挖出电池测试研发领域6大痛点并“对症下药”,打造出一个集大数据采集与处理、实验室智能管理、自动化报告、计算分析、材料参数库等应用服务于一体的定制化数智平台,为电池材料开发、电池研发企业排忧解难!

业务系统层面

▲痛点1:实验室管理工作的复杂性和艰巨性与日俱增

目前很多实验室仍然采用线下统计设备通道状态,手动导出数据来进行分析处理的工作模式,庞大的业务数据零散分布在多个文件/系统中,彼此之间难以关联打通,产生大量的数据孤岛,类型多样的实验数据以数据文档、扫描件形式传递,测试报告高度分散在邮件、文件夹中,难以集中管理,出现差错之后,无法追溯,且共享性和复用性非常低下……不仅浪费资源且无法保证数据的真实性、时效性。

……

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传统lims工作流程示意

▲ 解决方案:强化业务管理、打通数据壁垒

为此,平台扩展了传统lims系统的功能,完成了全要素考虑(人机料法环),全场景覆盖(下单、审批、领样、检测等),全成员参与(研发人员、检测人员、管理者)的深度闭环。通过线上快速提单,自动流转审核等,实现全流程电子化,数据记录全留存,错误数据及环节可追踪,快速查阅,快速调用。

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dlims工作流程示意

数据处理层面

▲痛点2:检测设备多、杂,需要大量人力操作

在当前的实验室检测业务中,通常会遇到大量不同厂商、不同类型的检测设备,从而面临设备接口不统一、数据协议不兼容、数据格式不一致等问题,导致数据采集的成本高、周期长、整合难,系统间数据传输难度与成本更是成倍提高。

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多样设备

▲解决方案:构建完善、共享、统一管理的数据环境

一体化平台集成了大量常用的数据介质通信协议,可以与各类别测试厂商设备高效对接,支持多源异构数据介质采集,实时/历史数据采集、多类别数据底座及存储平台等功能,日均数据处理量超1T,为实现现场设备信息的实时采集、处理和上传,为数据的真实有效、实时可用提供保证。

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设备采集与边缘计算方案

▲痛点3:数据处理费时、费力、易出错

从测试设备上获取的数据需要经过人工计算、展示、对比、筛选、拟合等操作,得出差异性,分析结果判断图表是否有意义,进行分发和报告汇报。工程师每日需处理200-500GB不同来源及类型的数据,不仅耗费人力、出错率高、且数据未做深度挖掘,利用率低。

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多源数据

▲解决方案:搭建专用算法,自动分析操作

dCore(数据存储与处理平台)搭建了56个数据脚本(设备数据标准化、数据仓库处理、数据质量探查)和3个数据处理模型(预处理模型、温度通道模型、工步序号模型),以T+1的方式处理每日产生的大量数据,分布式计算解决数据清洗及分析统计,最终的少量数据进入高性能数据库Clickhouse满足业务灵活的展示需求。多维度呈现可视化信息,时刻监控测试数据及时发现异常,避免长期浪费资源!

平台内嵌独立的数据分析功能,覆盖9大测试项,提供150余种专业分析模板,为5大分析场景服务,工程师可以在平台上进行dQ/dV曲线分析、HPPC分析、放电速率分析、GITT分析、循环寿命分析等操作。

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部分分析模板

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▲痛点4:报告格式、形式各异,出具效率低

电池测试需要经过大量复杂而重复的验证工作,期间产生的数据量远超我们的想象,而工程师往往需要通过excel收集计算大量的信息与数据,再使用word制作成各类分析报告,如理化测试报告、安全测试报告、电性能测试报告等。面对巨大的工作量,软件卡顿、格式变形、数据不同步、人工操作易失误等问题常常让工程师头疼不已。倘若继续采用传统的出具报告方法,不仅浪费大量的时间、人力成本,产出的报告数据图标也不够直观,并且很难实现数据共享和管理。

▲解决方案:报告一键生成

dreport(智能报告)内含200+通用模板,自动生成测试报告,出具单份报告可从原先的8小时缩减至2小时,大大提升工作效率。

平台支持测试数据的多元化输入手段,包括手动输入、设备数据导入、数仓接入,数据输入后再通过模板自动化生成报告,研究人员可以根据自身需求和测试要求、报告格式,灵活地设置模板,以满足特定的应用场景和要求。并且可以用自己习惯的方呈现,如表格、图表、图像等,这样可以大大提高报告的可读性和实用性,帮助研究人员更好地理解和利用测试结果。

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智能报告页面

数据驱动层面

▲痛点5:材料查找困难、准确性无法保证

在锂电池的研究和开发中,材料的选择和优化是提高工作效率的关键因素之一,研究人员或工程师查找材料的详细数据需要查找多个网站,效率很低且准确性难以保障,在不同材料之间的选型则需要查看大量的数据进行对比,非常繁琐。

▲解决方案:知识库沉淀,随时查询及对比分析

dMaterial(电池材料库)提供正极材料库、负极材料库、电解液材料库、导电材料库、PACK材料库、隔膜材料库、粘结材料库、失效材料库等各种材料的详细、精准信息,包括其物理和化学特性、性能参数以及相关的研究和应用数据,深度挖掘材料各项数据,纵向、横向刨析材料之间的差异指标,帮助电池研究人员、工程师和制造商进行材料、测试样品、供应商样品之间的对比,快速化筛选成百上千材料,找到最优候选材料,达到事半功倍的效果,减少研发测试频次,为企业有效降本增效。

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电池材料库界面

▲痛点6: 海量数据沉没,无法深入挖掘

在数据密集的电池行业,测试分析数据无法利用越来越成为瓶颈,然而,电池的材料创新、结构创新与系统集成创新都离不开信息技术的运用,愈发需要通过计算与数据来整合、驱动整个研发体系。

▲解决方案:将数据沉淀、复用和高效应用

该平台可以通过数据沉淀,协助研发团队形成知识库积累,在电池寿命、充放电性能、失效、克容比、能效比等各种分析场景中使用。同时,具有对材料和成品在试制、测试过程中产生的大量原始数据进行高效处理计算的能力。如:

电芯体积变化分析:基于设备+数据的一体化解决方案

材料测试预测:通过测量分析粉末、极片等电阻,快速预测电池性能

通过机理模型、老化衰减数据库、参数辨识算法三大手段降低测试周期

测试数据异常智能分析:接入性能试验设备数据→创建异常监控项目范围和指标模型→创建异常监控自动作业程序→调用监控程序→输出异常数据结果

寿命预测分析:基于第一性原理老化分析流程,建立电池结构数据库和材料属性数据库,通过机器学习方法进行训练老化模型,再通过计算和实际测试数据不断完善模型,形成现有配方或相似配方的预测分析能力

数字孪生技术:将实验室一比一还原,结合数采和数控技术,让远程操作所见即所得

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寿命计算

当产业环境变化、技术演化趋势变革、核心竞争要素改变时,企业只有与时俱进地围绕新的核心能力构建高效的研发体系,才能以比竞争对手更快的速度来实现新产品研发,从而在新一轮的竞争格局中占据先机!

目前,该平台已经在蜂巢、欣旺达、远航锦鲤等头部企业使用,欢迎扫描文末二维码,详细了解案例详情,以及平台各项功能亮点,预约演示!

福利环节

笔者团队一直在新能源数字化领域深耕力拓,依据大量项目案例整理出了多个电池行业前沿数字化解决方案(包括电芯智能研发、电池研发仿真及数据平台、MES、成本管理系统、数字孪生实验室、数字孪生工厂、电池材料计算等),可有效提升仿真准确性实现未造先知、提高检验检测标准化与检测效率、加强失效分析、降低电池研发制造成本等。

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