逐浪先「蜂」,蜂巢能源擘画产业合作新生态

2022-12-15 05:36:20来源:36氪

2022年,汽车电动化与储能市场的发展速度大大超出预期,共同推动了电池行业的快速发展。1-11月,我国动力电池累计产量489.2GWh,累计同比增长160.1%。2022年中国储能电池出货量预计将超过120GWh,同比增长将近300%。

下游需求上涨带动了上游的产能扩张和技术创新。各路电池企业纷纷建厂扩产,争夺市场红利。据GGII预计,2022年动力电池行业建成的总产能将超过1000GWh,动力电池行业正式进入TWh时代。


(资料图)

电池技术创新离不开材料创新和工艺创新,无论是从电池正负极材料、隔膜到添加剂,还是从钠离子电池到固态电池,亦或是大圆柱和短刀电池,都蕴藏着新一代电池技术的野望。动力电池产业的发展也必将不断孕育出新的材料企业、装备制造企业和工业软件企业。而这些新企业也将反哺整体动力电池产业的发展。

未来电池行业的竞争将会在技术、产能规模、供应链等多个维度上展开。而无论是材料创新还是推动动力电池智能制造,电池企业都需要更多的同行者。

正是在这种行业背景之下,蜂巢能源秉持着积极开放的合作态度、产业协同创新的理念,于今年5月发起“先蜂产业合作伙伴全球招募活动”,聚焦锂电三新(新技术、新工艺、新材料)和工业互联网(大数据、AI智能、通信等)两大领域招募科技创新技术企业,未来将与经过多轮遴选出来的8家企业共同携手构建新能源的产业生态。

01. 携手材料、装备创新技术企业,突破动力电池极限性能

材料、结构和制造工艺创新是电池技术创新的核心。蜂巢能源通过正负极材料、化学体系、隔膜、电解液、导电剂、结构件等多个方面的自主创新,结合材料掺杂及包覆技术、高导电网络构建技术和高速叠片工艺等多项创新技术,不断提升电池性能,在电池能量密度、倍率性能、安全性能、循环性能多个维度上实现新的突破。

蜂巢能源积极探索新材料在电池电化学体系创新中的应用。作为本次先蜂产业合作伙伴8强中的一家材料公司,希诚新材自主研发制造了石墨烯-碳纳米管新型复合导电剂产品。

导电剂作为一种电池器件中的关键辅材,在锂电池中的添加量约为0.5%-5%,主要用于改善锂电池的续航、循环和快充性能。目前导电剂领域中以多壁碳纳米管为主,石墨烯/炭黑为辅,寡壁或单壁碳纳米管导电剂浆料产品十分稀缺。

希诚新材自主研发了单/寡壁碳纳米管技术和微纳米分散技术,在行业内率先实现寡壁碳纳米管粉体和第四代石墨烯-碳纳米管复合导电剂的批量制备。

相较于传统导电剂,第四代石墨烯-碳纳米管复合导电剂添加比例更低。降低导电剂的使用比例后,就可以增加正负极主材的添加比例进而提升电池能量密度。与传统导电剂相比,添加希诚新材导电剂的磷酸铁锂电池续航里程可以提高10-15%。

第四代石墨烯-碳纳米管复合导电剂自身的高导电性可以提高主材(磷酸铁锂、三元)的活性,进而显著提升电池充放电倍率性能。基于微纳米分散技术,希诚新材可以提高第四代石墨烯-碳纳米管复合导电剂的一致性,还可以为高性能电池构建定制化的三维网格导电方案。

希诚新材未来将与蜂巢能源展开业务合作,共同致力于电池材料创新,满足动力电池高性能需求。

在高速叠片工艺研发领域,蜂巢能源一直处于行业前列。目前蜂巢能源自主研发的高速叠片3.0技术已经批量应用,该技术可实现刀片电池叠片效率0.125s/片,可有效避免隔膜褶皱、极耳翻折、内部异物等不良隐患。

蜂巢能源在方形电池上采用高速叠片技术

为了更好匹配高速叠片的工艺制程,在前段的极片制造环节,蜂巢能源采用了超高速激光模切技术。稳定的激光功率输出可以保证全过程的一致性,节省模具支出。公司已应用大功率激光模切设备,热影响区在50微米以内,并实现了无废料边模切,可以大幅提升材料利用率和良品率。

先蜂产业合作伙伴8强中的盛雄激光与蜂巢能源合作开发300W皮秒激光器集成的激光切割设备,与蜂巢能源携手寻求高速制片和叠片工艺上的新突破。

盛雄激光的皮秒激光器在切割极片时品质更高,热影响区小,不容易产生熔珠且不会发生漏出铝箔或漏出铜箔的现象,加工边缘整齐顺滑无毛刺,工艺节拍根据设备结构做定制化设计,可以适配蜂巢能源叠片的工艺节拍。

其他合作伙伴的技术也都各有其独特优势,很多已经与蜂巢能源开展了技术对接和验证,未来有望借助蜂巢巨大的需求而快速成长。

02. TWh时代,数智化能力将成为动力电池企业核心竞争力之一

TWh时代,动力电池制造品质要求提升到PPB级别。蜂巢能源从研发设计、测试验证到生产制造各个环节推进数字化、智能化升级,在智能制造方面进行了深入布局。2022年11月,蜂巢能源凭借“新能源动力电池AI智能工厂项目”入选“2022中国智能制造十大科技进展”。

以高品质为核心,推进数字化、智能化技术应用

动力电池的生命线在于质量,蜂巢能源希望在可控成本下,追求质量的高度一致性。质量既包含生产制造的高质量,也包括研发设计的高质量。蜂巢能源在研发设计环节引入了多种数字化研发技术,将电化学机理仿真、DOE实验与AI技术三者融合,深入探索电池材料创新和结构创新,满足高性能电池开发需求。

电池设计验证完成后,如何在制造环节实现高质量、高稳定性、高一致性的交付是动力电池TWh时代要解决的重大挑战。蜂巢能源首席信息官李翌辉博士对36氪表示,目前动力电池制造环节呈现出快、稳、极三个特点。

快,动力电池制造节拍非常快,这就需要围绕高节拍速度的工艺流程去设计整个制造系统,包括工艺管控、质量追溯及物料与制造系统间的协同。

稳,整个制造系统的稳定性要求非常苛刻,比如要避免隔膜褶皱、机械夹爪干涉等不良现象的发生。而且动力电池制造同时涉及到连续和离散两种生产方式,连续加工过程对工艺参数非常敏感,例如涂布烘干过程温度控制就要非常稳定。

极,动力电池制造一直在探索极限制造。蜂巢能源叠片机的叠片速度从最早的0.6秒/片到0.45秒/片到当前第三代的0.125秒/片,未来还将继续突破。

蜂巢能源短刀电池涂布工序

基于这三大特点,蜂巢能源聚焦于工艺和装备两方面推进智能制造,工艺上确定出2500 个以上的关键质量控制点,覆盖匀浆、涂布、辊压、模切、叠片、装配、注液、化成八大关键工序以及制造环境,实时监测工艺环节运行参数,例如匀浆搅拌的均匀性等。

装备方面,蜂巢能源基于物联传感装置对核心装备进行在线监测,并依据装备实时的数据特征判断装备的稳定性和一致性,例如监测高速叠片机和涂布机的运行状态,从而实现对质量品质的把控和提升。

除了实现装备和工艺数据的感知采集,动力电池企业推进数字化、智能化的关键还在于对数据的处理,特别是数据标准的统一。蜂巢能源在制造域、工艺域、质量域、设计域建立起标准统一的平台级数据字典,将各类数据分门别类地归纳整理好,为后续AI+大数据分析奠定了坚实基础。

品质管控方面,蜂巢能源从动力电池的整套工序中总结提炼除了数十个典型的AI视觉分析应用场景集,极片毛刺检测、极片对齐度检测、极片表面缺陷检测、密封钉焊接质量检测、正负极盖板焊接缺陷检测、包蓝膜缺陷检测等。

实现智能制造的关键在于能够对品质问题追根溯源,实现根因分析和工艺制程的优化。蜂巢能源在诸多生产工序应用大量的AI人工智能技术,如XRAY的不良AI分析、焊接轨迹AI检测、充放电AI预测容量等。蜂巢能源在建设动力电池灯塔工厂的全过程场景中总结了100+AI应用场景,实现智能化的品质管理和工艺优化,例如焊接环节的电流、弧长、焊速等参数、涂布环节工艺参数的自适应优化。

实现电池全生命周期数据协同,塑造动力电池企业核心竞争力

对于动力电池企业来说,构建完整的企业级智能系统实质上要实现设计-测试-制造-运行的全环节协同。蜂巢能源通过构建蜂云平台衔接了车端和工厂端。目前,蜂云平台接入新能源汽车总量超过40 万+,累计积累数据量超700 亿条。2021 年 9 月,“蜂云平台”通过中国汽车工程研究院鉴定,对电池预警算法查准率达到 94.7%。

通过蜂云平台对电池数据的实时监测,蜂巢能源可以实现电池服役端与制造端的双向联动,并以此为基础,建立覆盖设计仿真数据、实验测试数据、制造数据、运行数据的电池全域大数据库。

集成材料性能数据库、仿真数据库、试验数据库、工艺与制程参数库、制造过程数据库、电池在线监测与预警蜂云平台,打通面向电池设计、工艺、制造、质量、服役过程的全域全过程,在电池行业探索基于MBD的数字化工作模式,实现多个环节的双向闭环,实现设计与制造的高效协同,例如电池设计中蕴含着对最优工艺参数的要求,这就可以将材料本征设计和制造工艺联合起来。

反过来,电池在制造端和运行端的真实数据表现也将回馈给设计端,当电池发生问题之后,蜂巢能源可以快速实现故障的根因定位,拉通电池当时测试、制造过程中的全流程数据,从而实现电池产品研发和制造的高效迭代。

李翌辉博士认为在大量应用数字化建模、仿真、标准运行库及企业级数字化集成架构的基础上,通过BIM、工厂/产线/物流系统仿真、设备FOTA、基于数据驱动的实时仿真、AR/VR等数字孪生技术,可以将动力电池设计、制造、实验等各个环节模块化,最终可以像搭积木一样快速地搭建出一个车规级动力电池智能工厂,无论是在国内,还是在海外。未来蜂巢能源总部可以为各地产能扩建提供统一的、全球性的管理和支持,支撑蜂巢能源未来全球化发展的目标。

蜂巢能源可靠性试验中心

通过打通数据采集、数据治理、数据分析决策全链路,多种先进数字化技术有效支撑了蜂巢能源整体业务的运行,数字化和智能化技术能力已经成为蜂巢能源难以模仿的核心竞争力之一。

03. 联合先蜂产业合作伙伴,打造工业OS,章鱼博士致力于推进动力电池行业智能制造

蜂巢能源在谋划智能制造业务之初就考虑到既要对内赋能,也要对外实现业务开拓。2022年初蜂巢能源成立全资子公司章鱼博士。章鱼博士致力于成为一家智能制造核心系统供应商,真正从底层架构上构建起面向智能制造的工业OS。

智能制造实施的痛点在于边缘端的智能化。章鱼博士认为只有让每一条产线、每一个伺服驱动、每一个相机、甚至是每一个机械夹爪都拥有边缘计算决策的功能,同时这些终端设备和云端是直接通讯的,这样每一条生产线才算真正实现了智能化。

而要实现这样的智能化,就必须打造出一个既能对接各类底层终端设备、又能连接上层软件应用及算法的工业OS系统,并将AI技术封装在边缘端的控制器当中,为终端设备提供决策的算力及算法支持。

章鱼博士的工业OS可以覆盖工业控制的实时和非实时两大部分。实时部分即处理边缘端的实时计算,这部分应用的AI算法更多是和伺服电机、相机及机械爪等执行硬件紧密结合在一起的,实现过程控制的智能化执行。非实时计算部分是把需要高算力处理的数据传送到云端进行分析。云端的AI算法会和动力电池制造中的具体场景相结合,实现智能化决策。承载整个工业OS的核心硬件载体就是章鱼博士自主研发的线体控制器。

通过工业OS,终端设备的电流信号、电压信号、运动的速度和位置信号等多种运行状态数据都可以在边缘段高速实时处理,并把处理结果传输到上层,每一道工序的操作进程都将清清楚楚地展现出来。产线也可以实现基于视觉驱动的、自适应的伺服控制和运动控制等,终端执行将更加智能化。

工业OS实际也为上层的应用开发带来了很大的便利。譬如如果想要实施微服务化的MES架构,MES软件可以直接从工业OS中调取所需要的终端信息数据,而无需重新适配每一个硬件。

在动力电池迈向TWh时代的背景之下,动力电池行业制造环节的过程控制水平如稼动率、良品率等仍有很大的提升空间。章鱼博士希望通过AI技术提升过程控制和质量检验的水平,基于在线检验+AI算法分析,从设备、材料的角度找到缺陷产生的根因,从而实现对缺陷的控制。

“一条生产线的质量检验点位并不一定是越多越好,质量检验的最终形态是不检验,减少检验点位是我们最终的工作方向”,章鱼博士总经理尹东星向36氪表示。

与其他AI技术公司不同的是,章鱼博士的AI算法是根植于蜂巢能源深厚而丰富的业务应用场景生长出来的。蜂巢能源囊括了包括圆柱、方形、软包及刀片各类电池制造的业务场景。章鱼博士可以基于海量的现场数据开发出更接地气的AI算法。

先蜂产业合作伙伴优秀项目参观蜂巢能源金坛厂区

关于先蜂产业合作,章鱼博士一方面会和合作伙伴们共同进行技术业务开发,为合作伙伴提供锂电行业的试验环境、通用平台、算力基础及产品验证基地等方面的支持,另一方面也会帮助合作伙伴及其客户企业提升智能化水平,充分发挥合作伙伴自身技术优势和章鱼博士在智能制造工业OS上的技术优势。

04.合纵连横共建中国电池产业大生态,实现能源互联蓝图

新能源行业发展如火如荼,业务场景也不断延伸。基于此,蜂巢能源制定了“一纵一横一圈层”的战略规划,积极向产业链上下游、横向业务协同场景、新能源产业生态构建等方向拓展自身边界。

纵向上,蜂巢能源积极布局矿产资源-关键材料-电池装备-梯次回收-资源再生纵向一体化。横向业务协同环节中包含能源服务、电池银行等领域。

本次先蜂产业合作伙伴8强中的华茂能联扎根于能源服务领域,已经与蜂巢能源签署战略合作协议。华茂能联聚焦光储充为代表的分布式资源的建设规划仿真(DR-evaluator)、能效绩效精细化云边协同管理(EnerBot)、云端聚合及面向电能量市场(DR cloud&market)的虚拟电厂服务等。

华茂能联自主研发的能源机器人可以对电能和场站运行参数进行实时监测,并实现整个园区或场站的电能调度优化,以及用户侧光伏、储能、充电等设备与电网的协同互动。在聚合多个园区或电动汽车充电场站资源的基础上,华茂能联将在线上进行电力市场交易。

未来华茂能联将和蜂巢能源一起针对工商业园区和充电场站场景中的光储充资源开展一站式运营业务。双方将携手为用户提供资源规划、收益评估、仿真调度、发电预测等智慧能源管理服务,提供以电池为核心的整体能源管理解决方案。

05. 展望

因创新而前进,是蜂巢能源的企业精神,也是蜂巢能源持续实现产业突破的真实写照。蜂巢能源在2020年第一届电池日上推出了无钴电池、果冻电池、蜂云平台、“冷蜂”热失控系统性解决方案等前沿技术和产品;在第二届电池日上发布了“全域短刀化”技术和战略布局。2022年12月15日,蜂巢能源即将举行第三届电池日,将创新奉为圭臬的蜂巢能源一定会继续为行业贡献出动力电池的创新黑科技。

面对TWh时代的来临,动力电池企业要应对更高品质、更大规模、更多场景的新能源市场需求。蜂巢能源将与先蜂产业合作伙伴企业们一道,聚焦制造升级、技术创新、产业协同,将先进技术与动力电池研发生产深度融合,推动锂电行业智能化水平迈上新台阶,以更好的产品品质、更高效的制造过程,支撑快速增长的客户交付需求,共同构建中国新能源产业生态的协同发展。

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