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成功案例
产品应用于工业、能源、食品、制药、环保等领域并得到广泛认可

新能源汽车是国家“十三五”重点发展的领域,日前工信部已对外透露正在制定停止生产销售传统能源汽车的时间表。而各大汽车制造厂商纷纷转型投资上马新能源汽车生产线。以银隆为例,在不到一年的时间内,将投资800亿分别在成都、天津、南京、珠海金湾、洛阳、兰州等地建设11个产业园基地,分别建设新能源汽车生产线和对应的锂电池生产线。

锂离子动力电池(下文简称锂电池)作为新能源汽车上核心部件其品质、可靠性以及安全性直接关系到我国新能源汽车的发展。虽然目前锂电池生产线经过多年发展其生产自动化水平有显著提高,但生产信息化水平不高,生产过程的管理水平还相对落后。而由于锂元素本身的活泼性,对生产工艺的要求极为苛刻,稍有不慎,极有可能带来极大的安全隐患。因此,国家不断加大对锂电池生产智能制造方面的投入。例如,在2017年国家批准的98个智能制造示范项目中,与锂电池生产线相关的就高达7个。



锂电池生产线MES系统的特点 

由于锂动力电池生产周期相对较长,生产设备较多,而且不同生产段的设备能力估算复杂,生产的不均衡、生产信息的无法共享、产品质量数据无法往前和往后追溯给现场管理带来巨大困难,企业迫切需要采取详细准确的计划排产、作业调度、生产跟踪、现场半成品库存管理、物料管理等措施。因此,为了提升各个生产段的现场管理水平和锂电池质量和性能,将制造执行系统( MES) 技术应用到电池生产企业的生产过程的管理中,解决其实际生产中存在的问题,将会极大提高电池生产企业生产水平。

锂电池生产涉及的设备众多、工艺复杂,既有高度自动化的生产设备、物流线,也有大量的人工参与的上下料、人工检测等操作。其主要生产工艺如下:

图1 锂电池生产工艺流程图

锂电池生产以入壳工序节点划分,可分为前段和后段。前段主要是正负极材料的生产,涂片及断切,具有标准的流程制造特点。MES系统在这一段的管制是以批次管制的方式。后段主要是注液、热封、化成、分容等工序,又具有离散制造的特点。在生产过程中,具有多道检测工序,系统需要根据检测结果执行不同的工艺操作。此外,电池生产往往具有多道生产线,各生产线间还可以通过物流线相互调配。这些复杂性都对其MES系统带来极高的挑战。


北京金迈斯工业软件科技有限公司经过对锂电池生产线和用户需求深入调研之后,结合施耐德Wonderware MES系统平台功能,形成了一套完整的锂电池生产MES系统方案,该技术方案在某知名新能源公司的两处大型新建锂电池生产基地得到认可并进行实际开发和应用。

锂电行业MES系统用户需求

经过我们对锂电池生产线相关生产、质量、管理等部门人员了解沟通,锂电池生产线MES系统用户需求大致如下:

一、生产过程数据采集和控制

生产过程数据采集包括设备运行信息、物料信息、关键工艺参数、过程参数、质量检验结果、关键操作步骤记录等信息,传统方式需要人工记录这些信息,而且工作量大,还容易出错,MES系统通过设备集成以及提供的终端等对这些信息自动收集和完整记录。

MES系统作为整线生产执行的指挥大脑,将采集到的各工序相关信息进行分析整理,将各工序需要的信息适时传递到各工序生产设备,从而实现整个生产过程的跟踪与管理。

二、生产过程防呆防错


通过生产过程数据的采集和管理,可根据实际生产自动产生物料条码、工序间先进先出管控、工序投料防错、工单自动流转等,对于投料时未能按照工艺要求正确投料以及投料数量超出工艺允许范围等操作,能够及时提醒和纠错,对于未能按照工艺路线流转的在制品,可自动阻止其进入下一道工序,极大的提供了生产过程的效率和准确度。从而确保产品按照生产工艺要求和质量规范进行生产。

三、产品生产追溯

动力电池生产作为汽车生产的配件生产企业,必须满足汽车行业产品可追溯管理的要求。这样,当产品出现问题时,可根据电池条码追溯到当时生产时的原料、配方、设备状态、人员等生产参数,从而有助于分析质量问题产生的原因。同时,也可以根据原料等正向追溯到受影响的电池成品编号,从而便于实现产品召回等操作。

通过数据采集平台对生产过程的各类数据进行组织和整理,可形成完整的动力电池生产信息。同时可以根据生产过程信息进行质量分析和产品追溯。

生产过程跟踪采用条码作为载体,通过生产线上的扫码装置,能够全程有效追踪各工序原物料投料信息、各作业段产出物料(WIP)质量状态。

四、设备管理

在锂电池生产过程中要涉及多种自动化设备,对于具备能够通过底层平台实时采集到参数的设备,系统可以对其进行使用效率分析、设备综合效能OEE,从而了解到设备的运转状况。

自动化的锂电池生产线由多种设备构成,设备的自动化控制系统具备自检查、自诊断能力。通过MES 系统的实时数据采集,可以获取设备的实时状态和相关参数,实现对整个电池生产线的效率,设备综合效能OEE,设备可靠性、使用效率进行分析。

五、质量管理和统计分析

MES质量管理主要用于针对过程品和成品的质量数据进行采集、记录,实现对质量状态的全面跟踪,及时反映生产现场的产品质量情况,通过对现场产品质量数据的汇总、分析,可实现制造过程的质量监控和质量追溯,并对关键质量参数进行统计过程控制,为管理决策提供支持,满足企业对产品质量的要求。

质量管理包括质量实时监控、报警、质量统计分析、质量检验通知与发布和质量追溯。质量实时监控及报警系统采用 SPC 分析工具对关键指标分析,找出不满足质量要求的条件与因素。

质量统计分析是对生产过程中所采集的质量数据、缺陷和问题按照指定条件进行统计、排序,给质量控制提供直接依据和数据来源。在质量统计分析的基础上进行质量检验通知与发布,包括检验结果的发布、判定结果的发布和质量报表的发布,是质量控制的依据。根据产品的批次号进行质量追溯,可以追溯到批次产品在各生产工序的质量记录,对应各生产工序的时间、设备、操作人员,提高产品质量管理的水平。

六、生产统计分析

MES 收集的产品生产过程的数据,为生产统计分析提供了基础。生产管理人员可为通过生产过程的数据,进行生产计划的执行情况、设备情况、产品的质量、人员、生产成本等进行统计分析。

综上所述,通过利用Wonderware MES系统平台强大的系统集成能力和丰富的MES模块,我们实现了锂电池生产现场数据实时采集及可靠传输、生产质量实时检测与控制及产品制造过程信息的全面集成与融合等功能,实现制造过程的可视化和可控化,为数字化企业奠定坚实的数据与信息基础,实现产品制造数据的双向追溯能力,为精益、敏捷生产提供保障,进而为锂电电池产业的制造能力和综合竞争能力的进一步提升提供强有力的支撑。


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