動力電池智能制造的核心是基于模型的數字化和基于大數據的智能化。首先，建立動力電池制造系統的信息模型，將設備、物料、信息系統模型化，建立基于模型定義的企業（MBE），實現模型的數字化，為基于大數據的智能化提供基礎。有了數字化模型，通過數字連接，將實體模型和虛擬模型相互關聯，形成數字孿生，如圖３所示。通過數字孿生，可以對系統進行優化，實現虛擬調試。圖３ 基于模型的數字化孿生在沒有模型的情況下，制造優化方式是通過人為認識問題、調整影響要素并解決問題，最后實現的是人的經驗積累。基于模型的優化方式則不同，制造

實現動力電池智能化制造是規模制造業的必然選擇，應該采取標準化、模型化、數字化、智能化的路徑。

1標準化
目前，《國家智能制造標準體系建設指南》（2018版，簡稱《指南》）已經發布，框架體系結構如圖１所示。正如《指南》中的“智能制造、標準先行”，動力電池大規模制造需要采用標準化的手段，需要標準體系的支撐。動力電池技術起步較晚，其設計、制造、檢驗、應用缺少完整的標準，尤其針對鋰電池行業的互聯互通準則、集成接口、集成功能、集成能力標準，現場裝備與系統集成、系統之間集成、系統互操作等集成標準嚴重缺少。面對動

1縱向數據閉環設備的智能制造水平可以分成４個層級：L1為邏輯控制與檢測級，設備具備基本結構，能夠滿足控制檢測和邏輯控制的需求，這個級別的制造合格率只有８８％左右；L2為工藝模型級，這個級別的設備通過導入工藝模型實現制造合格率的提升，這級的合格率可達97％左右，相當于4.5σ的水平；L3為工藝模型優化閉環級，這個級別的裝備實現了制造工藝的閉環，能夠修正設備的加工參數，從而保證制造合格率達到99.9％以上，相當于５σ的水平；L4為自學習循環提升級，此時的設備通過工藝積累判斷來料和工藝過程的變化，自動修正參數，實現更高

動力電池制造系統從制造維度和智能維度兩個方面進行分類。制造維度體現了面向產品的全生命周期的智能化提升，包括了設計、生產、物流、銷售和服務五類，涵蓋了從接收客戶需求到提供產品及服務的整個過程。與傳統的制造過程相比，智能制造更加側重于各業務環節的智能化應用和智能水平的提升。智能維度是智能技術、智能化基礎建設和智能化結果的綜合體現，是對信息物理融合的詮釋，完成了感知、通信、執行和決策的全過程，包括了全資源要素、互聯互通、系統集成、信息融合和新興業態五類，引導企業利用數字化、網絡化和智能化技術進行模式創

磷酸鐵鋰動力電池模組的生產工藝流程

超長壽命，磷酸鐵鋰循環壽命在2500次以上，而且容量衰減較小，即使壽命到期，也能保持80%以上的容量，壽命遠遠高于三元鋰，而同容量的鉛酸電池循環壽命在300-400次，新半年，舊半年，維護又半年，而同容量的磷酸鐵鋰電池在同樣的條件下，使用壽命可達8年以上，綜合性價比是鉛酸的5倍以上。使用安全，磷酸鐵鋰完全解決了鈷酸鋰和錳酸鋰的安全隱患問題，磷酸鐵鋰材料具有較高的熱穩定性和化學穩定性，不易發生熱失控或起火爆炸，即使在過充過放或撞擊的情況下也能保持安全�？纱箅娏骺焖俪浞烹姡�在專用充電器下，可以1C以上充放電，瞬間起動