预测分析能否帮助特斯拉将电池组的成本降至每千瓦时 100 美元？

“是的，”Elisa Smart Factory 智能工厂总监兼负责人 Kari Terho 说 .在这里，他解释了他的团队如何通过德国亚琛大学电动汽车研究中心 eLab 的预测质量分析将电池产量提高了 16%。

100 美元/kWh（90.8 欧元/kWhf）的电池组成本是 Tesla 的主要目标 .为了实现这一目标，该公司必须解决世界上最苛刻的技术挑战之一——如何在降低生产成本的同时提高电池的体积能量密度。

2017 年，特斯拉创始人埃隆·马斯克在公司财报电话会议上公开发表讲话时问道：“有人能提出电池方面的突破吗？我们会喜欢的！”他的情绪反映了他的公司试图解决的挑战的复杂性。为了满足马斯克对电池突破性创新的要求，Elisa 的数据科学家通过预测制造质量来提高电池产量。

电池芯制造存在质量挑战

电动汽车用锂离子电池的制造原则上是一个简单的过程。

阳极和阴极电极由不同原材料的混合物在几个不同的子过程中生产，然后包装到电池单元中，电池单元充满电解液，在发送到生产线末端之前进行密封和定型测试。

然而，这个过程比这复杂得多。电池芯制造过程中的一个主要挑战是，制造出的电池芯的最终质量只能在长时间的下线测试后进行验证——完成测试可能需要长达三周的时间。只有在这一点之后，制造商才能确定最终的电芯产品是否可以进一步用于电池组生产；或者是否必须作为危险废物报废。

报废的电池无法回收利用，这导致锂、钴、硫酸镍、铜、铝和石墨等稀有、不可再生和昂贵的原材料在此过程中被浪费。电芯的全球平均首次良率（FTY）估计高达15%，这使得电芯制造成本高昂且速度缓慢。

我们如何才能提高电池芯的制造良率？

在德国亚琛大学的电动汽车研究中心 eLab，这一质量挑战被认为是一个重大问题，它阻碍了经济高效的制造，并减缓了环保电动汽车的采用。
在追求为了开发更高效的电池制造工艺，eLab 与 Elisa Smart Factory 的数据科学家团队合作。

使用预测质量分析进行电池制造

预测质量分析用于从制造过程中提取数据，以确定数据模式，基于哪些与质量相关的趋势和结果，可以被预测。因此，它是解决 eLab 质量挑战的合适工具。

Elisa 的数据科学家团队遵循数据挖掘的跨行业标准流程，即六步 CRISP-DM 流程；这是数据挖掘专家中使用最广泛的分析模型。以下是流程概述。

1. 第一步是形成清晰的业务理解 电池生产和设定正确的目标。评估总体情况，定义过程中的质量驱动因素，确定影响电池单元质量的数据点，并确定最能描述电池单元质量的参数。
2. 下一步是数据 理解， 就像在 CRIP-DM 过程中一样。 它涉及对可用数据类型与所需数据类型的差距分析。在这种情况下，通过在生产线上安装质量摄像头来弥补数据缺口。
3. 在数据准备 阶段，数据被清理并统一为相同的格式。时间戳会经过交叉检查，以避免数据收集丢失。
4. 建模 对于数据科学家来说，这是最具挑战性的阶段。有数以千计的方法来分析数据。数据科学家必须尝试不同的算法，以查看将它们应用于从电池生产线收集的数据时产生的各种结果。
5. 评价 结果至关重要。它涉及调查结果是否有效以及它们是否能够预测电池的质量。
6. 最后，在部署 阶段，团队定义了用于设置生产设备和机器的最佳参数，以实现最佳生产质量。这包括正确的粘度参数等。

结果是 16% i提高电池产量

部署 Elisa 的预测质量分析后，eLab 电池单元生产线的废品率下降了 16%，因为现在可以在流程的早期预测电池单元的质量。预计在流程结束时质量不合格的电池现在可以在流程早期识别并从生产线中取出。三周后的下线测试后，原材料可以回收用于新的生产批次，而不是报废为不可回收的废物。

总结

如果生产良率提高 16%，特斯拉的价格是多少？很难说，但想象一下……

如果特斯拉Gigafactory 1的整个23GWh产能仅用于生产特斯拉Model 3汽车的2170节电池，其2170节电池的年产量可达13亿个。 16% 的产量增长相当于生产了超过 2 亿个电池单元——这足以满足 49,000 辆特斯拉 Model 3 远程汽车的需求。

想象一下，如果按照瑞银银行的估计，电池单元的生产成本为每千瓦时 111 美元（每千瓦时 100.8 欧元），则可以节省 4 亿美元（3.63 亿欧元）的成本。

无论对任何汽车制造商的业务产生何种影响，电动汽车行业都必须不断改进其制造实践和效率。锂离子电池由钴、锂、镍和其他金属等稀土矿物制成，应有效利用它们来满足快速增长的电动汽车需求。

作者是 Elisa Corporation 智能工厂总监兼负责人 Kari Terho

关于作者

Kari Terho 是芬兰 ICT 服务提供商 Elisa Corporation 的主管兼智能工厂负责人。在加入 Elisa Smart Factory 之前，Kari 在一级无线服务提供商以及包括惠普在内的全球蓝筹公司担任过服务管理、销售和业务开发方面的各种领导职位。 Kari 拥有工商管理硕士学位。

Elisa Smart Factory 是一家为工业制造商提供人工智能和工业物联网软件的供应商。我们连接到任何数据源，利用数据流，并结合数据分析和机器学习来创造成果，例如增加正常运行时间、生产质量和产量。作为 Elisa 公司的一部分，我们在管理庞大、高度自动化的网络基础设施以及预测和预防破坏性事件方面拥有数十年的经验。我们的目标是利用这些专业知识，成为欧洲及其他地区工厂数字化解决方案的领先供应商。