发布日期:2025-03-25
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2.3.1 智能排产
基于数字模型和AI算法,根据订单需求、设备状态、材料供应、人员配置等实时数据,预测、评估不同排产方案效果,自动生成最优生产计划。结合历史生产数据验证算法模型的准确性和效果。实现各类扰动情况下的高级计划排程,保障计划精准稳定执行。
2.3.2 生产数据监测
将电池生产过程中的关键数据和指标,如产量、生产直通率、一次合格率等数据以可视化的方式展示在大屏上。通过数据看板,快速了解生产状态、发现异常和问题,并及时采取措施进行调整和改进。
2.4.1 AI电池缺陷监测
融合计算机视觉(CV)、深度学习(DL)、机器学习(ML)等前沿技术,实现对电池缺陷的精准识别与高效检测,大幅提升质量控制水平。
2.4.2 电池质量追溯
对生产过程中的各类数据进行组织和整理,一物一码,形成覆盖原料、生产工序、中间库存等环节的电池生产档案以及质量追溯闭环,确保电池产品来源可查、去向可追、节点可控。
根据产线设计规模、实际生产及关键运行数据,对立库、出入库物流过程进行推演,优化堆垛机和AGV、分拣机、穿梭车、RFID等物流设备的协同作业,实现工厂内各车间、各区域之间、区域内设备之间的柔性联动,达到信息流、生产流、物料流的深度融合,达到智能“感知”、精准“互联”和高效“执行”。
数字化仿真模拟:
对产品设计、储能集装箱布局、工艺设计进行数字化模拟,从而提前预知风险,缩短研制周期,减少风险。
全程化状态检测:
对设备、产品、设施进行预测性维护,对工艺参数、作业流程进行自动化调优,避免无效作业和资源浪费,实现精益化生产。
智能化管理支撑:
帮助储能系统进行精细化管理,实时监测储能的生产、传输和使用情况,精确掌握储能系统的运行状态和能耗情况,提高能源的利用效率和运行稳定性。