12月14-15日,“第六届动力电池应用国际峰会(CBIS2021)”在江西赣州召开。来自国内整车、动力电池、材料、设备等产业链头部企业和行业机构,以及国外部分在华产业链企业代表汇聚于此,共同围绕新发展格局下,产业链交付、供应链安全与保障、双碳目标与全球化市场新格局、材料技术突破与产业化应用等产业链核心议题进行深入交流探讨。
图为深圳吉阳智能科技有限公司董事长阳如坤作主题演讲
在12月15日举行的“成本压力下的锂电技术创新”主题论坛上,深圳吉阳智能科技有限公司董事长阳如坤发表了题为“动力电池制造新时代”的主题演讲。
行业机构预测,在碳中和战略背景下,到2060年,整个储能产业的年均增长率可以达到31%的规模;同时,在全球汽车加速电动化的大背景下,动力电池的需求也将在未来数十年维持较高增速。
阳如坤指出,在这种产业大增长发展背景下,电池已经成为“通用目的产品”,是继钢铁、CPU、机器人等产品后对人类社会最为重要的产品,已成为诸多产业的“心脏”,“作为关键性产品,电池制造不应该按照过去3C的方式,应该按照制造业发展的规律来管控电池的制造。
据阳如坤介绍,锂电池产业经过二十多年发展也呈现了四大规律:
第一个规律是市场整个波动周期为五年,处于波动中前进,对电池产业尤其是装备制造产业影响和挑战都非常大;
第二个规律是能量密度和价格呈交叉发展的规律;
第三个是能量密度增长的规律,统计数据显示电池能量密度大概10年翻一番,基于材料、电池结构和制造技术的创新,每年提升7%~8%左右;
第四个是电池成本下降的规律,从1991年索尼开始推动电池产业化,到现在下降了97%。机构统计发现,过去多年每年电池价格下降在18%左右,其中,随着电池生产规模的扩大,成本下降更为明显。阳如坤表示,未来数年,电池成本每年下降8%左右的水平应该可以维持。
阳如坤表示,过去10年,锂电产业复合增长率维持在40%-50%,预计未来30年,复合增长率会维持在31%左右。
而上述规律之所以形成,一方面得益于电池材料和技术的不断进步;另一方面国家政策规划支持、碳达峰和碳中和等战略的推行也起到很大作用。此外,电池制造技术、工艺日新月异,商业模式和消费习惯的不断变化也促成了产业高速发展。
在阳如坤看来,尽管电池产业经过了多年的发展,但是过去电池制造完全是借鉴别的行业的经验进行的简单组合。
从电池制造的探索和理解来看,真正属于电池自身产业的制造,从2020年,产业界才逐步意识和开始建立,“随着产业进入纯市场驱动阶段,我们发现对电池制造基础架构研究不多、标准体系未建立、电池制造工程体系未曾深度研究、电池材料和装备深度结合较少,这些都是大规模扩产建设阶段,整个产业遇到的挑战。”阳如坤表示,电池制造应该回归本源,从电池的材料制造、微米级甚至纳米级极片制造,到电芯、模组、PACK的制造,都要探索出符合其自身产业特性的制造理念和标准体系。
阳如坤进一步解释道,“整个电池制造应该从工程化角度来看电池的安全质量、规模、难点和痛点,要从本质上认识电池的机理,从微观到宏观的过程,电池制造标准化应是工程的实践逻辑+验证解决,这是我们思维的出发点或者工程化的出发点。”
阳如坤指出,当前,电池的制造安全恰恰是电池制造面临的最大挑战和问题,“过去人们谈电池安全主要聚焦在材料和使用过程等方面,而忽视了制造本身。”
从电池制造安全来看,阳如坤认为主要是两个层面:一是制造质量,包括整个工艺过程,必须实现PPM级的制造管控;另一个是电池制造标准体系的构建与落地。
阳如坤表示,目前汽车电池是“筛选”出来的,而不是直接造出来就能装车的。目前全球最好的电芯制造合格率水平也就是95%~96%。未来能够CPK2.0能做到以上,相信电池能够不经过筛选就直接装车或在储能上使用,这是我们的愿景。
阳如坤认为,要实现上述愿景,需要实现电池制造的创新和突破,而这种创新和突破需要从工程原理出发。“目前电池制造最重要的在于标准建立,包括电芯的规格、工艺过程的标准化,这个过程需要进行数据定义、数据模型建立,最终才能实现智能化的数据分析。”阳如坤直言,如果主数据和标准都没有定义清楚,整个电池要实现过程的优化是没有太多的意义,很难实现真正统一的优化,同时过程闭环也是空中楼阁。
据阳如坤介绍,目前吉阳智能正在联合企业、机构和政府将整个电池制造过程的数据进行定义,“用数据来管控整个电池制造过程的不确定性,能够知道电池制造过程的切实性,这是我认为最重要的原则。”
阳如坤表示,目前电池制造的标准化痛点在于尺寸规格、制造过程和材料的标准化,主要内容还是在于电池材料类型、尺寸的数量及接口替换。电池尺寸规格的定义应是严格的定义,具备互换性,否则就没有多大价值。“如果整个工艺参数、测试标准、材料规格、制造过程,能够实现很好定义,我认为能够大大提升电池制造的合格率,同时也会使得电池成本通过标准化再降低20%-30%。”阳如坤补充道,尺寸规格和标准不仅会影响材料的供给和采购的成本,还会影响制造成本及设备的优化和制造数据的收集,更重要的是会影响到智能制造数据模型的建立和优化体系的建立。
在标准体系方面,阳如坤建议应采用“前标准”的方法,也即先定义标准由整个产业来做,在推行的过程中不断优化、完善,“从电池的产品、尺寸规格、制造规范、智能制造模型的定义均应采取这种‘前标准’的思路来解决,而不是放任标准野蛮生长,谁是行业老大,谁就成为行业标准的这种‘后标准’模式。”
未来,动力电池大规模制造会对精度、制造安全、成本和效率有着极高的要求,而通过标准化解决多尺度、多物理场耦合、多元、异构、海量数据、控形等问题,对智能制造的成本将会有大幅提升。
阳如坤指出,过去装备的制造基本上还处于基于码盘计数位置闭环阶段;随后迭代到边缘计算。在边缘计算层面,主要将来料的参数、过程参数、输出参数拿到一个闭环过程实现制造的过程。我们并不清楚,如果我们能在第三个环,也就是制造产品的整个过程和来料、过程和制造质量实行闭环建立起来;例如张力,我们就能够知道张力真正应该控制到什么程度,对电池的一致性和安全才是最好的,这是我认为整个产业的基本思想。
“基于这些,就可以把极片制造、电芯制造和PACK制造,和整个大数据实现闭环,当然这里最重要的还是数据定义,建立数据模型,最后实现制造过程的闭环。”阳如坤表示,“电池制造就是六大指标,把这六大指标进行很好的管控,未来整个电池能够实现高质量发展,进而实现电池不再需要筛选,就能直接装在汽车上。”
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