大数据在锂电池产品全生命周期中的应用

大数据在锂电池全生命周期管理中的应用

摘要：在数字经济时代，大数据已被视为一种重要的生产要素。通过数据采集、清洗、分析和建模，将隐藏在数据背后的客观规律充分挖掘利用，成为促进企业智能化管理和产业升级的重要推动力量。本文以锂电池行业为背景，首先针对工业大数据在行业中运用的4个环节和困难点作了说明；随后对比锂电池行业的传统方法，对大数据在产品全生命周期不同阶段的应用进行详细分析，并例举了具体应用的案例和通过大数据分析所创造的价值；最后指出随着锂电池行业各企业之间硬实力差别不断缩小，大数据技术的应用（软实力）将会成为赢取市占率的关键。
关键词：大数据，锂电池行业，产品生命周期，数据分析。

The application of big data in the lifetime management of Li-battery

Abstract: Big data is taken as a truly important production factor in the time of digital economy. Through data acquisition, cleaning, analysis and modeling, to find out the message behind the data, has become a driving force to facilitate the intelligent management of the enterprises and industry upgrading. This paper is based on the background of Li-battery industry, first describe the 4 levels of big data application and difficulties of digitalization in Li-battery industry, then make a detail analysis of big data application in different phases of product lifetime, and also illustrate the values which created by the big data technology. Finally, this paper points out that to combine the big data analysis method and industry technology is the key way to win the market in the future competition.
Key words: big data, battery industry, product lifetime, data analysis.

1 前言

随着产能的大规模投放和技术的日趋成熟，锂离子电池已经被广泛应用于新能源汽车、消费类电子以及储能三大领域，其中新能源汽车和储能市场的需求持续高速增长，未来五年内市场规模预计超过万亿级别，中国将成为世界上规模最大的锂电池市场。

世界级的锂电池生产商包括中国的CATL，BYD，韩国的LG，SKI，日本的松下，欧洲的Northwolt都在持续的产能扩张中。随着中国智能制造2025战略的出台，中国的锂电生产企业亟需提升生产效率和产品质量，来应对新一轮的国际竞争。

1.1 工业大数据运用的四个阶段

目前，我国大多数电池制造企业已经基本完成了自动化转型，正处在向数字化制造升级的过渡阶段，在这一阶段，以往不被重视的大数据将成为锂电生产企业的核心资产。只有充分挖掘数据资源的潜在价值，建立数字化的产品全生命周期管理体系才能更好地保持产品的竞争地位，为企业持续创造价值。工业大数据在锂电行业中的运用可分为以下四个阶段：

数据采集，指通过RFID技术、传感器和其他智能终端获得的各种类型的结构化、半结构化以及非结构化的海量数据。
数据清洗及存储，数据清洗是指针对数据审查过程中发现的异常值、错误值、缺失值、重复值等经过适当方法筛选处理后导入到一个集中的大型分布式数据库或存储集群中。MySQL
和 Oracle 是比较传统的关系型数据库，在大数据时代，Redis、MongoDB 和 HBase
等类型的数据库逐步开始被大量使用。
数据分析及挖掘，数据分析指利用适当的分析方法或工具，对采集的数据进行现状分析、原因分析、预测分析。数据挖掘指从大量的、多样化的、随机的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。常见的大数据挖掘方法包括机器学习、统计方法、神经网络和决策树方法等。
数据应用，将分析之后的数据与行业技术相融合，建立应用模型，对业务、营运、战略的决策提供指导方向。

1.2 数字化管理的主要障碍

大数据的核心是预测，通过合理的算法模型结合动态数据的输入来预测事件发生的可能性。目前锂电池制造商已经开始在生产线上大范围使用MES系统，但多数仅停留在信息收集层面，数据资源并没有被有效地利用，而大数据实现价值转化的桥梁在于大数据分析。锂电行业往智能制造的方向发展，从多维角度解决电池研发生产中的问题，甚至延伸到客户应用端，比如新能源车厂，运营平台等，是未来的一个大趋势。国家发改委、工信部等管理部门提出建立动力电池编码制度，就是一个利用大数据融入到行业管理中的概念，需要软件企业与锂电池生产企业，新能源车厂等公司在各自领域内相互合作，才能发挥最大效用。由于过去的十几年里中国的锂电生产企业一直处在产能高速扩张阶段，对于产品生命周期中大数据的开发还远没有形成一套完整的体系，现阶段其行业的数字化管理面临的主要障碍如下：