智能制造技术在锂电正极材料生产中的应用

摘要：锂电正极材料是锂离子动力系统的关键部件，其综合性能对其能量密度、循环寿命及安全起着至关重要的作用。近年来，我国在新能源等领域的迅猛发展，迫切需要高效的锂电正极材料。但是，传统的生产方法存在着效率低和质量难以控制等问题。而采用智能化生产为上述问题的解决开辟了一条新途径。基于信息与信息相结合的加工工艺，通过对加工工艺进行精确的控制，可以有效地提升企业的生产率、品质，并减少企业的生产费用。因此本文探讨智能制造技术在锂电正极材料生产中的应用，保障相关工作顺利开展。

关键词：智能制造技术；锂电正极材料；生产；应用

Abstract: Lithium ion cathode materials are key components of lithium-ion power systems, and their comprehensive performance plays a crucial role in their energy density, cycle life, and safety. In recent years, China's rapid development in new energy and other fields has urgently required efficient lithium battery cathode materials. However, traditional production methods have problems such as low efficiency and difficulty in controlling quality. The adoption of intelligent production has opened up a new path for solving the above problems. Based on the combination of information and processing technology, precise control of the processing technology can effectively improve the productivity and quality of enterprises, and reduce production costs. Therefore, this article explores the application of intelligent manufacturing technology in the production of lithium-ion positive electrode materials to ensure the smooth progress of related work.

Keywords: intelligent manufacturing technology; Lithium battery positive electrode material; Production; application

在当今世界，锂离子电池是一种极具潜力的能源存储方式。但由于其结构与器件设计均涉及多个因素，依靠人工经验的实验的试错方法难以有效提高其性能。机器学习方法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面有独特的优越性，有助于揭示锂电正极材料生产中的交互关系，揭示材料合成和设备制造的机制。

一、智能制造技术在锂电正极材料生产中存在的问题

（一）锂电材料生产中的截批问题

尽管在锂电正极材料的生产过程引入了诸多先进的管理方法，但仍存在诸多问题急需解决，最主要的就是批量问题。锂电正极材料的制备工艺非常繁琐。其中，原料的制备、配料、混合、搅拌、反应和烧结等过程是决定成品质量的重要因素。其中，材料的批量控制显得非常关键。但是，在制造正极材料过程中，由于产地、储存条件、生产周期等原因，各产品的成分和性质可能会有微小的差别。这种差别会在成品上被进一步扩大，造成不稳定的特性，对整个系统的可靠性与安全产生不利的影响。同时，由于采用了传统的制造方法，很难对各批次材料的状况和存放地点进行实时跟踪。特别是在面对一个比较复杂的生产情况下，存在着材料流动信息不能实时地进行数据的更新与录入等问题，从而造成了产品批号的混乱。这种情况不仅影响了产品的质量控制，还使得生产过程的透明度降低，给后续的质量检验和产品追溯带来了困难[1]。另外，由于锂电正极材料，全程是在密闭的管道、容器、或者窑炉里进行生产，生产过程偏向于流程性行业，配料、烧结、粉碎、批混等各生产工序之间，无明显的断点，给产品批次管理提出的更高的挑战。

（二）产品质量追溯问题

锂电正极材料是电池的关键部件，它的好坏对电池的性能、使用寿命和安全性都有重要的影响。所以，在制造过程中，需要对各个工艺过程进行准确的监测，并进行相应的数据录入，以达到可追溯的目的。但是，目前的智能制造系统中，在信息收集与追溯上还存在着很大的缺陷。目前，虽然智能制造系统中使用了众多的传感器与数据获取设备来实现对各个工艺参数的实时监测，但是在实践中，仍然存在着信息收集的完备性与精确性不高等问题。产生这种现象的原因有仪器自身的准确性，也有可能是由于不完整的系统整合而造成的。此外，由于不同设备或系统之间存在着不统一的格式和接口，给集成与分析带来了极大的难度。另外，在生产过程中，数据的可靠性也是影响产品质量溯源工作的一个重要方面。在智能制造系统、 ERP 等多种信息系统中，实现了对生产过程的有效控制。但是，此类数据采集设备的数据容量受限，数据在采集、保存时容易发生丢失、篡改等问题，使得数据的真实性和完整性很难得到保证。再者，由于产品生产过程批次管理比较困难，很难将生产过程中的数据，与产品批号准确关联，一旦产品出现质量问题，在追溯时就会面临资料不全或不精确的问题，这就使得问题的定位和分析变得异常复杂。另外，其对数据的处理与应用也有一定的局限性。虽然该体系可以收集到海量的生产数据，但是对其进行高效地处理并从中提炼出有用的信息依然是一个难点。由于数据处理能力有限以及数据分析算法的不足，导致其很难实现对流程的深入解析与优化，进而影响其在产品质量追溯中的应用[2]。

（三）设备智能化程度不足

首先，很多生产设备依然依靠传统的自动控制方式，无法实现智能的更新；这限制了该设备获得高效、高精密的制造能力。目前，我国工业企业普遍采用的是单纯的开关机、计时等操作方式，不能依据实际情况对其进行调整与最优，造成了大量的资源浪费和低效。其次，许多生产设备仍然依赖传统的自动化控制系统，未能进行智能化升级。在目前的工业4.0时代，如何有效地使用大数据是实施智能化制造的重要手段。但是，许多传统的测量仪器都不能对其进行高效的测量，比如温度、压力和流量等。这就导致了企业在进行工艺优化过程中缺少所需的数据支撑，从而不能对产品的质量问题进行实时检测和修正。最后，设备智能化程度不足还影响了企业的灵活性和响应速度。面对瞬息万变的竞争，公司必须有能力及时地改变自己的制造战略。但是，由于现有的工艺条件限制，其工艺调试耗时耗力，不能对不断变化的市场要求做出迅速的反应[3]。

三、智能制造技术在锂电正极材料生产中的应用策略

（一）增强物料批次管理系统

在物料批次管理系统中可以开发虚拟批次管理系统，通过物联网技术和传感器网络，实时采集生产过程中各个环节的详细数据，如：原材料质量、生产环境温度、湿度、压力等参数。这些数据通过云计算和大数据分析技术进行处理和分析，生成每个批次的生产状态模拟，形成可视化的数据报表，为生产管理提供精准决策支持。虚拟批次管理不仅实现了对每个批次信息的虚拟标记和全生命周期管理，还能对生产过程进行更高层次的监控和分析。结合自动化控制系统，可以有效地对生产线上的设备进行远程监测和操控。通过智能算法，系统能够在检测到批次间的物料特性变化时，自主调整生产参数，如搅拌速度、温度条件等，以确保产品质量的一致性和稳定性。这种精细化控制策略有助于优化生产流程，降低材料浪费和能耗，提高资源利用效率，从而大幅提高整体生产效率和产品质量，推动整个行业向更加智能化、绿色化的方向发展[4]。

（二）建立全面的质量追溯体系

作为生产过程中必不可少的一环，生产过程中出现的问题可以迅速地找到并加以处理，从而提升整个生产过程的品质管理水平。要想建立健全的产品可溯源系统，就必须在各个重要的环节设立监控点，对产品的各项性能指标进行实时的监控。它的设立涉及原材料检验、半成品加工和成品质量检验等多个方面。为保证数据的真实性与可靠性，采用区块链技术进行加密保存。由于区块链具有分布式、不可篡改等特点，因此，制作出来的资料一经记载便不能变更，确保了资讯的透明度与可信性。比如，如果原料供货商给出了一批资料，那么这个资料就会通过区块链和随后的制造资料相联系。如果有什么问题，公司就能追溯到特定的供货商和批号，从而迅速找到问题的根源。另外，利用智能化的检测设备实现产品及半成品的质量实时监控，对于提升产品品质管理水平具有十分重要的意义。该设备能对样品的大小、重量和组成等指标进行实时检测，并与预先设定的指标相比较。当出现异常时，能及时报警，并将其成因记录下来，以便进行进一步的失效分析与改善。比如，当一批商品中有一批发生了品质问题时，该体系就能追溯到特定的制造过程及相关的员工，从而找到根本原因并进行改善。从而使企业能够迅速地对缺陷进行分析与改善，并持续提升其品质管理水平[5]。

（三）提升设备智能化水平

首先，将智能传感器引入到生产过程中，实现了温度、压力、物料组成等多个关键环节的在线监测。该系统不但可以有效地改善测量结果的精度与实时性，而且可以对各种故障进行主动检测与预警，从而达到防止意外的目的。

其次，引入边缘计算技术，提高数据的快速、效率。传统集中式的中心化方法具有较长的时延，而边缘计算则可以直接从源头开始，极大地降低了系统的运行时间，降低了系统的负荷，提升了系统的响应能力。最终，通过物联网（IoT）技术的应用，使终端能够进行交互。利用物联网技术实现对多个设备运行状况的在线监测，实现对多个设备的远程故障检测与维修。同时，物联网还可以采集并集成多个节点的信息，对其进行综合分析，从而为企业的生产管理提供理论基础。将上述新的工艺应用于锂电正极材料生产中，不但可以提升装备的智慧程度，对生产过程进行实时监测和管理，还可以对生产过程进行优化，提升产品品质与生产效率，从而促进产业的智能化升级[6]。

结论：

综上所述，在锂电正极材料生产过程中，通过使用智能制造技术能够使锂电正极材料生产技术和经济效益得到有效提高，同时还能够为行业的可持续发展提供了新的动力。在未来，随着我国智能化技术的进一步发展，智能制造技术在锂电正极材料生产中的应用前景将更加广阔。

参考文献：

[1]沈秋实.锂电正极材料企业ESG表现的研究综述与展望[J].有色金属工程,2024,14(04):67-70.

[2]曾帅强,谢礼飞,何易鹏,等.锂电正极材料数字化车间建设指南[J].智能制造,2020,(12):61-64.

[3]谢玉健.锂电正极三元材料生产装置的设计[J].广东化工,2015,42(19):139-140.

[4]罗希,张江峰.正极材料革新助力锂电产业再次腾飞[J].世界有色金属,2015,(09):31-34.

[5]汪祺,方利国.锂电正极材料的生命周期评价[J].广州化工,2012,40(05):53-56.

[6]李月涛.浅谈锂电正极材料生产车间除尘[J].科技风,2010,(18):278.