贏合科技總工程師李偉博士：先進智能裝備賦能下一代動力電池制造
作為全球鋰電設備龍頭，贏合科技始終堅持技術創新引領行業技術發展，緊跟前沿工藝、客戶需求進行設備開發，為電池制造提質降本貢獻科技力量。
5月15-16日，電動航空及下一代電池技術(CIBF2025深圳)交流會在深圳舉辦。會議由中國化學與物理電源行業協會指導，動力電池應用分會聯合電池中國網共同主辦，深圳市贏合科技股份有限公司聯合承辦。
圖為深圳市贏合科技股份有限公司總工程師兼研究院院長李偉博士演講
深圳市贏合科技股份有限公司總工程師兼研究院院長李偉博士，在會上作題為《先進智能裝備：賦能行業綠色新生態》的主題演講。其向與會代表分享了贏合科技從鋰電設備方面，如何助力電池生產效率提升、降低能量損耗、提升產品可靠性一致性，賦能下一代電動航空和動力電池制造。
01
Super-E型涂布機技術破局
通常來講，鋰電池廠400米的廠房，從制漿到最后的電芯分選環節，涂布占了四分之一大致100米，基本上涂布機烘箱就是60多米長。李偉指出，如果能把涂布烘箱的尺寸降下來，那對行業是很大的貢獻。另外，因為傳統涂布機的A-B面涂布頭分布在設備的兩端，漿料需要長距離地從一端輸送到另一端，正極材料比較硬，會對管道造成磨損，尤其是生產2周設備要停產維護的時候，還要把漿料清理出來，也是巨大的浪費。
如何解決這些問題?李偉介紹了一款贏合科技創新研發的Super-E型涂布機，該設備較傳統涂布機長度節省約37%，“主要是在保證原有生產效率的前提下，烘箱長度節省了三分之一”。同時該設備高度僅增加7%，設備寬度僅增加了3%，設備節能35%，產品質量同步提高。整體算來廠房面積能節省8%，這在工程建設上有很大的吸引力。
傳統涂布機是C型的，A面涂過來B面再涂過去。在烘箱里熱風對濕面烘干效率很高，但對背面烘干效率很低、作用很小。贏合科技給出的思路是，一個烘箱往返走兩次?！拔覀兊腟uper-E機型走的E型涂布，可以每一個烘箱里走兩次，有效解決了烘干效率問題，所以能耗也能降低35%?！崩顐ソ忉尩馈?/p>
從空間布局上來看，傳統極片制造各環節的分布是攪拌、機頭B、雙層烘箱、機頭A。Super-E新的設計方式是把兩個機頭放在同側，“如果把攪拌布局在中間，就可以省掉漿料幾十米的長距離傳輸，并實現同一批漿料會同時送到AB頭，這對產品一致性也有提高”。
李偉還特別介紹了Super-E的氣浮翻面系統。傳統涂布機在B面涂完之后會立即爬坡十幾米，這時漿料是濕的，爬上去以后再進入烘箱烘干，這對面密精度會有一定的影響。把兩個機頭設計在同側，減少正極腔道和負極腔道的傳輸，通過消掉涂布的爬坡，來提高它的穩定性，所有這一切得益于Super-E的氣浮翻面系統。翻面系統也是贏合科技的專利產品。
“它不是簡單的機器翻面，因為它是非剛性的系統。要做到精確的風量、壓力、分級控制才能做到。很多電池廠已經在我們那里做測試，效果也很好。”李偉指出，現在鋰電生產大都是4.5μm的涂布，這是很有挑戰性的。Super-E解決了在速度80m/min情況下，如何實現翻面的問題。
值得注意的是，原來的烘箱走過來是上面下面一塊吹風，現在設計成只吹濕面。那么問題就來了，烘箱溫控怎么獨立設定并控制?上面下面有沒有相互影響是首先要解決的問題。李偉展示的實測結果顯示，Super-E能夠實現對烘箱上下溫度的有效隔離和精確控制。盡管E型烘箱下面溫度設計得低，但上面溫度基本不受影響，溫度波動小于3%。
“涂布機如何助力鋰電生產?第一，400米電池廠房我們能縮短30多米;第二，兩個涂布頭放在同側，我們去掉了漿料的傳輸問題，同時又解決了漿料一致性的問題，解決了爬坡問題，大大降低了設備能耗?！崩顐タ偨Y指出，這些問題說出來很簡單，實際上解決的都是工程技術問題，切實解決了設備的穩定性、可靠性、一致性以及能耗問題。
02
智能制造引領未來
在智能制造方面，贏合科技有個巨大的數據庫優勢。目前贏合科技已經銷售了2000多臺涂布機，擁有大量數據。那么就可以讓Super-E 涂布機具備AI 自適應能力。
李偉舉例說，現在電池廠都很關注車間的溫度和濕度，因為會對電池制造有影響。正極涂布機的烘箱從外部大氣環境里補充的新風量大部分在10%，因此大氣環境的溫濕度會影響烘干效果，雨天和晴天、夏天和冬天、南方和北方都會有不同影響。通過數據庫參數，AI能夠對實際烘箱的風速度和溫度控制給出智能化的修正。
“同樣在我們的裝配車間，鋰電廠所有的干燥設備也會從環境延續不斷吸進10%到20%的新風。所謂的新風就是環境風，這和天氣、地域有關系，影響也很大。”李偉指出，盡管這些設備有一定的閉環控制能力，但仍希望通過AI來做，會做得比較深入全面。
鋰電設備業也會用到大量的伺服電機，涉及到對馬達的控制。贏合科技引入了智能電流環。李偉進一步解釋，“我監測的是馬達的電流，根據電流狀態實時診斷馬達運行狀態，這是從模型化控制走到對數據的實時處理、實時預測的能力”。
除此之外，在機器視覺缺陷識別方面，目前贏合科技擁有1萬多臺CCD應用在各種設備上的實踐經驗，也積累了大量數據。還有贏合科技的智能知識圖譜-機器專家系統，利用AI維修人員查詢故障時間縮短60%。能夠使用NLP自然語言BERT模型，解析設備手冊、維保記錄等非結構化文檔，構建語義搜索的故障處理知識庫。
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