隨著近些年新能源汽車井噴式的增長，市場對大容量鋰電池——動力電池的要求也提到了一個新的高度，無論是正極材料、電池的產(chǎn)能、能量密度、電池性能和續(xù)航能力，還是穩(wěn)定性和可靠性，都面臨著更高的挑戰(zhàn)。在這其中，數(shù)據(jù)分析在鋰電池產(chǎn)業(yè)鏈的工藝改進和質(zhì)量提升上發(fā)揮著越來越重要的作用。

究竟數(shù)據(jù)分析在鋰電池上下游產(chǎn)業(yè)鏈如何發(fā)揮作用？業(yè)界領(lǐng)先企業(yè)在工藝優(yōu)化、良率提升、可靠性提升等方面的最佳實踐有哪些？9月23日下午14:00-16:00，由JMP軟件舉辦的鋰電池線上專題研討會將與你一探究竟！

此次研討會特別邀請國內(nèi)鋰電池行業(yè)佼佼者寧德時代新能源科技股份有限公司（CATL）的六西格瑪黑帶大師范老師、國內(nèi)正極材料領(lǐng)先企業(yè)巴斯夫杉杉新能源龍老師為演講嘉賓，連同JMP軟件數(shù)據(jù)分析顧問楊老師，攜手分享如何量化分析鋰電產(chǎn)品從零部件到系統(tǒng)的可靠性、電池售后質(zhì)保分析、電池質(zhì)量管理、關(guān)建因子識別、實驗設(shè)計DOE等精彩話題，為產(chǎn)品的工藝優(yōu)化、生產(chǎn)制造和質(zhì)量管理提供確切的依據(jù)和參考。

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在研討會中，你將聆聽：

演講一：
DOE響應曲面設(shè)計在鋰電正極材料領(lǐng)域的應用
演講嘉賓：龍老師，巴斯夫杉杉新能源科技股份有限公司，研發(fā)工程師

演講話題
在新能源車蓬勃發(fā)展的今天，鋰電池作為其核心部件引起了廣泛關(guān)注，而其中正極材料又極大程度決定了電池性能的上限。

為優(yōu)化正極材料合成工藝參數(shù)以獲得最優(yōu)電性能，工程師對相應的正極產(chǎn)品進行了各工藝階段的小試實驗優(yōu)化，識別出幾個關(guān)鍵【因子】并得到較優(yōu)的產(chǎn)品。為進一步得到最優(yōu)產(chǎn)品，針對實際情況設(shè)計了響應曲面實驗設(shè)計，獲取實驗數(shù)據(jù)后進行了回歸建模，利用所得模型預測出了最優(yōu)工藝，經(jīng)實踐驗證后最終獲得優(yōu)異性能的正極材料。此外，產(chǎn)品合成過程中的檢測數(shù)據(jù)（物化數(shù)據(jù)）被合理分析運用，得到一系列極具價值的科學規(guī)律作為技術(shù)儲備。

本次探討會，龍老師將通過實戰(zhàn)案例進行全新演繹。

主要內(nèi)容：
鋰電行業(yè)背景介紹：
鋰電池產(chǎn)業(yè)背景及其基本工作原理
正極材料在電芯中的重要性
當前三元正極材料開發(fā)的主要矛盾
當前三元正極材料開發(fā)工序步驟

實驗背景介紹：
工序步驟中可能的重要因子
經(jīng)過前期工作篩選后得出的【重要因子】
基于【重要因子】結(jié)合現(xiàn)場情況實施【響應曲面】設(shè)計

常規(guī)回歸分析：
分析【容量】【保持率】兩個響應的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性
構(gòu)建【保持率】所對應的回歸方程
構(gòu)建【容量】所對應的回歸方程
聯(lián)立兩個模型并進一步根據(jù)需求得出【權(quán)衡最優(yōu)工藝】，驗證以上工藝確立其有效性。

PCR回歸分析：
帶入合成過程中的【物化數(shù)據(jù)】結(jié)合【重要因子】進行【PCA】降維變換，篩選出6個【主成分】。
使用【主成分】作為新的因子結(jié)合響應【DCR】進行【多項式回歸】得出【預測模型】，【預測模型】將作為技術(shù)儲備對后續(xù)實驗中不同樣品的【DCR】進行早期預測。

其余數(shù)據(jù)科學分析：
皮爾遜相關(guān)性
【聚類】分析

演講二：
鋰電池產(chǎn)品及系統(tǒng)可靠性分析—應用JMP改進鋰電池的可靠性
演講嘉賓：楊老師，JMP中國區(qū)數(shù)據(jù)分析顧問

演講話題
從2007 年JMP“生存/可靠性（Survival/Reliability）”的四個平臺、三個分布，到如今的14個專業(yè)平臺，包羅萬象的JMP可靠性平臺為客戶提供了專業(yè)的可靠性和生存分析功能，可幫助用戶分析、預測單一部件、可修復產(chǎn)品乃至整個系統(tǒng)的可靠性，可滿足各行各業(yè)可靠性工程師極為復雜的需求，綜合地覆蓋了可靠性數(shù)據(jù)分析和可靠性工程的軟件需要。這些軟件平臺不僅支持成熟和傳統(tǒng)的方法，而且代表目前的研發(fā)前沿。

在研討會的第二場演講中，楊老師將重點介紹：
如何量化分析鋰電產(chǎn)品從零部件到系統(tǒng)的可靠性，從而指導產(chǎn)品設(shè)計；如何使用JMP的可靠性模塊對鋰電池市場端的返修數(shù)據(jù)進行建模和預測，為產(chǎn)品的可靠性管理提供量化的答案和建議。

主要內(nèi)容
單體可靠性建模
電池pack系統(tǒng)可靠性研究
售后質(zhì)保分析

演講三：
案例分享——冷壓厚度參數(shù)自適應調(diào)整
演講嘉賓：范老師，CATL智能制造大數(shù)據(jù)經(jīng)理、六西格瑪黑帶大師

演講話題
作為鋰電池生產(chǎn)工藝中的一個關(guān)鍵工藝參數(shù)，項目組發(fā)現(xiàn)極耳錯位是導致鋰電池卷繞工序報廢的主要原因。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)極耳錯位主要原因是冷壓停機位導致的極片厚度不均，因此需要控制冷壓厚度保持穩(wěn)定。

在本次研討會中，范女士將演示如何運用JMP分析發(fā)現(xiàn)問題發(fā)生的原因， 并運用擬合模型建立冷壓升速場景參數(shù)自適應調(diào)整數(shù)學模型加自動閉環(huán)模型，導入智能化控制，從而控制冷壓厚度保持穩(wěn)定，降低產(chǎn)品過程變異，提升質(zhì)量水平。

主要內(nèi)容
箱形圖和柱形圖分析
時間序列
擬合模型
數(shù)學建模和機器學習
JMP腳本程序

哪些人適合來聽？

• 從事工藝研發(fā)、質(zhì)量改進、可靠性、生產(chǎn)制造、材料開發(fā)、項目管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學等方面的工程師、經(jīng)理、總監(jiān)等

• 工程技術(shù)、工程科學等專業(yè)的師生

• 想要學習DOE、預測建模、機器學習、可靠性與生存分析、可視化、六西格瑪在制造業(yè)應用落地的所有朋友

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