# 灯塔案例 | 宁德时代溧阳

> 把电池做到"十亿分之一"——宁德时代溧阳基地用大数据、3D打印、计算机视觉与深度学习再造锂电制造：产量↑320%、制造成本↓33%、失效率从百万分之一降到十亿分之一、碳排放↓47.4%。
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> 第11批 · 2023年12月 · 单一工厂灯塔灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 15111CN06 |
| 企业名称 | 宁德时代溧阳 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 江苏溧阳 |
| 行业 |  · 新能源电池（锂离子电池制造） (GBT ) |
| 灯塔类型 | 单一工厂灯塔 |

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## 5大核心案例

### ① 大数据虚拟电池容量测试 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：电池化成分容（容量测试与校准）是电芯制造的瓶颈工序，占制造时间大头、约占整线能耗近一半，传统实测方式耗时长、能耗高。

**解决思路：** 💡 方案：基于全电芯容量大数据建模，结合电池机理研究，开发智能电池容量估算系统，以"虚拟测试"替代部分实测试，大幅缩短测试时间与工艺能耗。

**实施路径：** Step 1 — 数据采集：采集全电芯容量、电压、内阻等海量数据，提取电池机理特征 Step 2 — 融合建模：大数据 + 机理深度融合，建立全电芯容量估算模型 Step 3 — 虚拟测试：以智能估算替代部分实测流程，缩短化成分容时间 Step 4 — 闭环校验：实时校验估算精度，持续优化模型、降低工艺能耗

**关键数据：** 📊 核心成效：测试能耗 ↓80%、产量 ↑25%

**技术标签：** 05.02.01 | 02.01.04 | 05.02.03


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### ② 虚拟仿真与3D打印敏捷换线 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：锂电技术迭代快，夹具等工装更换依赖传统机械加工，动辄需数周，难以满足柔性生产与快速交付需求。

**解决思路：** 💡 方案：采用虚拟仿真 + 增材制造（3D打印）实现快速虚拟设计、精准虚拟验证、3D打印快速加工，大幅缩短平均制造周期。

**实施路径：** Step 1 — 虚拟设计：工装夹具数字化快速设计，摆脱传统机械加工限制 Step 2 — 仿真验证：虚拟仿真精准验证设计可行性 Step 3 — 3D打印：增材制造快速加工成型 Step 4 — 快速上线：缩短换线周期，敏捷响应客户需求

**关键数据：** 📊 核心成效：换线周期由数周缩短至数天

**技术标签：** 02.01.01 | 01.04.03 | 03.03.01


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### ③ DL驱动维护系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：高品质电池要求制造过程高一致性，设备可靠性至关重要，传统维护依赖经验、故障率高、维护成本居高不下。

**解决思路：** 💡 方案：采用工业物联网（IIoT）+ 边缘计算 + 大数据 + 深度学习，构建厂级多层级设备运维系统，实现在线监测、健康管理与预测性维护。

**实施路径：** Step 1 — 物联感知：IIoT 实时采集设备运行与健康数据 Step 2 — 边缘计算：边缘侧实时处理海量设备数据 Step 3 — 预测维护：深度学习预测设备故障、优化维护计划 Step 4 — 闭环降本：降低设备故障率与维护成本

**关键数据：** 📊 核心成效：维护成本 ↓41%

**技术标签：** 07.03.01 | 05.03.03 | 05.01.04


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### ④ AI氦气泄漏检测 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：电芯密封钉焊接质量关乎安全，传统氦检耗时长、氦气消耗大，微米级焊接缺陷人工目检难以识别、漏检率高。

**解决思路：** 💡 方案：依托高精度3D相机 + AI + 边缘计算，构建超低误判漏判的质量检测模型，实现密封钉焊接100%缺陷检测，替代并消除氦气泄漏检测环节。

**实施路径：** Step 1 — 3D成像：高精度3D相机采集密封钉焊接部位图像 Step 2 — AI识别：AI 模型实时识别微米级焊接缺陷 Step 3 — 替代氦检：用视觉检测替代氦气泄漏检测 Step 4 — 品质跃升：缺陷率从百万分之一（DPPM）提升到十亿分之一（DPPB）

**关键数据：** 📊 核心成效：氦气消耗 ↓100%、缺陷率 DPPM→DPPB

**技术标签：** 01.03.02 | 01.01.01 | 05.01.01


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### ? 智能数字可持续能源管理 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：工厂能耗监测难、人工调节易造成能源浪费，在碳中和目标下亟需精细化的能耗与碳排放管理。

**解决思路：** 💡 方案：构建多因子环境调优模型 + 海量传感器 + 先进过程控制（APC）+ 碳排计算模型，实现全厂能源参数智能管控与碳排放实时追踪。

**实施路径：** Step 1 — 传感布网：全厂分布式传感器实时监测设备与能耗 Step 2 — 智能调优：APC 实时分析并调整设备参数、提升能效 Step 3 — 碳排追踪：碳排计算模型逐线实时监测碳排放 Step 4 — 减碳决策：跟踪减排项目，支撑碳减排决策

**关键数据：** 📊 核心成效：能耗 ↓43%、GHG ↓47.4%

**技术标签：** 09.03.01 | 09.02.02 | 03.03.04


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 能耗 | ↓80% | 降低 80% | 大数据虚拟容量测试大幅降低测试工艺能耗 |
| 产量 | ↑25% | 提升 25% | 虚拟测试缩短节拍、提升电芯产能 |
| 维护成本 | ↓41% | 降低 41% | 深度学习预测性维护降低维护成本 |
| 氦气消耗 | ↓100% | 降低 100% | AI视觉检测替代氦气泄漏检测环节 |
| 能耗 | ↓43% | 降低 43% | 全厂智能能源管理提升能效 |