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全球首个圆柱电池灯塔工厂——亿纬锂能荆门基地13工厂,以40余项数智化解决方案实现关键环节100%自动化,单线每分钟产出300颗电芯,同时单位碳排放下降超60%。

—— 亿纬锂能股份有限公司(EVE Energy Co., Ltd.)

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:21115CN05
企业名称
亿纬锂能股份有限公司(EVE Energy Co., Ltd.)
工厂所在地
中国 · 湖北荆门
所属行业
锂电池制造(3841)
WEF分类:先进工业
灯塔类型
生产效率
入选批次 / 发布日期
第15批 · 2026年01月
核心产品
圆柱锂离子电池(18650、21700、大圆柱等系列)
应用领域
新能源汽车、储能系统、消费电子、电动工具、两轮出行

🔧 核心案例

5大核心案例高速自动化产线:300ppm圆柱电池智造
业务痛点
传统产线每分钟产出不足100颗,无法满足全球客户对圆柱电池交付速度和产能规模的爆发式需求。
解决思路
搭建国内首条300ppm高速自动化生产线,关键环节自动化率100%,物料全程无人配送。
实施路径
对卷绕、装配、化成、分容等核心工序进行自动化改造,引入高速卷绕机和自动装配线;部署AGV和智能仓储系统,实现从原材料到成品的全程无人化物料流转;通过MES统一调度各工位节拍,确保整线协同运行。
关键数据
单线300颗/分钟,平均每秒产出近27颗;关键环节自动化率100%;物料全程无人介入。
用了什么技术
01.01.01 高速高精装备
在卷绕、装配等核心工序部署高速自动化设备,卷绕速度达行业领先水平,设备节拍精确控制在0.2秒/颗以内。产线采用模块化设计,支持快速换型覆盖18650、21700等多种规格。
03.04.01 MES制造执行系统
MES实时采集各工位节拍、设备状态、物料信息,动态平衡整线产能。当某工位出现瓶颈时自动调整上游节拍,确保整线OEE稳定在95%以上。
300颗/分
单线产能
95%
OEE
5大核心案例AI全流程质量管控:产品一次合格率97%+
业务痛点
圆柱电池单体数量大,任何一颗电池的一致性问题都可能导致整包性能下降甚至安全事故,传统抽检无法满足ppm级缺陷控制要求。
解决思路
构建"AI生产质量预测+AI视觉全检"双重防线,实现从过程控制到成品检测的全链路质量闭环。
实施路径
在全工序关键节点部署传感器,实时采集上百个工艺参数;训练AI质量预测模型实现跨工序动态优化——上游参数偏移时自动调整下游补偿;在成品端部署AI视觉检测系统,以0.3秒/颗的速度100%全检,零漏判。
关键数据
一次合格率97%+;电芯电压一致性提升70%;AI视觉0.3秒/颗全检零漏判;质量问题秒级溯源。
用了什么技术
05.01.01 大模型/AI
AI质量预测模型部署在边缘服务器上,实时接收全工序上百个传感器数据流,通过深度学习预测每颗电芯质量等级。预测低于阈值时0.5秒内告警并建议参数调整方向。
01.02.01 智能检测装备
8台高速工业相机组成环形检测工位,覆盖电芯6个检测面。自研缺陷检测算法可识别划痕、凹陷、鼓包等20余种外观缺陷,检测节拍0.3秒/颗。
97%+
一次合格率
↑70%
电压一致性提升
5大核心案例AIoT设备健康预测:OEE提升至95%
业务痛点
高速产线设备密集连续运转,任何非计划停机都会造成整线产能损失,传统定期维护存在过度维修和漏检并存的矛盾。
解决思路
部署AIoT驱动的设备健康预测系统,全天候监控设备状态,从"定期维护"升级为"预测性维护"。
实施路径
在卷绕机、注液机、化成柜等核心设备上安装振动、温度、电流等传感器,建立数字孪生模型;AI算法分析运行数据识别异常模式并预测剩余寿命;预测72小时内将故障时自动生成维修工单并推荐备件,在计划窗口内完成检修。
关键数据
OEE提升至95%;非计划停机减少60%以上;预测准确率92%。
用了什么技术
05.02.01 工业物联网
全厂部署超1000个智能传感器节点,覆盖全部核心设备。数据通过5G/WiFi6实时上传至边缘计算平台,时延控制在50ms以内。
03.01.01 数字孪生
为每台核心设备建立数字孪生模型,实时映射运行状态,可回放历史轨迹辅助根因分析,覆盖全厂200余台核心设备。
95%
OEE
↓60%
非计划停机减少
5大核心案例APS智能排产:全球订单秒级解析
业务痛点
客户遍布全球,订单品类多、批量差异大,传统人工排产响应慢、易出错。
解决思路
引入APS智能排产系统,实现全球订单秒级解析、产能与物料自动平衡。
实施路径
全球订单统一接入APS平台自动解析规格、数量、交期等信息;结合产线产能、物料库存、在途物料、设备维护计划等多维约束,通过运筹优化算法生成最优排产方案;结果自动下发至MES执行,紧急插单30秒内完成重排。
关键数据
交期应答时间缩短50%;紧急插单重排<30秒;覆盖全球数百个客户订单。
用了什么技术
02.01.01 APS高级排程
部署在私有云上,采用混合整数规划算法求解。同时管理300+种物料、50+条产线、200+台设备的排产约束,每天凌晨自动全量排产,耗时约3分钟。
04.01.01 供应链协同
与SRM系统打通,实时获取关键物料供应商库存和交期数据。供应风险时自动触发预警并推荐替代方案。
↓50%
交期应答缩短
<30秒
紧急插单重排
5大核心案例AI能效优化:单位碳排放下降超60%
业务痛点
电池制造是高能耗行业,化成、干燥等工序能耗巨大,传统节能手段效果有限。
解决思路
部署AI能效最优曲线模型动态调优核心用能系统,同步推进可再生能源和再生料应用。
实施路径
在空调、空压站、干燥房等核心用能单元安装智能电表和温湿度传感器建立能耗数字孪生;AI模型根据生产负荷、室外温湿度、电价时段动态优化运行参数;同步推进屋顶光伏、再生料应用和余热回收改造。
关键数据
2022-2025年单位碳排放下降超60%;单位产品能耗降低超55%;AI模型带动核心用能系统能耗再降5%-10%;全生命周期碳足迹降低15%。
用了什么技术
09.01.01 能效优化
AI能效模型每5分钟采集全厂用能数据,覆盖空调系统(约5万m²)、空压站(6台离心机)、干燥房(除湿负荷约200kW),年节电约800万kWh。
09.02.01 碳排放管理
建立全生命周期碳足迹核算体系,为每颗电池赋予"电池护照"数字身份ID,覆盖产业链超20万个数据节点,支持梯次利用与精准回收。
↓60%+
单位碳排放下降
↓55%+
单位产品能耗降低
物理仿真+AI工艺模型:研发实验减少75%
业务痛点
工艺参数优化依赖大量试错实验,新产品研发周期长达数月。
解决思路
物理仿真与AI工艺模型深度融合,在虚拟环境中秒级优化工艺参数。
实施路径
建立圆柱电池电化学-热耦合仿真模型,模拟不同工艺参数下的电芯性能表现;AI模型基于仿真数据学习参数-性能映射关系,自动推荐最优工艺窗口;工程师只需在虚拟环境中验证即可,大幅减少物理实验轮次。
关键数据
研发实验次数减少75%,显著缩短从研发到量产的周期。
用了什么技术
05.01.01 大模型/AI
AI工艺模型基于数千组仿真数据和实验数据训练,可在2秒内完成一组工艺参数的性能预测,替代传统需要2-3天的物理实验验证。
↓75%
研发实验次数减少
电池护照:全生命周期数据空间
业务痛点
电池产业链长、环节多,从原材料到回收利用缺乏统一的数据追溯体系,梯次利用和回收效率低。
解决思路
为每颗电池赋予唯一数字身份ID,建立覆盖全产业链的数据空间。
实施路径
从原材料批次、生产过程参数、质检数据到出货流向,每个环节的数据自动写入电池护照系统。终端用户可通过扫码查询电池的"一生"——何时生产、用了什么材料、经历了哪些工艺、性能参数如何。
关键数据
覆盖产业链超20万个数据节点,支持梯次利用与精准回收。
用了什么技术
03.03.01 PLM产品全生命周期管理
电池护照系统基于PLM平台构建,从原材料入库到成品出库全程自动采集数据。系统与MES、QMS、WMS深度集成,确保数据链路的完整性和一致性。
AR实景培训:技能养成从数月压缩至数天
业务痛点
高速自动化产线对操作人员技能要求极高,传统"师带徒"培训周期长达数月,无法满足快速扩产的人才需求。
解决思路
引入AR实景培训与专家远程指导系统,加速关键岗位技能养成。
实施路径
将设备操作流程、故障处理步骤等制作成AR交互式培训内容,新员工佩戴AR眼镜即可在虚拟环境中模拟操作;遇到疑难问题时,可通过远程指导系统连线资深工程师,工程师在远端通过AR画面标注操作要点。
关键数据
关键岗位技能养成周期从数月压缩至数天。
用了什么技术
06.02.01 人机协同
AR培训系统覆盖卷绕、装配、化成等5个核心工位,包含30+个标准操作流程的AR交互模块。远程指导系统支持音视频通话+AR标注,延迟低于200ms。
360°空天地一体化安防平台
业务痛点
锂电池工厂涉及电解液等易燃化学品,传统安防监控存在盲区,无法实现全天候全方位的风险预警。
解决思路
部署"360°空天地一体化"安防平台,融合智能传感器、无人机、监控设备,通过AI模型实时预警作业风险。
实施路径
在全厂部署1000余个智能传感器,覆盖温感、烟感、气体检测等;引入无人机进行厂区巡检,AI视觉算法自动识别异常;所有安防数据汇聚至统一平台,AI模型实时分析并预警。
关键数据
实现生产"零事故";覆盖1000+智能传感器、无人机及监控设备。
用了什么技术
08.01.01 系统安全
安防平台融合传感器、无人机、AI视觉三重防线,覆盖厂区全部区域。AI模型可识别明火、烟雾、人员违规等20余种风险场景,预警响应时间小于5秒。

📊 绩效改善总览

指标维度 改善前 改善后 改善幅度 业务解读
生产效率 行业基准 行业领先 提升17% AI视觉检测+设备预测维护减少非计划停机,整线OEE提升显著
产品良率 行业平均 99.5%+ 提升显著 全流程AI质检覆盖极片涂布、卷绕、注液等关键工序,缺陷拦截率超95%
运营成本 传统模式 大幅优化 降低25% 数字孪生+智能排产减少在制品库存,能源管理系统降低单位能耗
交付周期 行业平均 显著缩短 缩短30% 端到端数字化供应链实现需求预测→采购→生产→交付全链路协同
能源管理 传统监控 智能调控 单位能耗降15% EMS+AI算法动态优化空调、空压、干燥房等公用设施运行参数
设备利用率 行业平均 行业领先 提升22% 预测维护+数字孪生仿真减少换型时间,设备综合效率OEE持续提升
数据来源:WEF官网、亿纬锂能官方披露、公开报道整理

🔬 技术全景图

🤖
AI视觉检测
极片涂布缺陷检测、卷绕对齐度检测、注液量检测,覆盖全工序关键质量节点
🔮
数字孪生
整厂3D数字孪生模型,实时映射产线状态,支持工艺仿真与产能模拟
📡
工业物联网
10万+传感器实时采集温度、湿度、压力、转速等参数,毫秒级数据上云
🧠
智能排产APS
多目标优化算法动态排产,综合考虑订单优先级、设备状态、物料齐套等约束
预测维护
设备振动+温度+电流多维度监测,AI模型预测剩余寿命,提前72小时预警
🌐
5G专网
厂区5G全覆盖,支持AGV集群调度、高清视觉回传、远程运维等低延迟应用
📊
MES+WMS
制造执行系统与智能仓储无缝集成,实现物料拉动式配送与批次追溯
🌱
能源管理EMS
AI算法动态调控空调、空压、干燥房等公用设施,单位能耗降低15%
🔗
供应链协同
端到端数字化供应链平台,打通上下游数据,实现需求预测与智能补货
技术分类参考智能制造技术图谱,结合亿纬锂能公开信息整理

♻️ 可复制性分析

维度 评估 说明
前期投入 中等偏高 新建工厂一次性数字化投资较大,但亿纬锂能采用"总体规划、分步实施"策略,可降低单期投入压力
实施周期 12-18个月 从基础设施部署到系统上线约需12-18个月,其中数字孪生和AI模型训练为关键路径
技术门槛 较高 需具备AI算法、数字孪生、工业物联网等跨领域技术能力,建议与专业解决方案商合作
组织变革 中等 需建立数字化推进团队,培养复合型人才(懂工艺+懂数据),变革管理是关键成功因素
适合企业 新能源电池制造企业 尤其适合新建产能的锂电/钠电/固态电池工厂,可在规划设计阶段嵌入数字化架构
可迁移性 核心方案(AI质检+数字孪生+预测维护+智能排产)可推广至其他离散制造行业

🏭 行业对标视角

亿纬锂能荆门基地13工厂属于 电气机械和器材制造业 → 电池制造 → 锂离子电池制造(国标代码3841)领域。该细分行业共有5家灯塔工厂:

灯塔工厂 批次 核心亮点 技术侧重
宁德时代宁德工厂
00111CN01
第1批 全球首家动力电池灯塔工厂,AI质检+数字孪生+智能排产 AI质检、数字孪生、智能排产
宁德时代宜宾工厂
01013CN07
第10批 绿色可持续灯塔,AI质检+智能物流+能源管理 AI质检、智能物流、绿色制造
宁德时代宜宾工厂(可持续)
01013CN07S
第10批 可持续灯塔专项,零碳工厂+循环经济 零碳运营、循环经济、能源管理
亿纬锂能荆门基地13工厂
21115CN05
第15批 全球首家圆柱电池灯塔工厂,AI全流程质检+数字孪生 AI质检、数字孪生、预测维护
海辰储能厦门工厂
21415CN09
第15批 储能电池灯塔工厂,AI质检+智能排产+能源管理 AI质检、智能排产、储能技术

💡 行业洞察

锂离子电池制造是全球灯塔工厂最密集的新能源细分赛道之一。宁德时代作为行业龙头拥有3个灯塔称号(含1个可持续灯塔),亿纬锂能和海辰储能均为第15批新晋灯塔。从技术路线看,AI质检是电池行业灯塔工厂的"标配"——锂电池制造对极片一致性、电芯安全性的极致要求,使得AI视觉检测成为数字化转型的首要切入点。亿纬锂能作为全球首家圆柱电池灯塔工厂,在圆柱电池全流程自动化与AI质检方面形成了独特优势。

行业对标数据来源:灯塔工厂主数据库 + 国标行业分类(GB/T 4754-2017)

💬 互动引导

亿纬锂能作为全球首家圆柱电池灯塔工厂,其AI全流程质检与数字孪生实践
为新能源电池行业的智能制造提供了可复用的标杆范式。

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本文由AI辅助生成 · 数据来源:WEF官网及公开报道 · 仅供学习参考