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海辰储能重庆基地通过AI驱动的全链条智造体系,将储能电池优品率提升至PPB级(十亿分之一),单位产品能耗下降26%,成为全球首座储能电池"灯塔工厂"。

—— 海辰储能科技有限公司(Hithium)重庆制造基地

📋 企业名片

🔖 灯塔编码:21515CN09
企业名称
海辰储能科技有限公司(Hithium)
工厂所在地
中国 · 重庆铜梁
所属行业
锂电池制造(国标) / 先进工业(WEF)
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
∞Cell 1175Ah千安时长时储能专用电芯、∞Power 6.25MWh长时储能系统
应用领域
电力储能、新能源发电侧储能、电网侧储能、工商业储能

🔧 核心案例

5大核心案例 AI驱动的自适应涂布面密度优化
业务痛点
锂电池涂布工序中,浆料面密度的一致性直接影响电芯容量和寿命,传统PID控制依赖人工经验,涂布偏差大,良率难以突破。
解决思路
部署AI算法实时分析涂布过程数据,自动调节涂布参数,实现面密度的闭环自适应控制。
实施路径
在涂布机上集成高精度传感器和边缘计算单元,采集浆料粘度、涂布速度、间隙压力等20+参数。AI模型在线学习最优涂布曲线,每100ms调整一次涂布间隙,将面密度偏差控制在±1%以内。系统上线后经过3个月的模型迭代,良率从92%提升至99.5%以上。
关键数据
覆盖工厂全部8条涂布产线,单线日处理浆料约5吨,年减少涂布不良品约120吨。
用了什么技术
05.01.01 大模型/AI
🔹 大模型/AI 05.01.01
【实景描述】AI算法模型部署在涂布产线的边缘计算节点上,实时接收20+传感器数据流,每100ms输出一次涂布间隙调节指令。模型通过强化学习持续优化,将涂布面密度标准差从3.2%降至0.8%,完全替代了传统人工经验调参模式。
01.02.02 智能传感器
🔹 智能传感器 01.02.02
【实景描述】在涂布机关键位置部署了高精度激光测厚传感器和粘度在线监测传感器,覆盖涂布全幅宽1.2m范围,采样频率达10Hz。传感器数据通过工业以太网实时上传至边缘计算节点,为AI模型提供毫秒级反馈数据。
99.5%
涂布良率
±1%
面密度偏差
5大核心案例 GenAI赋能质量异常根因分析与闭环管理
业务痛点
储能电池制造工序长(>30道工序),质量异常发生时,人工排查根因平均耗时4-6小时,严重影响产线OEE。
解决思路
利用生成式AI(GenAI)自动关联全工序质量数据,秒级定位异常根因,并自动触发闭环处置流程。
实施路径
构建覆盖全厂的质量数据中台,汇集MES、SPC、设备传感器等10+系统的质量数据。GenAI模型对异常模式进行语义化推理,自动生成根因分析报告,并推送至对应工位的操作终端。系统同时联动ERP触发物料追溯和批次隔离。
关键数据
覆盖全厂30+工序、200+质量检测点,异常定位时间从4-6小时缩短至15分钟以内。
用了什么技术
05.01.01 大模型/AI
🔹 大模型/AI 05.01.01
【实景描述】GenAI模型基于大语言模型技术,对质量异常描述文本进行语义理解和推理,自动关联历史异常数据库中的相似案例。系统每天处理约500条质量异常记录,根因定位准确率达85%以上,大幅降低了对资深质量工程师的依赖。
02.01.04 MES
🔹 MES(制造执行系统) 02.01.04
【实景描述】MES系统作为质量数据中枢,实时采集各工序的工艺参数和检测结果,与GenAI模型双向联动。当模型识别到异常时,MES自动锁定异常批次、暂停后续工序流转,并将处置指令下发至对应工位的操作终端。
15min
根因定位时间
85%+
定位准确率
5大核心案例 基于AI和仿真的储能电芯寿命预测系统
业务痛点
长时储能电芯(1175Ah)的循环寿命测试周期长达6-12个月,传统测试方法无法快速验证新配方和新工艺的寿命表现。
解决思路
构建AI+多物理场仿真模型,利用早期循环数据(前200次)预测电芯全生命周期(>10000次)的容量衰减曲线。
实施路径
基于电芯的电化学模型和热模型,建立数字孪生仿真平台。AI模型学习历史测试数据中容量衰减的规律特征,结合实时充放电数据,在200次循环后即可预测10000次循环后的容量保持率。
关键数据
覆盖全部∞Cell 1175Ah电芯的研发验证流程,寿命预测周期从12个月缩短至2个月,预测误差<3%。
用了什么技术
05.01.01 大模型/AI
🔹 大模型/AI 05.01.01
【实景描述】AI寿命预测模型基于LSTM(长短期记忆网络)架构,输入特征包括电压曲线、温度曲线、容量衰减速率等30+维度的时间序列数据。模型在GPU集群上训练,使用超过200万条历史测试数据。
03.01.01 数字孪生
🔹 数字孪生 03.01.01
【实景描述】数字孪生平台基于COMSOL多物理场仿真引擎,构建了电芯的电化学-热耦合模型。仿真模型可模拟不同温度、不同充放电倍率下的电芯内部反应过程,与AI预测模型互为验证。
2月
预测周期
<3%
预测误差
5大核心案例 AIoT驱动的全链条智能管控体系
业务痛点
储能电池制造涉及电极、装配、化成、测试四大车间,设备种类多(>500台)、数据孤岛严重,缺乏统一的智能管控平台。
解决思路
基于AIoT技术构建覆盖研发、材料、生产、检测、供应链的全链条智能管控体系,实现"人机料法环"全要素数字化。
实施路径
部署40余个数字化解决方案,覆盖从原材料入库到成品出库的全流程。AIoT平台连接500+台设备,每日采集数据量超10TB。通过统一数据中台实现跨系统数据融合,构建从"经验驱动"到"数据驱动"的决策模式。
关键数据
40+数字化方案、500+设备联网、10TB+/日数据采集、产线自动化率89%。
用了什么技术
07.01.01 工业物联网
🔹 工业物联网 07.01.01
【实景描述】AIoT平台基于OPC UA和MQTT协议,连接了四大车间的500+台设备。平台支持设备状态的实时监控、预测性维护和远程诊断,设备综合效率(OEE)提升15%。
02.02.01 数据中台
🔹 数据中台 02.02.01
【实景描述】数据中台基于Lambda架构,支持批流一体数据处理,每日处理10TB+的实时和离线数据,支撑上层AI应用和BI分析。
89%
产线自动化率
40+
数字化方案
5大核心案例 数字孪生驱动的生产过程可视化与优化
业务痛点
电池制造过程涉及复杂的物理化学反应,传统看板只能展示静态数据,无法实时反映产线状态和预测异常。
解决思路
构建工厂级数字孪生系统,实时映射物理产线的运行状态,支持"所见即所得"的生产管控。
实施路径
基于3D建模和实时数据驱动,构建了覆盖四大车间的数字孪生场景。系统实时映射设备状态、物料流动、工艺参数和质检结果,支持产线瓶颈分析、产能模拟和异常预警。
关键数据
覆盖4大车间、500+台设备,数据刷新频率<1秒,日均减少现场巡检工时约80人·时。
用了什么技术
03.01.01 数字孪生
🔹 数字孪生 03.01.01
【实景描述】数字孪生系统基于Unity 3D引擎构建,通过OPC UA实时采集设备数据,驱动3D场景中的设备模型同步运动。系统支持"点击设备查看详情"的交互操作。
<1s
数据刷新频率
80人·时/日
减少巡检工时
AI视觉检测实现电芯外观全检
业务痛点
电芯外观缺陷(划痕、凹陷、脏污)人工目检效率低、漏检率高,且标准不统一。
解决思路
部署AI视觉检测系统,实现电芯外观的100%在线全检。
实施路径
在化成和分选工序后部署6台高分辨率工业相机,360度拍摄电芯外观。AI模型基于CNN,可识别20+类外观缺陷,检测速度达60个/分钟,误判率<0.5%。
关键数据
覆盖全部下线电芯,检测速度60个/分钟,误判率<0.5%,年减少客诉约200起。
用了什么技术
01.03.02 智能检测装备
🔹 智能检测装备 01.03.02
【实景描述】AI视觉检测系统采用6台2000万像素工业相机配合环形光源,实现电芯6面全覆盖拍摄。CNN模型在GPU服务器上运行,单次推理时间<50ms。
智能排产与动态调度系统
业务痛点
多品种、多订单混线生产时,人工排产效率低,换型时间长,设备利用率不均衡。
解决思路
部署基于约束理论的智能排产系统,实现多目标优化的动态调度。
实施路径
APS(高级计划排产)系统接入ERP订单数据和MES设备状态数据,采用遗传算法进行多目标优化(交期、成本、设备利用率),每30分钟重新计算一次排产方案,换型时间减少40%。
关键数据
覆盖四大车间200+工序节点,设备利用率提升12%,订单交付准时率提升至98%。
用了什么技术
02.01.03 APS
🔹 APS(高级计划排产) 02.01.03
【实景描述】APS系统基于遗传算法和约束满足理论,每30分钟自动优化一次排产方案。系统可同时处理200+订单和500+工序节点,换型时间减少40%,设备利用率提升12%。
能源智能管控与碳足迹追踪
业务痛点
电池制造是高能耗行业,能源成本占比高,缺乏精细化的能源管理和碳足迹追踪手段。
解决思路
部署光伏智能管理和AI能源精控系统,实现生产全流程的能源优化和碳足迹可追溯。
实施路径
在厂房屋顶部署光伏发电系统,AI能源管理系统实时监控各工序能耗,自动优化用能策略。碳足迹追踪系统覆盖从原材料到成品出厂的全价值链,支持产品级碳排放核算。
关键数据
单位产品能耗下降26%,光伏覆盖厂房屋顶面积约8万m²,年减排CO₂约1.2万吨。
用了什么技术
09.01.01 能源管理
🔹 能源管理 09.01.01
【实景描述】AI能源管理系统实时采集各车间、各产线的电、水、气消耗数据,通过机器学习预测用能需求,自动优化空压机、空调等公用设施的运行策略,实现单位产品能耗下降26%。
供应链智能协同平台
业务痛点
锂电池上游材料种类多、供应商分散,供应链响应速度慢,库存周转效率低。
解决思路
构建辐射川渝的"1小时供应链生态圈",通过数据驱动的供应链协同平台实现供需精准匹配。
实施路径
供应链协同平台连接200+家供应商,实现采购订单、物流追踪、质量数据的在线协同。AI需求预测模型基于历史订单和产能规划,提前14天预测物料需求,核心原材料2小时内直达工厂。
关键数据
川渝配套率70%,核心原材料2小时直达,库存周转率提升30%。
用了什么技术
04.01.01 供应链协同
🔹 供应链协同 04.01.01
【实景描述】供应链协同平台基于云原生架构,连接200+家供应商,支持采购、物流、质量的在线协同。AI需求预测模型将库存周转率提升30%,核心原材料2小时内直达工厂。
设备预测性维护系统
业务痛点
500+台关键设备突发故障导致产线停机,被动维修成本高,备件管理混乱。
解决思路
部署基于机器学习的设备预测性维护系统,实现从"被动维修"到"主动预防"的转变。
实施路径
在关键设备上部署振动、温度、电流等传感器,数据实时上传至预测性维护平台。ML模型分析设备退化趋势,提前7天预警潜在故障,自动生成维修工单和备件需求。
关键数据
覆盖500+台关键设备,非计划停机减少35%,备件库存降低20%。
用了什么技术
01.04.01 预测性维护
🔹 预测性维护 01.04.01
【实景描述】预测性维护平台基于500+台设备的振动、温度、电流等多维传感器数据,ML模型提前7天预警潜在故障,非计划停机减少35%,年节约维修成本约500万元。

📊 绩效改善总览

指标改善前改善后提升幅度业务解读
产品优品率92%99.5%+↑ 7.5pp达到PPB级缺陷率水平,年减少客诉约200起
产线自动化率89%↑ 89pp高危工序全面无人化,大幅降低安全风险
设备综合效率(OEE)↑ 15%AIoT平台实现设备状态实时监控与预测性维护
质量异常定位时间4-6小时15分钟↓ 96%GenAI自动根因分析,产线恢复速度大幅提升
单位产品能耗↓ 26%AI能源精控+光伏管理,年减排CO₂约1.2万吨
非计划停机↓ 35%预测性维护提前7天预警,年节约维修成本约500万元
川渝供应链配套率70%↑ 70pp核心原材料2小时直达,库存周转率提升30%
电芯寿命预测周期12个月2个月↓ 83%AI+仿真模型加速研发验证,预测误差<3%

🗺️ 技术全景图

01
智能装备
{✅}
02
工业软件
{✅}
03
智能工厂
{✅}
04
智慧供应链
{✅}
05
智能赋能技术
{✅}
06
智能制造新模式
{—}
07
工业网络
{✅}
08
系统安全
{—}
09
绿色可持续
{✅}
已覆盖(7/9个领域) 未涉及 WEF重点技术覆盖率:12/40(30%)

🔍 可复制性分析

🏢 企业规模
储能电池新锐企业·行业领军
💰 投入规模
计划总投资130亿元(百亿级)
⏱️ 实施周期
约2-3年(2022年底开工-2025年量产)
🎯 关键技术门槛
AI算法能力、全链条数据中台建设、多物理场仿真技术、PPB级品质控制体系
👉 适合什么企业参考
锂电池及储能电池制造企业、新能源行业大型制造基地、追求极致品质和高效生产的规模化制造工厂

🏭 行业对标视角

国标分类路径: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(锂离子电池制造),中国该小类共有5家灯塔工厂(含本案例)

同行业灯塔工厂(锂离子电池制造)

💡 行业洞察:中国锂离子电池制造领域已有5家灯塔工厂,覆盖宁德时代(3个称号)、亿纬锂能和海辰储能。海辰储能是全球首座储能电池"灯塔工厂",填补了储能电池领域的空白。与宁德时代侧重动力电池不同,海辰储能聚焦长时储能赛道,其1175Ah电芯为全球最大容量储能专用电芯,在智能制造和AI应用方面展现出独特的技术路线。

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海辰储能投入130亿元打造全球首座储能电池灯塔工厂,你觉得这笔钱花得值吗?你们的工厂在智能化升级中遇到了什么挑战?

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