# 灯塔案例 | 亿纬锂能

> 全球首个圆柱电池灯塔工厂——亿纬锂能荆门13工厂部署40+数智化方案，缺陷率下降52%、单位成本缩减41%、OEE达88%，以AIoT+物理仿真+大语言模型全链路重塑锂电池智能制造标杆。
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> 第15批 · 2026年01月 · 生产效率灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
|------|------|
| 灯塔编码 | 22815CN05 |
| 企业名称 | 亿纬锂能 |
| 所在地 | 中国 · 荆门 |
| 行业 |  · 锂电池制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 生产效率 |

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## 4大核心案例

### ? 1 AI实时质量诊断 核心

**业务痛点：** 痛点：圆柱电池制造缺陷难以及时发现，传统抽检无法覆盖100%产品，质量问题追溯周期长达数天。

**解决思路：** 方案：以AI视觉全检+质量预测模型实现零漏判与秒级溯源

**实施路径：** Step 1 — AI视觉系统部署：在产线各关键工序部署高精度AI视觉检测系统，以0.3秒/颗的速度覆盖100%产品 Step 2 — 全工序数据实时采集：打通涂布、卷绕、注液、化成等全工序关键质量指标，构建实时数据管道 Step 3 — 跨工序动态优化模型：基于AI生产质量预测模型，跨工序动态调整工艺参数，电芯电压一致性提升70% Step 4 — 电池全生命周期数据空间：为每颗电池赋予完整数据档案，质量问题可实时追踪、秒级溯源与闭环改进 Step 5 — 持续迭代闭环：质量数据反馈至研发与工艺环节，形成"检测−溯源−改进−验证"全闭环

**关键数据：** 📊 核心成效：产品一次合格率97%以上，电芯电压一致性提升70%，实现"零漏判"严格质控

**技术标签：** 05.01.01 | 01.03.02


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### ? 2 智联网工艺自优化 核心

**业务痛点：** 痛点：传统工艺参数依赖人工经验调整，响应慢、一致性差，难以支撑300ppm高速产线的稳定性要求。

**解决思路：** 方案：AIoT+物理仿真双引擎驱动工艺参数秒级自优化

**实施路径：** Step 1 — 全产线AIoT传感器部署：在涂布、烘干、卷绕等核心工序部署1000+高精度传感器，实现工艺参数的毫秒级采集 Step 2 — 物理仿真模型构建：基于电化学机理建立物理仿真模型，模拟不同工艺参数下的电池性能表现 Step 3 — AI工艺模型融合：将物理仿真与AI数据驱动模型深度融合，实现秒级工艺参数优化，研发实验次数减少75% Step 4 — 300ppm高速产线全覆盖：将自优化系统部署至国内首条300ppm高速产线，关键环节自动化率达100% Step 5 — 闭环自适应迭代：产线实时数据持续反哺模型，工艺参数随物料批次、环境变化自动适应

**关键数据：** 📊 核心成效：研发实验次数减少75%，关键环节自动化率100%，物料全程无人配送，产线每秒产出近27颗电芯

**技术标签：** 01.01.05 | 03.03.04


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### ? 3 大语言模型辅助决策 核心

**业务痛点：** 痛点：全球订单复杂多变、约束条件多，传统排产方式效率低，交期应答往往需要数小时甚至数天。

**解决思路：** 方案：LLM+APS构建秒级智能排产决策引擎

**实施路径：** Step 1 — 全球订单数据统一接入：打通ERP、CRM、MES等系统，实现全球订单数据统一归集与标准化 Step 2 — LLM语义解析与约束提取：大语言模型自动解析订单中的交期、数量、规格等复杂约束条件 Step 3 — APS智能排产引擎：基于混合整数规划算法，秒级运算最优排产方案，自动平衡产能与物料 Step 4 — 实时交期反馈：排产结果自动推送至销售端，实现交期应答时间缩短50% Step 5 — 动态重排产：插单、缺料等异常自动触发重排产，确保生产计划始终最优

**关键数据：** 📊 核心成效：交期应答时间缩短50%，全球订单秒级解析，产能与物料自动平衡

**技术标签：** 05.01.01 | 03.03.03


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### ? 4 仿真模拟预测性维护 核心

**业务痛点：** 痛点：设备突发故障导致停产损失巨大，传统定期维护效率低、成本高，且无法提前预判设备健康状态。

**解决思路：** 方案：AIoT驱动的设备健康预测系统实现全天候智能守护

**实施路径：** Step 1 — 设备传感网络部署：在涂布机、卷绕机、注液机等核心设备上部署振动、温度、电流等多维传感器矩阵 Step 2 — 设备运行数据湖构建：建立统一设备数据平台，汇聚全厂设备运行历史数据与实时数据 Step 3 — AI预测模型训练：基于时序分析与深度学习训练设备故障预测模型，识别早期异常信号 Step 4 — 全天候健康监测与预警：7×24实时监控设备健康状态，异常提前预警，OEE从行业平均提升至95% Step 5 — 闭环维护策略执行：预测结果自动触发维护工单与备件调度，变"事后维修"为"事前预防"

**关键数据：** 📊 核心成效：设备综合效率(OEE)提升至95%，设备停机显著减少，生产实现"零事故"安全守护

**技术标签：** 05.01.04 | 08.02.01


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 缺陷率 | ↓52% | 一次合格率>97% | AI视觉全检+跨工序质量预测，实现零漏判 |
| 单位制造成本 | ↓41% | 优化后 | AIoT工艺自优化+预测性维护降低物料与停机损耗 |
| 设备综合效率(OEE) | 88% | 最高95% | AIoT预测性维护全天候守护设备健康 |
| 设备停机 | ↓显著 | 显著减少 | 从"事后维修"转向"事前预防"，实现零事故 |
| 研发实验次数 | ↓75% | 优化后 | 物理仿真+AI工艺模型秒级锁定最优方案 |
| 自动化率 | 100% | 全覆盖 | 关键环节全自动化，物料无人配送 |
| 交期应答 | ↓50% | 秒级 | LLM+APS智能排产秒级响应全球订单 |
| 电压一致性 | ↑70% | 优化后 | 跨工序动态优化模型，电芯一致性显著提升 |