企业动态丨融地智能应邀出席“2022宁德国际新能源电池与智造技术产业大会”
2022-07-20 16:53:08

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中国已经成为全球新能源动力电池最重要的力量,但是动力电池在飞速发展的同时,在研发创新、极限制造、智能制造的需求越来越多,推动了新材料、新产品和新工艺以及正在成为影响锂电池行业决胜能源变革大时代的关键变量,得到越来越多的企业重视,但锂电池的数字化之路有诸多难点需要产业链企业系统突破。

 

2022年7月13日-14日,融地智能受邀参加在宁德举办的“2022数字科技与锂电行业应用大会”。本次论坛重点围绕数字化智能工厂顶层设计、信息一体化、物联网络与数据安全、智能仓储与智慧物流、数字孪生、边缘计算、工业机器人、AI、大数据、5G技术等热点话题共同探索锂电行业数字化转型之道。

 

融地智能AI首席科学家郭骏技术总监王凯带领团队参加此次活动,与行业用户一起探讨在机器视觉、预测性维护、数字孪生等工业AI方面如何提升新能源锂电行业智能制造升级。

 

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亮点1 锂电行业同仁欢聚一堂

作为新能源锂电行业的盛会,大会聚焦电池电芯智能制造、电池壳体制造与装配、电池PACK设计与应用、电池模组/PACK智能制造、数字科技与锂电应用、电池制造胶水涂胶工艺六大主题及电池安全先进技术,来自中国、亚洲及全球的达2000名智慧能源领域专业人士共话智慧能源的未来发展。
会议中,宁德时代、全国乘用车联合会、蔚来汽车、爱驰汽车、中汽研等各方企业代表分享了技术方案和产品。

 

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亮点2 圆桌讨论:换个角度聊数字化转型

在圆桌对话环节,大会邀请了工业知名客户企业和解决方案厂家,围绕“数字化工厂的建设与数字化转型思考”,进行了热烈的思想碰撞和激烈的讨论。

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其中融地智能技术总监王凯表示,数字化转型是中国未来制造业的核心,是制造企业必行之路;基于数字转型这个条件,国内的制造业制造的过程、运营、服务和模式将会重塑。

数字化转型的核心:

  • 从单独项目到多项目应用集成方向的转变;

  • 基于单个企业应用,向整个一体化产业链协同方向的转变;

  • 单个产品的提供向一体化产品加服务形态的转变,服务包含:供应链协同、精准服务等等;

  • 在目前传统的生产模式基础上,向精益生产、柔性生产模式的转变;

  • 实体制造会结合虚拟制造相融合的模式去转变。

 数字化转型的实施的难点和困扰:

  • 整个业态的环境,在引入数字化整个项目的过程中,我们该如何去定义它的价值收益?在企业选型的时候,对数字化的价值收益并不清晰,这一点会导致在项目交付以后,价值收益体现并不明显。综上所述,就会导致业态里面很多企业对数字转型的信心不足;

  • 整个生态链里面的生态氛围不够完善,上了数字化以后,怎样和其他的数字化平台协同是一个难题;

  • 企业全员对数字化的认知能力是有差距的,企业与企业之间,领导与领导之间,甚至相关操作人员,对数字化的理解能力不同,存在很大的差距,对数字化的重视程度也是不同,这就给推进数字化程度加大了难度;

  • 数字化的本质是一个过程,需要不断的优化的过程,从碎片化到整体化的一个过程:从局部到全球化、从静态到动态的转变,所以整个过程中需要时间不断地进行优化。

     

亮点3 携工业AI和工业大脑产品,亮相展区

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作为会议的合作伙伴和数字化解决方案的展商,融地智能携核心产品工业AI软件 (AI Pro) 数字孪生、机器视觉、预测性维护和工业大脑MOM软件解决方案亮相展区,聚焦工业AI在技术创新、应用场景探索等方面的创新成果。
 
融地智能结合AI、5G、AR/VR等前沿技术,不断迭代产品,将新能源锂电行业客户智能制造的创新需求融合到新一代的解决方案中,助力推进智能化进程,产生更多产业创新与价值。
工业AI (AI Pro)解决方案展示
机器视觉

- 结合人工智能+边缘计算机器拥有的眼睛和大脑,打造新能源锂电领域工业缺陷检测AI解决方案。

预测性维护

- 基于设备故障机理研究的学术成果、结合IOT工业物联网平台、智能传感技术、动力学机理知识等核心底层技术,通过人工智能诊断算法、机器学习等核心顶层技术,开发的工业设备智能化维护系统,为广大工业设备提供故障早期诊断、量化诊断、寿命预测等健康管理服务,助力各类工厂的智能化升级。

数字孪生

- 通过数字孪生,建立设备的3D模型,同时用设备运行实时数据驱动模型,使3D模型和真实设备保持同步,虚拟的设备模型能够像真实设备一样的对各种输入做出对应反应,同时在虚拟环境做模拟和仿真,实现真实世界的参数优化。

智能运维

- AR设备巡检系统,实现检修知识库和信息化工作流程,增强现实移动设备操作;支持远程专家指导,支持智能终端和可穿戴设备。

工业大脑 (iBrain Pro)解决方案展示
智能生产管理MES系统

- 生产现场进行实时地监控;

- 对质量事件进行追溯,防止问题再发生;

- AI应用先进的统计算法能够检测出萌芽状态的质量问题。

质量管理QMS系统

- 质量管理工作业务和流程高效契合的信息化协同管控系统;

- 将质量和相关部门串联凝聚起来,有效完成质量相关业务;

- 增强数据的可靠性,完善企业内控,规避法规风险。

实验室LIMS系统

- 标准化配置、优化业务流程,确保各个实验室的操作一致性、效率和生产率;

- 排除和识别不良趋势,避免出现不合格产品。

智能仓储WMS系统

- 通过人工智能匹配拣货库位及最佳路径;

- 提高了作业效率,减少了不必要的成本支出;

- 提高了拣货的效率和准确性,确保企业准时发货的能力。

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