重新定义电动汽车电池制造：通用汽车的数据驱动方法

全球的汽车电动化转型正在加快！在这个转变中，通用汽车投入了大量的资源和资金，推出了Ultium平台。这个平台代表了通用汽车在电动车领域的创新精神和技术实力，它是一种全电动汽车(EV)架构和推进系统，Ultium平台能够涵盖各种车型，从皮卡货车、豪华SUV到商用送货车，无论哪种车型，都可以在Ultium平台上得到有效的整合和实现。这种通用性不仅带来了制造规模的优势，还提高了产品的灵活性和多样性。虽然这种整合带来了巨大的规模优势，但同时也伴随着一些挑战。

作者：卢桦清

出品：汽车测试网

在生产数百万个电池包时，如何保证每一个电芯的质量？如何消除电池工程过程中的盲点，确保生产的安全性？如何在保证电池高性能的同时，降低生产成本？这些问题需要我们寻找有效的解决方案，以实现电动汽车的高效、安全且经济的大规模生产。

电池质量对电动汽车的影响

电动汽车的核心部件无疑是电池，电池的质量和性能直接影响到整车的性能。电池的性能包括电量的储存与释放、充电周期、充电速度、寿命等多个方面，而所有这些性能的实现，都需要依赖于每个电芯的质量。

电芯是电池包中最基本的单元，一个电池包中可能包含成百上千个电芯。电芯的质量决定了电池的安全性、能量密度、充放电性能等关键指标，从而影响到电动汽车的续航里程、充电时间、性能和寿命。因此，保证电芯的质量，是生产高质量电池包的首要任务。

如果电芯质量不佳，可能导致电池性能下降，甚至可能出现安全问题。电池的制造过程非常复杂，涉及到大量的测试和调整。在这个过程中，如何实时监控每个电芯的状况，消除工程过程中的盲点，成为了电池生产中的一个重要问题。传统的数据收集和分析方式，往往无法满足现代电池生产的需要，因此，通用汽车公司选择了一个新的解决方案：开发一个安全、可扩展且开放的数据平台。

解决方案：数据平台与电池质量保障

面对电动汽车电池制造过程中的挑战，通用汽车公司联手美国国家仪器（NI）共同构建了一个前沿的电芯工程流程。这个流程的核心就是一个数据平台，它可以实时收集、整合和分析大量的测试数据，帮助工程师从数据中发现问题、获取洞见，从而做出优化电池性能的决策。

NI的电池测试数据方法自动执行端到端过程，以帮助工程师从测试数据中获得洞察

这个数据平台收集的数据包括电池的电压、电流、温度等各项参数，从而形成了一个全面的电池性能画像。例如，悍马电动汽车电池包的每个模组每秒会进行近2000次电压测量，长达一年的测试期内，电压测量的次数将超过600亿次。这样大量的数据，不仅可以帮助工程师找出电池存在的问题，也可以为他们提供深入的洞见，以优化电池的设计和制造过程。

此外，数据平台也是一个开放的系统，允许来自其他流程、测试站、制造过程等位置的数据接入，形成了一个全面的电池数据池。这些数据的整合，不仅有助于消除电池制造过程中的盲点，而且可以提供更丰富的信息，帮助工程师从多角度、多维度理解电池的性能。

通过数据平台，工程师可以更好地理解电芯的状态和变化，找出影响电芯质量的关键因素，从而在电芯的制造过程中进行实时调整和优化。这一切，都有助于提高电池的质量和性能，降低生产成本，推动电动汽车的大规模生产。

数据平台的应用：电池设计验证与汽车电池分析解决方案

通过数据平台，通用汽车和NI能够进行电池设计的验证，以及电池性能的深度分析。电池设计验证是一个快速发展的领域，随着新电池材料和电池包配置的测试，获取更长的续航里程和更优越的性能是整个行业争相追求的目标。数据平台能够提供实时、精准的数据支持，助力设计验证的进行。

此外，通过NI Battery Test System (BTS)的数据，可以进行深度的电池分析。例如，通过Systemlink™软件，工程师能够将数据从BTS导入，然后使用Grafana和Jupyter Notebook创建交互式仪表板，这使得数据分析和处理更加直观，高效。

此外，数据平台还可进行自定义和共享测试结果和相关数据的视图，从任何测试机器或以任何文件格式收集数据，并将其置于集中位置进行分析，同时可以在服务器上执行分析，以启用单一事实来源。这种方式不仅可以减少工程时间以实现数据源的自动化和数据格式的标准化，还可以将解决方案从初始系统扩展到大型多站点部署。

通过这些电池分析，通用汽车的工程师可以更好地理解电池的性能，更准确地预测电池的寿命，更有效地优化电池的设计和制造。这将直接提高电动汽车的性能，增强品牌的市场竞争力。

数据驱动的电池制造与电动汽车发展

全新的数据平台给通用汽车在电池制造方面带来了巨大的转变。借助数据平台，通用汽车公司在电池设计和制造过程中具有更大的优势，能够以更高的效率、更低的成本，更快的速度生产出质量更好、性能更强的电池。与此同时，这种数据驱动的电池制造方式，也提供了一种全新的视角和方法，通过数据的收集和分析，我们可以更好地理解电池的性能，更准确地预测电池的寿命，更有效地优化电池的设计和制造。

随着技术的发展，我们相信这种依赖数据的电池制造方式将成为趋势，推动整个电动汽车行业的进步。在未来，我们期待看到更多以数据为核心的创新和变革，推动电动汽车行业的快速发展和进步。

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