출처: 닥터 옥토퍼스

현재 지능형 제조는 장비 수준의 인텔리전스에서 공장 수준의 인텔리전스로 점진적으로 진화했으며 궁극적으로 플랫폼 및 데이터 인텔리전스로 진화했습니다. 산업용 인터넷과 인공지능(AI) 도입도 하나의 트렌드가 됐다. 이것은 특히 리튬 배터리 산업 체인에 해당됩니다. 기계, 전기, 열, 화학의 네 가지 주요 분야의 복합 시스템과 길고 변동성이 크고 매우 복잡한 산업 체인으로서 산업 인터넷의 훌륭한 전쟁터입니다.

Dr. Octopus Intelligent Technology (Shanghai) Co., Ltd. (Dr. Octopus)의 Zhou Xiaoyi 부사장은 최근 "미래를 위한 응집력과 혁신"이라는 주제로 개최된 제3회 Yanzhi 지능형 전기 자동차 연례 회의에서, 닥터옥토퍼스는 기자들과의 단독 인터뷰에서 "배터리 제조사로서 배터리 수명 주기 전반에 걸쳐 모니터링하는 것은 우리의 책임이자 의무"라며 "닥터옥토퍼스는 배터리 제조 및 서비스 전 수명 주기에 AI와 빅데이터 기술을 적용해 전체 산업에 대한 혁신적인 솔루션입니다.".

벌집 에너지로 부화한 문어

최근 몇 년 동안 신 에너지 산업이 급속히 발전하고 핵심 저장 기술인 리튬 배터리는 신 에너지 차량, 에너지 저장 및 데이터 센터와 같은 분야에서 점점 더 많이 적용되고 있습니다. 동시에 전력 밀도, 변환 효율, 신뢰성 등에 대한 높은 요구 사항이 제기되었습니다. 이러한 맥락에서 생산 효율을 개선하고 생산 비용을 절감하며 제조에서 사용 및 재활용에 이르기까지 배터리의 안전성을 보장하기 위해 지능형 생산 방법을 사용하는 것이 시급합니다.

옛날 옛적에 생산 라인은 몇 가지 간단한 데이터 수집 및 모니터링으로 보완되는 기능적 가용성만 달성할 수 있었습니다. 후발주자 우위의 배터리 제조 기업인 Honeycomb Energy Vehicle의 표준 AI 지능형 전력 배터리 공장은 2019년에 가동되었습니다. 또한 산업 인터넷을 사용하여 제조를 강화하고 플랫폼에 모델과 알고리즘을 지속적으로 저장하고 재사용하는 방법을 모색하기 시작했습니다. 이러한 지식과 자산을 제조 공정에 도입하여 생산 효율성과 품질 수준을 향상시킵니다.

AI+Industrial Internet 기능의 지원 없이는 균질화, 코팅, 전극 생산, 조립 및 용접, 화학 성분 및 체적 분석과 같은 측면에서 배터리의 화학 변화 및 공정 품질 관리 수준을 정확하게 분석하기 어렵거나 심지어 불가능합니다. . 예를 들어 배터리 사전 충전, K 값 스크리닝, 용량 예측과 같은 주요 링크에서 실제 프로세스 제어 및 향상된 차단을 달성하기 위해 산업용 빅 데이터를 통해 마이크로 트렌드 분석을 수행해야 합니다.

AI+산업 인터넷 기술이 업계의 필수 요소가 되었을 때 2021년에 설립된 Honeycomb Energy Shanghai R&D Center는 에너지 상호 연결 및 산업 지능을 위한 AI+빅 데이터 에지 지능형 시스템 개발을 목표로 Dr. Octopus로 이름을 변경했습니다. 과학자들이 지구상에서 가장 신비한 종이자 외계 유기체라고 부르는 문어와 비슷합니다.

AI+산업인터넷의 실현은 빅데이터와 분리될 수 없다. Zhou Xiaoyi는 전체 산업의 관점에서 배터리 산업의 적용이 여전히 불만족스럽고 양극화가 심각하다고 믿습니다. 상위 기업은 AI+산업 인터넷의 응용 시나리오를 파헤치고 있는 반면, 일부 허리 기업은 여전히 전통적인 생산 라인 자동화에 머물고 있습니다.

선도 기업의 관행도 다릅니다. 일부 기업은 장벽과 해자를 구축하기 위해 AI+산업 인터넷만 사용합니다. 반면 Honeycomb Energy는 혁신적이고 개방적인 기업 문화를 유지하고 처음부터 열린 동맹 구축을 옹호합니다. Octopus는 2021년 8월에 설립되었으며 AI Bee Energy Alliance는 12월에 설립되었습니다.

우리가 생태 동맹을 구축하려는 이유는 첫째로 배터리 산업 체인이 매우 길고 프로세스가 매우 복잡하며 우리 가족이 할 수 없는 많은 시나리오가 있기 때문입니다. 둘째, 우리의 강점은 시나리오, 사례, 데이터, 전문가 및 장기 최적화를 갖추겠다는 의지와 사명입니다. 그러나 우리는 플랫폼, 전문 알고리즘 및 교차 산업 경험이 부족하므로 동맹을 강화해야 합니다.

Zhou Xiaoyi에 따르면 AI Bee Energy Alliance의 임무는 새로운 에너지 산업에서 제조 모델의 혁신과 업그레이드를 촉진하는 것입니다. 현재 80개 이상의 서명된 파트너가 있습니다. 2025년 얼라이언스의 목표는 상생, 상생, 공생의 고부가가치 비즈니스 모델을 달성하는 것입니다. 3 AI 지능형 공장; 10개 이상의 AI 산업 응용 표준; 100개 이상의 발명 특허; 500+ AI산업용 앱;

이중주기 데이터 인텔리전스 열기

Zhou Xiaoyi에 따르면 Dr. Octopus의 사업 부문에는 에너지 상호 연결 및 산업 인텔리전스가 포함되며 전원 배터리의 "건강 유전자" 및 "제조 유전자"의 이중 주기 데이터 인텔리전스를 생성하는 것을 목표로 합니다. 에너지 상호 연결은 주로 에너지 저장 스테이션과 관련된 제어 시스템을 포함하여 차량 종단 및 에너지 저장 BMS 기술의 적용에 중점을 둡니다. 산업용 인텔리전스 부문은 산업용 하드웨어와 산업용 소프트웨어로 나뉘며 하드웨어는 모션 제어 및 산업용 비전에 중점을 둡니다. 소프트웨어는 주로 AIOT 플랫폼과 AI 빅 데이터 알고리즘을 포함하는 에지 컴퓨팅이며 최종적으로 하드웨어와 소프트웨어를 결합하는 전체 솔루션을 형성합니다.

Zhou Xiaoyi는 데이터가 최소한 세 가지 일을 할 수 있기 때문에 AI+산업 인터넷의 역할에 매우 중요하다고 믿습니다. 두 번째는 미세한 데이터를 사용하여 장비 문제의 근본 원인과 내부 법칙을 발견하는 것입니다. 세 번째는 이러한 이유를 바탕으로 보다 정확한 솔루션을 찾고 엔터프라이즈 지식 기반을 형성하는 것입니다.

배터리 제조 공정 외에도 데이터는 배터리 사용 프로세스에서 중요한 역할을 합니다. 동일한 메커니즘을 활용하여 충전 및 방전 전략, SOX 알고리즘, 클라우드 기반 경고 및 기타 관리 방법을 전류 및 전압과 같은 데이터를 반환하여 사용 중인 배터리에 구현할 수 있습니다. 현재 400,000대가 넘는 차량의 배터리 데이터를 모니터링하며 안전, 성능, 조기 경보 및 잔존 가치 평가와 같은 서비스를 제공합니다.

그는 데이터의 역할이 중요하지만 제조 및 서비스 프로세스의 데이터를 연결하면 추적 가능성과 피드백을 달성하고 제조의 어떤 링크에 문제가 있는지 식별하고 제품 품질을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만 몇 가지 과제도 있다고 인정했습니다. 첫째, 표준화된 모델링을 위한 충분한 데이터와 깨끗한 데이터가 있습니까? 충분히 보편적인 모델만이 모든 사람이 사용할 수 있습니다. 둘째, 지능형 제조에서 현재 데이터 정의, 일관성 및 품질은 만족스럽지 못하며, 특히 여전히 개선의 여지가 많은 리튬 배터리 프로세스 및 제품의 표준화에서 그렇습니다.

혁신을 달성하기 위해 우리는 산업용 인터넷 및 일부 해당 제품을 위한 "하드 플랫폼"을 마련했습니다. 우리는 장비에 제어 및 영상 터미널을, 배터리 팩에 BMS 터미널을 이식하고 이를 캐리어로 사용하여 알고리즘 소프트웨어 및 하드웨어와 결합하여 완전한 솔루션을 형성한다고 말했습니다.

Dr. Octopus는 AI+산업 인터넷과 엣지 컴퓨팅을 사용하여 배터리 제조 데이터와 서비스 데이터를 혁신적으로 연결하고 진정한 양방향 상보성, 양방향 순환 및 양방향 진화의 데이터 인텔리전스를 실현했습니다.

AI+산업 인터넷 하드 브랜드 구축

미래의 AI+산업 인터넷 발전과 관련하여 Zhou Xiaoyi는 첫째, 정보화와 디지털 상호 연결이라는 세 가지 주요 추세가 있다고 믿습니다. 산업용 인터넷은 기업 혁신을 위한 지능형 기반에서 산업의 통합 애플리케이션으로 이동할 것입니다. 단일 시스템의 지능이 아니라 전체 산업 인터넷 플랫폼의 지능이어야 합니다. 둘째, "Gong"이라는 산업용 인터넷은 산업 시나리오 및 산업 전문 지식과 결합되어야 합니다. 산업마다 이 산업에 적응하기 위해 다른 모델과 알고리즘이 필요하기 때문입니다. 세 번째는 전체 산업 체인에 걸쳐 일부 모델과 알고리즘의 통합 및 적용을 활용하고 업스트림 및 다운스트림과 협력하여 플랫폼에서 해당 알고리즘을 개발하여 애플리케이션 시나리오를 연결하는 것입니다.

Zhou Xiaoyi의 관점에서 업계에는 AI를 전문으로 하는 대기업이 부족한 것이 아니라 AI를 업계와 깊이 통합하는 회사가 부족합니다. 실제로 산업용 인터넷 분야에서 대규모 파티 또는 특정 트랙에 의존하는 내부 기술 회사 또는 Dr. Octopus와 같은 비즈니스 팀은 Huawei, Baidu 등에서 부여한 일부 모델 플랫폼 및 클라우드 리소스를 보유하고 있을 뿐만 아니라 뿐만 아니라 산업 현장의 메커니즘을 기반으로 해당 기술을 개발할 수도 있습니다. 이는 AI+산업 인터넷의 진정한 구현에 매우 중요합니다.

현재 Dr.Octopus는 자신의 능력을 보완하기 위해 일부 선도적인 AI 및 산업 인터넷 기술 회사와 협력하고 있습니다. 우리는 또한 Party A와 AI+Industrial Internet이 기존 시스템 및 장비와 어떻게 통합되고 사용될 수 있는지에 대해 더 잘 이해하고 있으며, 하드웨어, 장비 및 프로세스에 대해 더 잘 이해하고 있으며, 이를 통해서만 정확도를 달성할 수 있습니다.표준 및 응답 속도 표준"이라고 말했다.