出典：ドクター・オクトパス

現在、インテリジェント製造は機器レベルのインテリジェンスから工場レベルのインテリジェンスに徐々に進化し、最終的にはプラットフォームとデータのインテリジェンスに進化しています。インダストリアルインターネットや人工知能（AI）の導入もトレンドとなっている。これは特にリチウム電池産業チェーンに当てはまります。機械、電気、熱、化学という 4 つの主要分野からなる複雑なシステムと、長く不安定で非常に複雑な産業チェーンとして、産業インターネットにとって格好の戦場となっています。

「未来に向けた結束とイノベーション」をテーマに最近開催された第3回延治インテリジェント電気自動車年次会議で、Dr. Octopus Intelligent Technology (Shanghai) Co., Ltd. (Dr. Octopus)の副総経理、周暁儀氏は次のように述べた。記者との独占インタビューで、「電池メーカーとして、電池のライフサイクル全体を通して電池を監視するのは私たちの責任であり義務です。オクトパス博士はAIとビッグデータ技術を電池の製造とサービスのライフサイクル全体に適用し、業界全体に革新的なソリューションを提供します。」

ハニカムエネルギーから孵化したタコ

近年、新エネルギー産業が急速に発展しており、リチウム電池は中核的な蓄電技術として、新エネルギー車、エネルギー貯蔵、データセンターなどの分野での応用が進んでいます。同時に、電力密度、変換効率、信頼性などに対して高い要件が求められています。これに関連して、生産効率を向上させ、生産コストを削減し、製造から使用、リサイクルまで電池の安全性を確保するために、インテリジェントな生産方法を使用することが急務となっています。

かつて、生産ラインは、いくつかの簡単なデータ収集と監視によって補完されなければ、機能的な可用性を実現できませんでした。後発の利点を持つバッテリー製造企業として、Honeycomb Energy Vehicle の標準 AI インテリジェント パワー バッテリー工場は 2019 年に稼動しました。また、製造を強化するための産業用インターネットの使用を検討し始め、モデルとアルゴリズムをプラットフォームに継続的にデポジットし、再利用しました。これらの知識と資産を製造プロセスに導入し、生産効率と品質レベルを向上させます。

AI と産業用インターネット機能のサポートがなければ、均質化、コーティング、電極製造、組み立てと溶接、化学組成と体積分析などの側面で電池の化学変化とプロセスの品質管理レベルを正確に分析することは困難、または不可能ですらあります。 。たとえば、バッテリーの事前充電、K 値のスクリーニング、容量予測などの主要なリンクでは、実際のプロセス制御と強化された遮断を実現するために、産業ビッグデータを通じてマイクロトレンド分析を実行する必要があります。

AI + 産業用インターネット技術が業界で必要不可欠になったちょうどそのとき、2021 年に設立されたハニカム エナジー上海研究開発センターは、エネルギー相互接続と産業インテリジェンスのための AI + ビッグデータ エッジ インテリジェント システムの開発を目的として、ドクター オクトパスに改名されました。科学者が地球上で最も魔法の種であり、地球外生命体と呼んでいるタコに似ています。

AI+産業インターネットの実現はビッグデータと切り離すことはできません。 Zhou Xiaoyi氏は、業界全体の観点から見ると、バッテリー産業の応用はまだ不十分であり、二極化は深刻であると考えています。上位企業は AI + 産業用インターネットのアプリケーション シナリオを掘り下げていますが、一部の末端企業は依然として従来の生産ラインの自動化に留まっています。

大手企業の実践方法も異なります。一部の企業は、障壁と堀を構築するために AI と産業用インターネットのみを使用しています。一方、Honeycomb Energy は革新的でオープンな企業文化を掲げ、当初からオープンなアライアンスの確立を提唱しています。 Dr. Octopusは2021年8月に設立され、AI Bee Energy Allianceは12月に設立されました。

私たちがエコロジーアライアンスを確立したい理由は、まずバッテリー産業チェーンが非常に長く、プロセスが非常に複雑で、私たちの家族では実行できないシナリオがたくさんあるためです。第二に、私たちの強みは、シナリオ、事例、データ、専門家、そして長期的な最適化を行うという決意と使命です。しかし、私たちにはプラットフォーム、専門的なアルゴリズム、業界を超えた経験が不足しているため、提携を強化する必要があります。

Zhou Xiaoyi 氏によると、AI Bee Energy Alliance の使命は、新エネルギー産業における製造モデルの革新とアップグレードを促進することです。現在、80 社を超えるパートナーと契約しています。 2025 年の提携目標は、Win-Win の協力、相互支援、共生による高付加価値のビジネス モデルを実現することです。 3 AIインテリジェント工場。 10 以上の AI 業界アプリケーション標準。 100件以上の発明特許。 500+AI産業用アプリケーション。

ダブルサイクルのデータインテリジェンスを開く

Zhou Xiaoyi氏によると、Dr. Octopusの事業セグメントにはエネルギー相互接続と産業インテリジェンスが含まれており、動力電池の「健康遺伝子」と「製造遺伝子」のダブルサイクルデータインテリジェンスの構築を目指している。エネルギー相互接続は、主に、エネルギー貯蔵ステーションに関連する制御システムを含む、車両端およびエネルギー貯蔵 BMS テクノロジーのアプリケーションに焦点を当てています。産業インテリジェンス部門は産業用ハードウェアと産業用ソフトウェアに分かれており、ハードウェアはモーション コントロールと産業用ビジョンに重点を置いています。ソフトウェアは主にエッジコンピューティングであり、主にAIOTプラットフォームとAIビッグデータアルゴリズムを含み、最終的にハードウェアとソフトウェアを組み合わせた全体的なソリューションを形成します。

Zhou Xiaoyi 氏は、データは少なくとも 3 つのことを実現できるため、AI と産業用インターネットの役割にとって重要であると考えています。1 つ目は、データをミクロレベルで見ることができ、相互接続されたデータを通じてデバイスの動作を理解できることです。 2 つ目は、顕微鏡データを使用して、機器の問題の根本原因と内部法則を発見することです。 3 つ目は、より正確な解決策を見つけ、これらの理由に基づいて企業の知識ベースを形成することです。

バッテリーの製造プロセスに加えて、データはバッテリーの使用プロセスでも重要な役割を果たします。同じメカニズムを利用して、電流や電圧などのデータを返すことにより、充電および放電戦略、SOX アルゴリズム、クラウドベースの警告、およびその他の管理方法を使用中のバッテリーに実装できます。現在、40万台以上の車両のバッテリーデータを監視し、安全性、性能、早期警告、残価査定などのサービスをカバーしています。

同氏は、データの役割は重要であるものの、製造プロセスとサービスプロセスのデータを接続することでトレーサビリティとフィードバックを実現し、製造のどのリンクに問題があるかを特定し、製品品質の向上に役立てることができるが、いくつかの課題もあると認めた。まず、標準化されたモデリングに十分なデータとクリーンなデータはありますか?誰もが使用できるのは、十分に普遍的なモデルのみです。第二に、インテリジェント製造では、現在のデータ定義、一貫性、品質が満足のいくものではなく、特にリチウム電池のプロセスと製品の標準化においては、まだ改善の余地が多くあります。

イノベーションを実現するために、当社は産業用インターネットとそれに対応するいくつかの製品のための「ハードプラットフォーム」をレイアウトしました。私たちは制御端末と視覚端末を機器に、BMS端末をバッテリーパックに埋め込み、それらをキャリアとして使用してアルゴリズムソフトウェアとハードウェアを組み合わせて完全なソリューションを形成したと同氏は述べた。

AI + 産業用インターネットとエッジ コンピューティングを使用して、Dr. Octopus は電池製造データとサービス データを革新的に接続し、真の双方向の補完性、双方向の循環、双方向の進化のデータ インテリジェンスを実現しました。

AI+産業用インターネットのハードブランドの構築

将来の AI + 産業用インターネットの発展に関して、周暁宜氏は 3 つの大きなトレンドがあると考えています。1 つは、情報化とデジタル相互接続です。インダストリアル インターネットは、企業変革のためのインテリジェント ベースから、業界の統合アプリケーションへと移行します。それは単一システムのインテリジェンスではなく、産業用インターネット プラットフォーム全体のインテリジェンスである必要があります。第二に、「Gong」という名前の産業用インターネットは、産業シナリオや産業専門知識と組み合わせる必要があります。これは、業界が異なれば、この業界に適応するには異なるモデルやアルゴリズムが必要となるためです。 3 つ目は、業界チェーン全体で一部のモデルとアルゴリズムの統合と適用を活用し、上流と下流が協力してプラットフォーム上で対応するアルゴリズムを開発し、アプリケーション シナリオの橋渡しをすることです。

Zhou Xiaoyi 氏の見解では、この業界には AI を専門とする大企業が不足しているわけではなく、むしろ AI を業界と深く統合する企業が存在します。実際、産業用インターネットの分野では、大規模な団体や特定のトラックに依存する社内テクノロジー企業や Dr. Octopus のようなビジネス チームは、ファーウェイやバイドゥなどから提供されたいくつかのモデル プラットフォームやクラウド リソースを持っているだけでなく、産業現場の仕組みに基づいた対応技術の開発も可能です。これは、AI + 産業用インターネットの真の実装にとって非常に重要です。

現在、Dr. Octopus は、彼の能力を補うために、いくつかの主要な AI および産業用インターネット技術企業と協力しています。しかし、「私たちの利点は、何よりもまず、常に産業現場で働いているため、産業についてより深い理解を持っていることです。また、当社は当事者 A について、また AI + 産業用インターネットをどのように使用し、既存のシステムや機器と統合できるかについてもよりよく理解しています。また、ハードウェア、機器、プロセスについてもよりよく理解しています。この方法でのみ精度を達成できます。基準と応答速度基準」と彼は言いました。