المصدر: د

في الوقت الحاضر ، تطور التصنيع الذكي تدريجيًا من ذكاء مستوى المعدات إلى ذكاء على مستوى المصنع ، وتطور في النهاية إلى ذكاء البيانات والنظام الأساسي. أصبح إدخال الإنترنت الصناعي والذكاء الاصطناعي (AI) أيضًا اتجاهًا. هذا ينطبق بشكل خاص على سلسلة صناعة بطاريات الليثيوم. كنظام معقد من أربعة تخصصات رئيسية: الميكانيكية والكهربائية والحرارية والكيميائية ، بالإضافة إلى سلسلة صناعية طويلة ومتقلبة ومعقدة للغاية ، فهي ساحة معركة ممتازة للإنترنت الصناعي.

في المؤتمر السنوي الثالث للمركبة الكهربائية الذكية في Yanzhi الذي عقد مؤخرًا تحت عنوان "التماسك والابتكار من أجل المستقبل" ، زو شياويي ، نائب المدير العام لشركة Dr. Octopus Intelligent Technology (Shanghai) Co.، Ltd. (Dr. قال في مقابلة حصرية مع المراسلين: "بصفتنا شركة مصنعة للبطاريات ، فإن مسؤوليتنا وواجبنا مراقبة البطارية طوال دورة حياتها. طبّق الدكتور Octopus تقنية الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على دورة الحياة الكاملة لتصنيع البطاريات وتقديمها حلول مبتكرة للصناعة بأكملها. ".

فقس الأخطبوط من طاقة قرص العسل

في السنوات الأخيرة ، تطورت صناعة الطاقة الجديدة بسرعة ، وتم تطبيق بطاريات الليثيوم ، كتقنيات تخزين أساسية ، بشكل متزايد في مجالات مثل مركبات الطاقة الجديدة ، وتخزين الطاقة ، ومراكز البيانات. في نفس الوقت ، تم وضع متطلبات عالية لكثافة الطاقة ، وكفاءة التحويل ، والموثوقية ، وما إلى ذلك. في هذا السياق ، من الضروري استخدام طرق إنتاج ذكية لتحسين كفاءة الإنتاج وتقليل تكاليف الإنتاج وضمان سلامة البطاريات من التصنيع إلى الاستخدام وإعادة التدوير.

ذات مرة ، كانت خطوط الإنتاج قادرة فقط على تحقيق التوافر الوظيفي ، مع استكمالها ببعض عمليات جمع البيانات البسيطة والمراقبة. كمؤسسة لتصنيع البطاريات ذات مزايا متأخرة ، تم تشغيل مصنع بطاريات الطاقة الذكية القياسية من نوع Honeycomb Energy Vehicle في عام 2019. كما بدأ في استكشاف استخدام الإنترنت الصناعي لتمكين التصنيع ، وإيداع النماذج والخوارزميات باستمرار على المنصة ، وإعادة الاستخدام هذه المعرفة والأصول في عملية التصنيع ، وتحسين كفاءة الإنتاج ومستوى الجودة.

بدون دعم قدرات الإنترنت الصناعية AI + ، من الصعب أو حتى المستحيل إجراء تحليل دقيق للتغيرات الكيميائية ومعالجة مستوى مراقبة جودة البطاريات في جوانب مثل التجانس والطلاء وإنتاج القطب والتجميع واللحام والتركيب الكيميائي والتحليل الحجمي . على سبيل المثال ، في الروابط الرئيسية مثل الشحن المسبق للبطارية ، وفحص قيمة K ، والتنبؤ بالسعة ، يجب إجراء تحليل الاتجاهات الدقيقة من خلال البيانات الصناعية الكبيرة لتحقيق التحكم الحقيقي في العملية والاعتراض المحسن.

فقط عندما أصبحت تقنية الإنترنت الصناعية + AI ضرورة في الصناعة ، تمت إعادة تسمية مركز Honeycomb Energy Shanghai R & D ، الذي تم إنشاؤه في عام 2021 ، باسم Dr. Octopus ، بهدف تطوير أنظمة ذكية AI + البيانات الضخمة لربط الطاقة والذكاء الصناعي. يشبه الأخطبوط ، الذي يشير إليه العلماء على أنه أكثر الأنواع سحرية على الأرض وكائن خارج الأرض.

لا يمكن فصل إدراك الذكاء الاصطناعي + الإنترنت الصناعي عن البيانات الضخمة. يعتقد Zhou Xiaoyi أنه من منظور الصناعة بأكملها ، لا يزال تطبيق صناعة البطاريات غير مرضٍ ، والاستقطاب خطير. تحفر الشركات الكبرى في سيناريوهات تطبيق AI + الإنترنت الصناعي ، بينما لا تزال بعض شركات الخصر تعمل في أتمتة خطوط الإنتاج التقليدية.

ممارسات الشركات الرائدة مختلفة أيضًا. تستخدم بعض الشركات فقط AI + الإنترنت الصناعي لبناء الحواجز و Moat. من ناحية أخرى ، تدعم شركة Honeycomb Energy ثقافة مؤسسية مبتكرة ومنفتحة وتدعو إلى إنشاء تحالف مفتوح منذ البداية. تأسس الدكتور أوكتوبس في أغسطس 2021 وتأسس تحالف طاقة النحل لمنظمة العفو الدولية في ديسمبر.

السبب وراء رغبتنا في إنشاء تحالف بيئي هو أولاً لأن سلسلة صناعة البطاريات طويلة جدًا ، والعملية معقدة للغاية ، وهناك العديد من السيناريوهات التي لا تستطيع عائلتنا القيام بها. ثانيًا ، تتمثل نقاط قوتنا في التصميم والمهمة في الحصول على سيناريوهات وحالات وبيانات وخبراء وتحسين طويل الأجل. ومع ذلك ، فإننا نفتقر إلى المنصات والخوارزميات الاحترافية والخبرة عبر الصناعة ، لذلك يجب علينا تعزيز التحالف

وفقًا لـ Zhou Xiaoyi ، تتمثل مهمة AI Bee Energy Alliance في تعزيز الابتكار والارتقاء بنموذج التصنيع في صناعة الطاقة الجديدة. حاليًا ، هناك أكثر من 80 شريكًا موقعًا. الهدف من التحالف في عام 2025 هو تحقيق نموذج أعمال ذي قيمة مضافة عالية للتعاون المربح للجانبين والمساعدة المتبادلة والتعايش ؛ 3 مصانع ذكية للذكاء الاصطناعي ؛ 10 + معايير تطبيقات صناعة الذكاء الاصطناعي ؛ 100 + براءة اختراع ؛ 500 + ذكاء اصطناعيتطبيقات صناعية

افتح ذكاء بيانات الدورة المزدوجة

وفقًا لـ Zhou Xiaoyi ، تشمل قطاعات أعمال الدكتور Octopus ربط الطاقة والذكاء الصناعي ، بهدف إنشاء ذكاء بيانات مزدوج الدورة لـ "الجين الصحي" و "جينات التصنيع" لبطاريات الطاقة. يركز ربط الطاقة بشكل أساسي على تطبيق تقنية BMS لنهاية السيارة وتخزين الطاقة ، بما في ذلك أنظمة التحكم المتعلقة بمحطات تخزين الطاقة. ينقسم قطاع الذكاء الصناعي إلى الأجهزة الصناعية والبرامج الصناعية ، مع تركيز الأجهزة على التحكم في الحركة والرؤية الصناعية ؛ البرنامج عبارة عن حوسبة متطورة بشكل أساسي ، بما في ذلك بشكل أساسي منصة AIOT وخوارزمية البيانات الكبيرة AI ، ويشكل أخيرًا حلاً شاملاً يجمع بين الأجهزة والبرامج.

يعتقد Zhou Xiaoyi أن البيانات مهمة لدور AI + الإنترنت الصناعي ، حيث يمكنها القيام بثلاثة أشياء على الأقل: أولاً ، يمكن رؤيتها على المستوى الجزئي وفهم تشغيل الأجهزة من خلال البيانات المترابطة ؛ والثاني هو استخدام البيانات المجهرية لاكتشاف الأسباب الجذرية والقوانين الداخلية لمشاكل المعدات ؛ والثالث هو إيجاد حلول أكثر دقة وتشكيل قاعدة معرفية للمؤسسة بناءً على هذه الأسباب.

بالإضافة إلى عملية تصنيع البطارية ، تلعب البيانات أيضًا دورًا مهمًا في عملية استخدام البطارية. من خلال استخدام نفس الآلية ، يمكن تنفيذ استراتيجيات الشحن والتفريغ وخوارزميات SOX والتحذير المستند إلى السحابة وطرق الإدارة الأخرى للبطاريات أثناء الخدمة عن طريق إرجاع البيانات مثل التيار والجهد. نقوم حاليًا بمراقبة بيانات البطارية لأكثر من 400000 مركبة ، والتي تغطي خدمات مثل السلامة والأداء والإنذار المبكر وتقييم القيمة المتبقية

واعترف بأنه على الرغم من أهمية دور البيانات ، إلا أن ربط بيانات عمليات التصنيع والخدمة يمكن أن يحقق إمكانية التتبع والتغذية الراجعة ، وتحديد الروابط في التصنيع التي بها مشاكل ، والمساعدة في تحسين جودة المنتج ، إلا أن هناك أيضًا بعض التحديات. أولاً ، هل هناك بيانات كافية وبيانات نظيفة كافية للنمذجة المعيارية؟ فقط النماذج العالمية بما فيه الكفاية يمكن استخدامها من قبل الجميع ؛ ثانيًا ، في التصنيع الذكي ، فإن تعريف البيانات الحالية والاتساق والجودة ليست مرضية ، لا سيما في توحيد عمليات ومنتجات بطاريات الليثيوم ، والتي لا يزال لديها مجال كبير للتحسين.

من أجل تحقيق الابتكار ، وضعنا "منصة صلبة" للإنترنت الصناعي وبعض المنتجات المماثلة. لقد زرعنا محطات تحكم ومرئية في المعدات ، وأطراف BMS في حزم البطاريات ، واستخدمناها كناقلات للاندماج مع برامج وأجهزة الخوارزمية لتشكيل حل كامل.

باستخدام الذكاء الاصطناعي + الإنترنت الصناعي والحوسبة المتطورة ، قام دكتور أوكتوبوس بشكل مبتكر بربط بيانات تصنيع البطاريات وبيانات الخدمة ، وذكاء البيانات المحقق للتكامل الحقيقي في اتجاهين ، والتداول في اتجاهين والتطور ثنائي الاتجاه.

بناء علامة تجارية صلبة للإنترنت الصناعي + AI

فيما يتعلق بتطوير الإنترنت الصناعي AI + في المستقبل ، يعتقد Zhou Xiaoyi أن هناك ثلاثة اتجاهات رئيسية: أولاً ، المعلوماتية والترابط الرقمي. سينتقل الإنترنت الصناعي من قاعدة ذكية لتحويل المؤسسات إلى تطبيق متكامل في الصناعة. يجب ألا يكون ذكاء نظام واحد ، ولكن ذكاء منصة الإنترنت الصناعية بأكملها ؛ ثانيًا ، يجب دمج الإنترنت الصناعي المسمى "Gong" مع السيناريوهات الصناعية والخبرة الصناعية ، حيث تتطلب الصناعات المختلفة نماذج وخوارزميات مختلفة للتكيف مع هذه الصناعة ؛ والثالث هو الاستفادة من تكامل وتطبيق بعض النماذج والخوارزميات في جميع أنحاء سلسلة الصناعة بأكملها ، والتعاون في المنبع والمصب لتطوير الخوارزميات المقابلة على المنصة ، وسد سيناريوهات التطبيق.

من وجهة نظر Zhou Xiaoyi ، لا تفتقر الصناعة إلى الشركات الكبيرة المتخصصة في الذكاء الاصطناعي ، بل تفتقر إلى الشركات التي تدمج الذكاء الاصطناعي بعمق مع الصناعة. في الواقع ، في مجال الإنترنت الصناعي ، شركات التكنولوجيا الداخلية أو فرق العمل مثل Dr. Octopus ، التي تعتمد على طرف كبير أو مسار معين ، ليس لديها فقط بعض المنصات النموذجية والموارد السحابية التي توفرها Huawei و Baidu وغيرهما ، ولكن يمكن أيضًا تطوير التقنيات المقابلة بناءً على آليات المواقع الصناعية. هذا أمر بالغ الأهمية للتنفيذ الحقيقي للإنترنت الصناعي AI +.

الآن ، يتعاون الدكتور Octopus أيضًا مع بعض الشركات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا الإنترنت الصناعية لتكملة قدراته ، ومع ذلك ، "تتمثل ميزتنا أولاً وقبل كل شيء في أن لدينا فهمًا أفضل للصناعة ، حيث أننا نعمل باستمرار في المواقع الصناعية. لدينا أيضًا فهم أفضل للطرف أ وكيف يمكن استخدام AI + الإنترنت الصناعي ودمجها مع الأنظمة والمعدات الحالية.لدينا أيضًا فهم أفضل للأجهزة والمعدات والعمليات ، وبهذه الطريقة فقط يمكننا تحقيق الدقةالمعايير ومعايير سرعة الاستجابة ".