核心观点与关键数据
数字化通过技术与业务的有机融合，帮助企业系统性地应对市场的不确定性。传统数字化方法如统计过程控制（SPC）存在时效性不足、假设简单等问题，难以应对复杂的工艺波动。数字化转型的关键在于突破底层假设，通过跨工序、多因子的动态自适应过程控制，实现数据驱动生产要素，提升生产效率和质量。
业务数字化方案设计方法
- 业务解构：通过问题驱动的业务调研，对业务进行建模，挖掘本质，深挖当前方案的底层假设，找到导致问题的约束点。
- 数字重构：通过跨行业调研，发散形成新方案，基于关键质量特性（CTQ）优化设计，择优实施。
锂电池生产工艺数字化方案
- 工艺本质：工艺的本质是将产品目标分解为加工步骤，通过数字化手段抑制工艺过程的不确定性扰动，保证质量稳定。
- 数字化方案框架：包括感知（数据化）、认知（智能化）、行动（知行合一）三个要素，通过实时反馈、精准执行，实现跨工序的动态过程控制。
- 多因子工艺数字化方案：分为三个层次：
- 第一层：对可控制的参数进行闭环控制，赋能现场设备。
- 第二层：当控制参数仍不可解决问题时，调整规格线，使用动态规格线进行管控。
- 第三层：对结果进行提前预警，并给予辅助分析，提醒及时管理。
技术实现架构
- 电芯画像系统架构：包括定时计算任务、统计分析、时序分析、频域分析等，通过预警判断逻辑和多因子投票，实现风险评分和异常预警。
- 算法框架架构：包括统计分析、时序分析、频域分析等，通过电芯特征、膜卷特征、工单特征等多维度数据，实现精准异常预警和工艺优化。
结论与展望
数字化转型需要从流程驱动转向数据驱动，通过系统性的方法应对市场的不确定性。未来，随着个人智能、群体智能、数据智能、模型智能、算法智能的发展，企业需要不断突破创新，实现智能化生存。
