这款对象正悄然成为锂电工程师的“最强大脑”

不仅降落了事情效率，还可能对数据的准确性、剖析的深度与广度，以及终极的决策质量产生不利影响：

1. 数据规模与格式纷繁繁芜：实验数据量每每极为弘大，涉及数百乃至数千组测试结果，且数据格式多样，数据构造可能分歧一，导致数据导入、洗濯与整合事情极其繁琐。

2. 大量韶光花费在数据处理： 从数据提取、格式转换、非常值剔除、数据标准化到初步统计剖析，这些重复性劳动霸占了研发周期的很大比重，挤压了深度研究的韶光。

3. 人工剖析的局限性：由于人力有限，研发职员常日只能对关键指标进行比拟剖析，难以全面捕捉到数据中的奇妙趋势、隐蔽关联和非常模式。
导致主要信息的遗漏，影响对实验结果的准确解读和对下一步研究方向的判断。

4. 数据整理缺点引发严重后果： 数据整理过程中的人为失落误，如数据录入缺点、打算缺点、单位稠浊等，若未能及时创造并改动，可能导致设计方向偏离。

5. 多成分比拟剖析难度大： 实验设计中常常涉及多个变量的交互影响，如温度、倍率、SOC（荷电状态）等，当须要比拟这些多维度、多条件下的测试结果时，传统的手动比拟办法既耗时又随意马虎出错。

6. 非常检测滞后，安全隐患凸显： 实验数据中的非常情形，如电芯过热、性能突变等主要旗子暗记，每每在测试结束后通过人工复查才创造，这时可能已经发生了电芯动怒、爆炸等严重安全事件。

7. 数据孤岛效应严重：测试数据分散存储在各研发职员的个人电脑中，缺少有效的数据管理和检索系统。
当须要查找历史测试数据、比拟类似实验或借鉴他人研究成果时，研究职员每每陷入“数据迷宫”，耗费大量韶光却难以找到所需信息，阻碍了知识的积累与传承，影响了研发效率和创新速率。

与此同时，企业管理者对数据的困惑也进步神速：数据分散在各个别系中，到底要怎么利用？数据质量层次不齐要怎么办理？这么多数据所有都是可以且可利用的吗？等等。

何以破局？

搭建高代价数据仓库

实现数据处理自动化和深度数据剖析

完全内容请扫描文末二维码领取

01

第一，测试数据高效采集

各电池企业的实验室每年都在不断累计测试数据，从测试2w通道到4w多通道，数据也从几十TB到几百TB乃至更多，海量的测试信息，使得锂电工程师们被淹没在数据的海洋中，找不到方向。

首先，我们采集来自各个环节的数据，包括不同厂商、不同测点标识、异构数据介质等，培植HIVE数据仓库加OLAP剖析型数据库集群的稠浊架构办法完成数据存储。
通过规则初筛、变点检测、多工况过滤、集身分类器预测等步骤，对采集的数据进行非常监控与剖析，担保入库质量。

同时，搭建了56个数据脚本（设备数据标准化、数据仓库处理、数据质量探查等）和3个数据处理模型（预处理模型、温度通道模型、工步序号模型），工步序号模型，重启测试可自动关联数据；温度通道模型,差异温度测试可快速解析数据；跨天处理模型，可快速接续不同韶光、不同设备测试数据。
（如您想理解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

02

第二，搭建专用算法，自动剖析操作

在海量的电池测试数据面前，人工打算与剖析既耗时又易出错，而自动化打算则能有效办理这一难题。

平台内嵌独立的数据剖析开拓功能，覆盖9大测试项，供应150余种专业剖析模板，为5大剖析场景做事，工程师可以在平台上进行dQ/dV曲线剖析、HPPC剖析、放电速率剖析、GITT剖析、循环寿命剖析等。

部分剖析模板

数据自动剖析

场景1.测试数据完全关联与灵巧查询

研发职员可通过项目编号、package、Barcode、材料体系快速搜索到测试信息。

场景2.测试数据可视化比拟剖析

为了直不雅观呈现测试数据的差异和趋势，平台内置丰富的数据可视化工具和专业剖析模版，助力研发职员快速洞悉不同Package组别的性能表现。

场景3.设计方案利害智能比拟剖析

自动输出电芯在不同测试条件下的不同组别之间性能参数比拟结果，赞助研发职员判断不同设计方案的性能利害，避免由于数据剖析不到位导致的不必要实验，减少研发本钱。

场景4.长期测试数据（截止条件）实时监控

对付长循环数据，实现数据的日更新，对付新平台、新体系的研发项目以及靠近截止条件的循环数据，可以每天查看数据情形，及时剖析及创造问题、避免导致电池爆炸等安全风险，以及及时优化设计方案。
供应数据拟合剖析工具，包括线性拟合、非线性拟合等，赞助研发职员提前预判截止条件。

场景5.测试非常定位及关联剖析

在测试过程中可以实现非常的即时识别，并及时提示，包括单体电芯非常、及平行样非常等。
内置常见剖析场景，如查看原始数据、查看dQ/dV曲线，查看关联温度曲线等，帮助研发职员快速定位非常缘故原由，辅导非常电芯及时下机、避免资源摧残浪费蹂躏。

（如您想理解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

03

第三，数据沉淀 智能化运用 赋能研发

大量的测试化数据经由标准化剖析之后，结合锂电池材料数据资源，可沉淀下来形成企业知识库，如材料数据库、电池表征库、电化学参数库等，将极大地有利于企业知识复用，加快产品的研发迭代。

比如一些工程师由于履历不敷，在不同材料之间的选型须要查看大量的数据进行比拟，并且有时候查到的内容还是不是准确信息，摧残浪费蹂躏很多韶光。
这时候，通过电池材料库功能就可以直接在线查询正极、负极、电解液、PACK、隔膜、粘结等各种材料的详细精准信息，快速筛选成百上千种材料，在线比拟找到最优候选材料。

电池材料库

在测试环节，报告出具也是一项费时费力的事情，工程师每每须要通过excel网络打算大量的信息与数据，再利用word制作成各种剖析报告，如理化测试报告、安全测试报告、电性能测试报告等。
采取传统的出具报告方法，不仅摧残浪费蹂躏大量的韶光、人力本钱，产出的报告数据图标也不足直不雅观，并且很难实现数据共享和管理。

本平台供应了超200个报告模板，只须要大略的拖拽配置即可智能天生报告，单份报告制作韶光可从8小时缩短至 2小时，同时杜绝了人为成分造成的偏差，保障了检测数据的准确性。

智能报告

随着运用的进一步深化，我们还将面临一个关键问题，那便是如何将这些数据进行智能化运用，从而为我们的下一步研发操持供应有力辅导。
比如结合电化学反应机理模型进行AI算法开拓、利用模型进行电性能仿真等，终极实现指数级赋能电池研发事情，帮助管理者更快速、准确地进行科学决策。

（如您想理解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

这样一套平台就完成了数据的采-算-用贯通，借助大数据剖析，更准确判断设计优化方向，从而将实验次数减少到最少，帮助工程师更快、更准确地剖析电池测试数据，及时创造问题，大大节省事情韶光，从而缩短研发周期，加速产品上市进程。

目前，该平台已经在蜂巢、欣旺达、远航锦鲤等头部企业利用，欢迎扫描文末二维码，详细理解案例详情，以及平台各项功能亮点，预约演示！

其余，笔者团队最新研发的电池智能研发BDA 已重磅发布，为电芯研发工程师供应电芯快速设计工具、需求管理和材料数据库等功能，可进行智能选材、单人一键天生设计方案、深度集成的仿真剖析等，实现电芯开拓从基于履历的设计到基于材料数据库和人工智能的智能赞助设计。

作者简介

吴叶超，中国科学技能大学博士，电芯研发专家，紧张研究方向为锂离子电池仿真仿照和金属氯化物固态电解质及其全固态电池，参与国家重点研发操持1项，江苏省计策级项目1项，青年基金项目1项；揭橥SCI论文5篇，个中参与揭橥nature论文1篇；专利18篇。

团队有着多年锂电厂商数字化转型履行履历，做事的客户包括宁德、蜂巢、欣旺达等多家电池大厂，为企业供应痛点诊断、转型路径方案等建议，让企业在数字转型中少走弯路。

END

来源：电池技能TOP+

注：本站转载的文章大部分网络于互联网，文章版权归原作者及原出处所有。
文中不雅观点仅供分享互换，如涉及版权等问题，请您奉告，我将及时处理！