在政策支持和终端市场需求增长的双重驱动下，随着新能源汽车和储能电池发展的如火如荼，锂电行业异常火爆。但在强势崛起的背后，风险也在加速聚集，产能过剩、利润降低等问题正逐渐蔓延，行业开始新一轮大洗牌： 高端产能不足，低端产能严重过剩，逐渐被淘汰 原材料成本持续上涨，利润空间被压缩，急需降本增效 行业格局进一步走向集中，部分电池厂可能被迫退市 ......
基于此，比拼锂电产业制造升级，摆脱低端竞争， 通过数字研发技术帮助企业降本增效，筑造研发创新壁垒，已成为新的竞逐方向，宁德、比亚迪、中创新航、欣旺达等锂电巨头们已然率先开启。
笔者团队深耕电池、材料研发测试全链数字化运营服务领域多年，在与多个行业头部企业深入合作、交流的过程中，从3个不同的层级深挖出电池研发领域6大痛点并“对症下药”一一击破，打造出一个集电池研发、测试验证、大数据采集与处理、仿真计算分析、材料参数库等应用服务于一体的定制化数智平台，为电池材料开发、电池研发企业排忧解难！
痛点01.
实验室管理工作的复杂性和艰巨性与日俱增
随着实验室测试仪器及检测样品数目不断增加，叠加实验室自身认证认可的需要，传统以人工和纸质为主的实验室管理模式或者只能满足基本流程的lims系统已不再适应，暴露出诸多问题： 传统lims只能满足基本的业务流程，但扩展性差，性能效率低； 难以对样品的整个处理流程进行跟踪，发现错误时难追溯，浪费人力、物力，拖慢进度； 数据易丢失、难积累、难复用，且人工传递无法保证数据的真实性、时效性； 实验数据分散在不同的系统/文件中，难以集中利用发挥数据分析价值；
解决方案：强化业务管理、打通数据壁垒
一体化平台中dlims系统通过数字化以及智能化手段，完成了全要素考虑（人机料法环），全场景覆盖（下单、审批、领样、检测等），全成员参与（研发人员、检测人员、管理者）的深度闭环。通过线上快速提单，自动流转审核等，大幅降低线下纸质审核工作成本，提升业务流转效率；基于CMA/CNAS认证体系要求并融合实际业务场景，实现全流程可监控/可追溯，强化实验测试结果的可靠性和权威性；针对过去的数据孤岛和信息处理孤岛等数据分析困境，通过自动采集，聚合各环节资源数据，实现实验室资源的实时追踪、快速查阅，快速调用，降低资源管理难度，提升管理者的决策效率。
痛点02.
检测设备多、杂，需要大量人力操作
在当前的实验室检测业务中，通常会遇到大量不同厂商、不同类型的检测设备，从而面临设备接口不统一、数据协议不兼容、数据格式不一致等问题，导致数据采集的成本高、周期长、整合难，系统间数据传输难度与成本更是成倍提高。
解决方案：构建完善、共享、统一管理的数据环境
一体化平台中的dconnet（数据采集系统）集成了大量常用的数据介质通信协议，可以与各类别测试厂商设备高效对接，支持多源异构数据介质采集，实时/历史数据采集、多类别数据底座及存储平台等功能，日均数据处理量超1T，为实现现场设备信息的实时采集、处理和上传，为数据的真实有效、实时可用提供保证。
痛点03.
数据处理费时、费力、易出错
从测试设备上获取的数据需要经过人工计算、展示、对比、筛选、拟合等操作，得出差异性，分析结果判断图表是否有意义，进行分发和报告汇报。工程师每日需处理200-500GB不同来源及类型的数据，不仅耗费人力、出错率高、且数据未做深度挖掘，利用率低。
解决方案：一套平台完成数据获取、查看、分析
dCore（数据存储与处理平台）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）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），以T+1的方式处理每日产生的大量数据，分布式计算解决数据清洗及分析统计，最终的少量数据进入高性能数据库Clickhouse满足业务灵活的展示需求。多维度呈现可视化信息，时刻监控测试数据及时发现异常，避免长期浪费资源！
痛点04.
报告格式、形式各异，出具效率低
电池测试需要经过大量复杂而重复的验证工作，期间产生的数据量远超我们的想象，而工程师往往需要通过excel收集计算大量的信息与数据，再使用word制作成各类分析报告，如理化测试报告、安全测试报告、电性能测试报告等。面对巨大的工作量，软件卡顿、格式变形、数据不同步、人工操作易失误等问题常常让工程师头疼不已。倘若继续采用传统的出具报告方法，不仅浪费大量的时间、人力成本，产出的报告数据图标也不够直观，并且很难实现数据共享和管理。
解决方案：报告一键生成
dreport（智能报告）内含200+通用模板，自动生成测试报告，出具单份报告可从原先的8小时缩减至2小时，大大提升工作效率。 平台支持测试数据的多元化输入手段，包括手动输入、设备数据导入、数仓接入，数据输入后再通过模板自动化生成报告，研究人员可以根据自身需求和测试要求、报告格式，灵活地设置模板，以满足特定的应用场景和要求。并且可以用自己习惯的方呈现，如表格、图表、图像等，这样可以大大提高报告的可读性和实用性，帮助研究人员更好地理解和利用测试结果。
痛点05.
材料查找困难、准确性无法保证
在锂电池的研究和开发中，材料的选择和优化是提高工作效率的关键因素之一，研究人员或工程师查找材料的详细数据需要查找多个网站，效率很低且准确性难以保障，在不同材料之间的选型则需要查看大量的数据进行对比，非常繁琐。
解决方案：知识库沉淀，随时查询及对比分析
dMaterial（电池材料库）提供正极材料库、负极材料库、电解质材料库、导电材料库、PACK材料库、隔膜材料库、粘结材料库、失效材料库等各种材料的详细、精准信息，包括其物理和化学特性、性能参数以及相关的研究和应用数据，深度挖掘材料各项数据，纵向、横向刨析材料之间的差异指标，帮助电池研究人员、工程师和制造商进行材料、测试样品、供应商样品之间的对比，快速化筛选成百上千材料，找到最优候选材料，达到事半功倍的效果，减少研发测试频次，为企业有效降本增效。
痛点06.
海量数据沉没，无法深入挖掘
在数据密集的电池行业，测试分析数据无法利用越来越成为瓶颈，然而，电池的材料创新、结构创新与系统集成创新都离不开信息技术的运用，愈发需要通过计算与数据来整合、驱动整个研发体系。
解决方案：将数据沉淀、复用和高效应用
dAlgo（计算分析平台）可以通过数据沉淀，协助研发团队形成知识库积累，在电池寿命、充放电性能、失效、克容比、能效比等各种分析场景中使用。同时，具有对材料和成品在试制、测试过程中产生的大量原始数据进行高效处理计算的能力。如： 电芯体积变化分析，基于设备+数据的一体化解决方案 材料测试预测，通过测量分析粉末、极片等电阻，快速预测电池性能 通过机理模型、老化衰减数据库、参数辨识算法三大手段降低测试周期 测试数据异常智能分析，接入性能试验设备数据→创建异常监控项目范围和指标模型→创建异常监控自动作业程序→调用监控程序→输出异常数据结果 寿命预测分析，基于第一性原理老化分析流程，建立电池结构数据库和材料属性数据库，通过机器学习方法进行训练老化模型，再通过计算和实际测试数据不断完善模型，形成现有配方或相似配方的预测分析能力 数字孪生技术，将实验室一比一还原，结合数采和数控技术，让远程操作所见即所得
可以看到，一套高效的电池测试分析一体化平台将给企业带来三种竞争优势，为企业赢得战略主动： 减少人员冗杂，强化业务管理 提升效率，保障数据精准 研发数据高效利用，提升产品良率 当产业环境变化、技术演化趋势变革、核心竞争要素改变时，企业只有与时俱进地围绕新的核心能力构建高效的研发体系，才能以比竞争对手更快的速度来实现新产品研发，从而在新一轮的竞争格局中占据先机！
