大部分锂电池企业信息化建设的开展还是比较早的。
锂电池行业随着电动交通的兴起和清洁能源的需求增加，市场迅速扩张，产量和销售额呈现爆发式增长。然而，随着市场饱和度的提高和竞争加剧，锂电行业逐渐感受到了发展的瓶颈。在本白皮书调研过程中，多家企业表达了企业快速发展与数字化精耕细作之间的矛盾与惋惜。但是，数字化转型什么时候开始都不晚。在数字化转型（含信息化建设）进程中，锂电池企业反映出来的以下几个机遇不容忽视： 细分市场快速深化，要求企业提高整体敏捷性和灵活性。消费电池、动力电池和储能电池等电池市场正在快速细分，企业需要在产品与创新、生产与供应、文化与组织、市场洞察与决策中快速响应及灵活应对，才能抢占先机。在全方位的竞争中，面对如何快速整合企业的核心资源高效脱颖而出，具有“数字化战略”思维的企业一定先拔头筹。
反映时代进程的企业规模，影响着数字化转型。首先，新入局者（需要有一定股东实力或其他电池类别积累）的历史包袱并不沉重，新入局者其实有着和老牌玩家相当的竞争力；而老牌玩家虽已大都开始了数字化转型，但是正在进入解开“庞大的组织结构和业务复杂性”等“历史包袱”的深水区。特别是本次白皮书调研的营收规模在 30 亿至 100 亿的企业，赶在了最好的时候入局，但怎么利用捉襟见肘的资源去弥补过去各环节“不够深耕细作”的缺失，非常考验这部分企业的生存智慧。站在数字化转型（含信息化建设）角度，谁能打开数字化的视野、谁能打造合适的数字化工具、谁能率先进入数字化的正循环，谁才能赶得上时代——时代从来不等人，它以自己的节奏不断前行，激励着我们追求进步和突破。 企业基因与数字化突破存在必然关系。“企业基因”可能被行业的快速发展中的荣誉光环而掩盖，但“企业基因”可能是企业最好的数字化转型抓手。无论研发驱动型的、生产制造型的、方案整合型、市场服务型的锂电池企业都可以找到适合自身的“数字化转型”切入口，进一步打造“数据驱动型”企业。
大部分锂电池企业信息化建设的开展还是比较早的，如本次白皮书第二章所示，50%的锂电池企业其实已经进入数字化转型阶段，而目前“生产制造”环节依然是关注度最高、智能制造成熟度最高的环节。 从锂电池企业的“生产制造”来看，依然有不少值得锂电池企业深入探讨的领域。
(1) 数据标准化 锂电池企业工艺复杂，工序较多，每道工序需要不同设备，设备种类多、设备品牌多、PLC和上位机品类众多，生产数据海量且高频率发生，给数据采集带来很大挑战。锂电池制造企业在面对设备及供应商众多、数采层次复杂、生产逻辑关系复杂、关键定义及协议标准不一致的情况下，需要花费数月进行设备调试及产线拉通。
设备与系统之间对接方式的多样性和不一致性，数据格式和结构差异很大，不同厂商提供的 API 差异，导致接口集成和数据提取的复杂性等诸多问题和挑战。 锂电池企业数字化转型重点建
依柯力信息科技（上海）股份有限公司（本文简称“依柯力”）在客户的生产制造中辅助关注的主要数据包括 4 类：生产信息类、报警信息类、过程工艺参数类、设备状态类，对于这些类别数据的产生、获取、存储以及利用都有必要形成标准化。 依柯力认为，特别对于大型锂电生产企业，旗下有多种产品、多条生产线、多个生产基地，企业的生产订单通常经过统筹安排各个产线进行生产，前些年为了迎合市场需求的激增，疯狂地扩张产线，通常在信息化方面规划不够完善，在没有建立数据标准的前提下，问题也逐渐暴露出来。同种工艺的不同品牌的设备产生的数据具备不同种格式，不同工艺的设备产生的数据要点不统一，无法进行统一展示；不同单机设备，具备各自的上位机系统，集成商需要适配各设备商完成系统集成，导致改造项目中，每一方都必须参与才能工作；不同线体的集成商通常不止一个，集团内对各个线体的掌控只能做到顶层统一，底层无法做到统一。
苏州瀚码智能技术有限公司（本文简称“瀚码技术”）针对这种异构性对数据整合和分析的困扰、针对数据标准化的必要性，提出了“行业内需要多方共同制定通用标准以确保数据一致性”和“从数据标准化到共同标准化”等重要议题。 瀚码技术确信，如果生产厂商、设备制造厂商、软件厂商三方玩家联合致力于“数据标准化”，一定能带来真正的数据准确性和可靠性。瀚码技术特此对业内开放国内先进的数采网关“Edge”与设备数字化平台“承影”，为与行业同行者一起寻求未来发展的方向、为企业的实时监控和远程管理提供更多机遇。
“数据标准化”的提出正好反映了行业的困境：行业发展之快、设备更新之速、工艺调整之繁、人员流动之频让大部分企业在打造自己的数据标准时，首先要面对巨大的成本压力和时间效率问题。谁会沉下心来做如此艰难的数据标准化建设呢？ 根据本次白皮书的调研，真正已经建立了内部相对完善的“数据标准”（仅生产制造环节）的企业依然是少数。大家都知道龙头企业遥遥领先，是否无视了其内功之扎实就望其项背？从行业角度来看，无论是制造本身还是数字化转型，“数据标准化”或许到了一个非常关键的时刻——这有可能是打通行业任督二脉、突破行业众多关键瓶颈的关键位置。
结合国家《锂离子电池综合标准化体系建设指南（2023 版）》征求意见稿中的基础通用标准(SJ/T11862-2022)、制造与检测标准等，行业可以考虑制定针对设备数据采集的相关标准，以便将数据源头进行规范管控。瀚码技术基于上述标准及规范进行实践，确保在不同设备和环境中实现数据的一致性和可比性，并鼓励设备制造厂商采用统一的 API 标准，简化接口集成和数据提取的过程，瀚码技术也乐意将自身沉淀与积累贡献给行业，共同推动并制定行业内通用的数据标准进行推广。本次白皮书也倡议在未来更多有志之士加入“数据标准化”的长期事业之中。
(2) 工艺优化的深化 工艺优化及提升与数字化技术密不可分，是锂电池企业一直大力投入且永无止境的领域。依柯力认为信息化系统对于锂电行业工艺优化和提升，需要达成柔性化、自动化、追溯性、可视化以及无纸化这几个目标。实现这些目标需要做到： 配置和扩展：面向个性化的软硬互联，全方面功能可配置，快速响应多品种的市场需求。
柔性化配置以达到适配产线扩展、适配新产品扩展、适配车间布局（线体、工位）的调整、适配工艺路径的调整、适配工艺参数（工具及设备）的调整、适配岗位（生产岗及质量岗）的调整、适配追溯规则的调整的功能。 数据驱动的自动化：从计划到执行的数据流动全自动贯通，为企业快速决策提供依据。ERP 系统将订单日计划及产品 BOM 与特征信息发送至生产执行系统，计划管理模块接收计划并生成生产订单，再根据工艺路径拆分车间及线体工单到设备层。产品跟踪模块根据条码及RFID技术跟踪产品过点信息，并通过到位信号触发防错、质量检查、物料拉动等过程，实现从计划到执行的数据流动贯通。 全面数据采集：生产质量工艺全面采集，包括人工检查，设备工艺质量数据等，实现产品全生命周期管理
数据透明及展示：通过现场 LED 屏，现场操作终端，电视机，CCR 中控室等多种方式，展示工厂生产运营信息。 无纸化及数据分析：全面的电子化及多样化的数字报表，为管理人员指导生产，优化工艺等提供保障。
通过集成式的操作终端，让所有岗位画面风格统一，集成岗位所有操作功能可配置，展示项基于工厂建模自动生成，数据根据产品跟踪点位自动刷新。
深圳芯享半导体科技有限公司（本文简称“深圳芯享”）更加具体地指出，由于电池生产工艺复杂，每个工序工艺管控都会对成品质量产生较大影响。而在核心生产工序，受物料导电剂、正负极活性物质、环境温湿度等因素的影响，很容易产生缺陷，如涂布工序易产生头厚、尾薄、厚边、露箔等面密度不均问题。
目前锂电池生产的自动化程度已经很高，生产过程正在沉淀大量数据，结合半导体行业及锂电行业的优秀经验，传统的“事后参调”不一定能更快速响应锂电行业的现状及工艺优化要求。若结合基于大数据监测预警及工艺参数自动下发优化机制，可实现关键工艺优化及自动调优，极大提升良率及效率（当然，这要求企业具有与自动参调对应的、相当扎实的信息化及数字化基础）。
(3) 质量/品质管理继续深化 工艺优化最核心的目的就是加强产品的质量和品质管理。锂电池的质量及品质管理正在逐步进入深水区，各路方法论、模型、工具不断涌现。 “极片对齐度检测”是锂电生产过程常见的“数字化检测”场景。以这个场景为例，深圳芯享认为在极片撕裂、翻折等情况下，X-RAY 设备自带对齐度检测算法过杀率过高。继续深化“数字化检测”的话，可以依托光学成像和机器视觉分析两大技术平台，形成一体化视觉解决方案，核心是高精度成像及视觉分析两项核心能力，从而提高缺陷检测准确率。视觉解决方案可泛化、复制应用到更多品质检测场景，如顶盖焊接缺陷检测等更多视觉应用领域。
依柯力认为，锂电行业在质量和品质管理方面，针对过程数据的捕捉包括分析，还存在巨大的提升空间，这里指的”过程数据”不是指的锂电生产的过程，而是具体到每次工艺执行的过程。
通过过程曲线以及监控窗口来评价质量，采用了与传统质量评价方法完全不同的思路，不以最终结果为唯一导向来确定质量好坏。
工艺过程曲线相较于人的心电图, 每个过程都有可控制和可重复的特征。而只有通过过程曲线的分析，我们才能找出上述第 4 类品质问题，或者叫做品质隐患，从而及时处理防止不良流出。
以锂电生产过程中常见的焊接过程为例，通过对焊接位移曲线的捕捉，可以监控焊接各个过程的时长、变化趋势、幅度大小，再配合焊接过程中的电流、电压、功率等曲线进行综合评价，从而识别各种焊接缺陷，而不是仅仅输出一个不合格结果。
碳排放管理及 ESG 治理是当前锂电池企业关注的核心问题。
对碳排放管理及 ESG 治理的概念论述非本白皮书重点，我们仅提出几个与数字化相关的要点供企业参考： (1) 企业需要更多地去了解关于碳排放及 ESG 治理的相关知识，碳排放管理与ESG治理密切相关，并且在 ESG 框架中起着重要的作用。可以说，碳排放管理作为核心基础，在ESG治理的环境维度、社会维度、治理维度中均有所体现，因此先做好企业的碳排放管理，是进行ESG治理及数字化提升的必经之路。 (2) 数字化技术支撑碳排放管理，碳排放管理反哺数字化水平。贯穿产品全生命周期的碳排放管理，需要收集和监测与碳排放相关的数据、需要升级数据分析和评估技术，碳排放管理目前已经具备非常清晰的价值路径。而本就体现在企业研发、生产、运输、销售等各个环节的碳排放数据提取及打通，可以帮助企业深化管理水平，提高管理效率，从而反哺企业各经营环节的数字化水平。
(3) “电池护照”的要求给国内电池企业带来了巨大的挑战及机遇。“电池护照”要求电池生产销售回收等每个环节都有明确的数据追踪和记录，电池碳足迹作为其中非常重要的组成部分，重要性无需多言。目前锂电池行业碳足迹核算与方法论还比较薄弱，特别是上下游打通的碳足迹测算尚未全面铺开，困难与机遇并存；且“数字电池护照”底层的数据可能是最贴近“数据资产”的价值体现，提请同仁们关注。
本段所指企业内部的“数字化模型”是指在企业运营管理过程中，利用数字技术和数据分析建立的模型和系统。包括不限于基于企业知识、业务、流程、制造过程而产生的预测模型、优化模型、风险模型、质量控制模型、决策支持模型、数据分析平台等。
在本次白皮书调研中，我们发现缺少必要的“数字化模型”，或是目前企业数字化转型的最大的障碍。“数字化模型”首先是帮助企业深入理解业务运营，优化决策过程，才能更加精准的采集“数据”，结合“数据”提供更准确的预测和分析。 进一步的，有了“数字化模型”，企业才能跳出被动、救急式上线系统工具的误区，促使企业产生真正的内生动力去匹配合适的工具及应用进行实施赋能于实际业务，这些工具和应用可以是系统、软件、优化算法等等。 真正抽象的深度“数字化模型”对于每一家企业来说都是特别的、具有独特竞争力的、属于内部商业机密的，需要企业自己主动识别及打造。行业发展过快的时候，企业往往会忽略这种内部模型的打磨，寄希望于花钱买各种系统来解决问题。值得注意的是，这造成了“数字化模型”价值的严重低估——企业不愿意投入大量的时间精力去“打造”，而对软件服务商的服务价值难以“定价”，企业陷入两难境地。
只有看清楚这一点，“数据”、“数字化模型”和“工具软件”之间才能形成一个真正的循环迭代链路——数据提供了数字化模型的输入，模型通过分析和建模产生洞察，工具应用将洞察转化为实际行动并收集新的数据。这个循环不断地推动企业的数字化转型，不断优化和改进企业运营和决策。
对于在行业中深耕的服务商而言，最大的价值就是帮助企业搭建通向实用的、有效的“数字化模型”的桥梁。他们已经整合了有针对性的“基础模型”供企业填补及深化，他们用专家知识及数字化技术提炼及显化企业的内在价值。
