基于 AI 模型的涂布厚度预测_电芯生产一致性AI解决方案_行业应用

电芯生产一致性AI解决方案

基于 AI 模型的涂布厚度预测

一、方案概述

基于 AI 模型的涂布厚度预测，主要是通过CAE涂布模型计算涂布厚度和浆料特性，结合AI模型的特征提取，构建工艺参数影响下的涂布厚度智能预测，通过硬件系统控制，来调节涂布过程厚度一致性较差的问题，完成产线工艺标准化流程的构建，为产线扩增或迁移和工艺参数优化带来巨大收益。

应用价值

通过AI结合CAE模型的仿真手段，能够大幅减少人工调试产线参数的时间成本，结合AI模型对涂布过程中的非线性关系分析，进一步提升干膜厚度一致性：涂布厚度预测精度可达0.1%，千分尺响应厚度异常调整时间为ms量级；
持续降低成本：减少不合格极片产出，减少后续工序浪费，综合生产成本降低 8%-15%；
同步加快产品产线迁移速度。

涂布仿真：通过CAE涂布仿真模型计算出涂布过程中的出流速度、干湿膜厚度等参数作为AI模型输入；
AI模型：将AI模型与涂布CAE模型相结合，分析涂布过程工艺参数的特征值，并进行数据清洗，结合特征判断，准确预测干膜厚度与分布；进一步的与硬件控制系统结合，修正涂布一致性、减少边缘流平等现象。

通过建立AI模型融合机理模型的形式，快速预测涂布工艺过程中的厚度分布预测，通过系统响应到的异常点指令，调节背辊与千分尺高度，自动且动态的调节涂布过程中的厚度波动性，减少边缘流平、厚度分布差等情况的产生。