随着近些年新能源汽车井喷式的增长，市场对大容量锂电池——动力电池的要求也提到了一个新的高度，无论是正极材料、电池的产能、能量密度、电池性能和续航能力，还是稳定性和可靠性，都面临着更高的挑战。在这其中，数据分析在锂电池产业链的工艺改进和质量提升上发挥着越来越重要的作用。
究竟数据分析在锂电池上下游产业链如何发挥作用？业界领先企业在工艺优化、良率提升、可靠性提升等方面的最佳实践有哪些？9月23日下午14:00-16:00，由JMP软件举办的锂电池线上专题研讨会将与你一探究竟！
此次研讨会特别邀请国内锂电池行业佼佼者宁德时代新能源科技股份有限公司（CATL）的六西格玛黑带大师范老师、国内正极材料领先企业巴斯夫杉杉新能源龙老师为演讲嘉宾，连同JMP软件数据分析顾问杨老师，携手分享如何量化分析锂电产品从零部件到系统的可靠性、电池售后质保分析、电池质量管理、关建因子识别、实验设计DOE等精彩话题，为产品的工艺优化、生产制造和质量管理提供确切的依据和参考。
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在研讨会中，你将聆听：
演讲一：
DOE响应曲面设计在锂电正极材料领域的应用
演讲嘉宾：龙老师，巴斯夫杉杉新能源科技股份有限公司，研发工程师
演讲话题
在新能源车蓬勃发展的今天，锂电池作为其核心部件引起了广泛关注，而其中正极材料又极大程度决定了电池性能的上限。
为优化正极材料合成工艺参数以获得最优电性能，工程师对相应的正极产品进行了各工艺阶段的小试实验优化，识别出几个关键【因子】并得到较优的产品。为进一步得到最优产品，针对实际情况设计了响应曲面实验设计，获取实验数据后进行了回归建模，利用所得模型预测出了最优工艺，经实践验证后最终获得优异性能的正极材料。此外，产品合成过程中的检测数据（物化数据）被合理分析运用，得到一系列极具价值的科学规律作为技术储备。
本次探讨会，龙老师将通过实战案例进行全新演绎。
主要内容：
锂电行业背景介绍：
锂电池产业背景及其基本工作原理
正极材料在电芯中的重要性
当前三元正极材料开发的主要矛盾
当前三元正极材料开发工序步骤
实验背景介绍：
工序步骤中可能的重要因子
经过前期工作筛选后得出的【重要因子】
基于【重要因子】结合现场情况实施【响应曲面】设计
常规回归分析：
分析【容量】【保持率】两个响应的数据稳定性
构建【保持率】所对应的回归方程
构建【容量】所对应的回归方程
联立两个模型并进一步根据需求得出【拳衡最优工艺】，验证以上工艺确立其有效性。
PCR回归分析：
带入合成过程中的【物化数据】结合【重要因子】进行【PCA】降维变换，筛选出6个【主成分】。
使用【主成分】作为新的因子结合响应【DCR】进行【多项式回归】得出【预测模型】，【预测模型】将作为技术储备对后续实验中不同样品的【DCR】进行早期预测。
其余数据科学分析：
皮尔逊相关性
【聚类】分析
演讲二：
锂电池产品及系统可靠性分析—应用JMP改进锂电池的可靠性
演讲嘉宾：杨老师，JMP中国区数据分析顾问
演讲话题
从2007 年JMP“生存/可靠性（Survival/Reliability）”的四个平台、三个分布，到如今的14个专业平台，包罗万象的JMP可靠性平台为客户提供了专业的可靠性和生存分析功能，可帮助用户分析、预测单一部件、可修复产品乃至整个系统的可靠性，可满足各行各业可靠性工程师极为复杂的需求，综合地覆盖了可靠性数据分析和可靠性工程的软件需要。这些软件平台不仅支持成熟和传统的方法，而且代表目前的研发前沿。
在研讨会的第二场演讲中，杨老师将重点介绍：
如何量化分析锂电产品从零部件到系统的可靠性，从而指导产品设计；如何使用JMP的可靠性模块对锂电池市场端的返修数据进行建模和预测，为产品的可靠性管理提供量化的答案和建议。
主要内容
单体可靠性建模
电池pack系统可靠性研究
售后质保分析
演讲三：
案例分享——冷压厚度参数自适应调整
演讲嘉宾：范老师，CATL智能制造大数据经理、六西格玛黑带大师
演讲话题
作为锂电池生产工艺中的一个关键工艺参数，项目组发现极耳错位是导致锂电池卷绕工序报废的主要原因。数据分析发现极耳错位主要原因是冷压停机位导致的极片厚度不均，因此需要控制冷压厚度保持稳定。
在本次研讨会中，范女士将演示如何运用JMP分析发现问题发生的原因， 并运用拟合模型建立冷压升速场景参数自适应调整数学模型加自动闭环模型，导入智能化控制，从而控制冷压厚度保持稳定，降低产品过程变异，提升质量水平。
主要内容
箱形图和柱形图分析
时间序列
拟合模型
数学建模和机器学习
JMP脚本程序
哪些人适合来听？
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