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  當前的電池領域群雄逐鹿，競爭愈發激烈。業內預計，按照目前各家規劃的擴張速度，電池產業或將最終走向產能過剩，但這種過剩將體現為結構性產能過剩，優質電池產品仍將供不應求。因此，提升產品質量更加成為電池廠商應對競爭不可或缺的利器。

  “把一條2GWh產能的產線擴大到10GWh，甚至更高，如果只是靠壘設備，就不是升級換代。同時，數字化技術也要真正用活，有效且可靠，而不是玩概念�！睂幍聲r代智能制造部的馬林博士告訴證券時報采訪團，在燈塔工廠中，不同工序之間的融合程度更高、拉線標準化更強、生產節拍更快、無人化做得更徹底，而這背后則是看不到的數據模型、系統算法、邊緣計算等能力在支持。

  以涂布工藝為例，這道工藝是電池極片制造中的精細活兒，需要將已攪拌好的漿料均勻地涂抹到厚度僅有幾微米的箔材上。傳統的涂布工藝十分依賴人工經驗，調試精確度只能靠“涂布大師”手工操作來應對涂布工藝上的不穩定性。

  對此，四川時代宜賓工廠開發了鋰電加工工藝閉環控制算法，對1000多種粉體和流體的各項組合參數進行建模并深度學習，實現箔材涂覆微米級的嫉骺�，處V瞬返囊恢灤浴１熱紓綣諧魷至巳畢藎諳嘸囁毓δ芫突峒笆本�，版y憊さ諞皇奔浞⑾治侍狻?

  “我們通過測算發現，燈塔工廠通過技術應用帶來了可觀的降本效果，同時也保障了交付能力，交付速度和品質獲得了很多國際大客戶的認可，這也是一種潛在收益�！瘪R林表示。

  值得一提的是，燈塔工廠也在改變勞動力與生產的關系。證券時報采訪團在寧德時代總部基地看到，燈塔工廠產線上需要的員工數量很少，只有在人工抽檢、設備運維等少數環節仍然需要員工參與。

  “我們并不是不需要人，人依然是重要的生產要素�！瘪R林說，設備的自動化程度提升是為人賦能，把不必要的重復性勞動力解放出來，同時產生更多對復合型人才的需求，“原來我們的IT同事缺乏對制造的理解，而搞制造的同事又不了解軟件算法，為此我們早在2020年就專門成立了智能制造部，針對大數據、人工智能、設備控制等方面提升團隊專業性和復合性”。

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