汇川EtherCAT与西门子Profinet跨协议通讯方案——新能源20GWh储能电池PACK生产线案例新能源储能行业是当前工业自动化领域增速最快、政策扶持力度最大、市场前景最广阔的核心赛道,储能电池PACK 华南某新能源企业2026年新建20GWh储能电池PACK生产线,聚焦大型工商业储能电池模组的规模化制造,却因多品牌PLC总线协议异构,陷入生产节拍滞后、次品率偏高的困境。 一、项目背景该企业新建的20GWh储能电池PACK生产线,是面向2026年储能市场爆发需求的核心产能项目,整线规划实现“电芯上料-模组装配-激光焊接-性能检测-成品码垛”全流程自动化。 五、应用效果通过塔讯TX161-RE-ECS/PNS工业物联网网关的部署应用,彻底解决储能电池PACK生产线的跨协议通讯痛点,实现工业自动化与工业物联网的深度融合,核心应用效果如下:1.产能达标,节拍优化 该方案凭借出色的兼容性、批量组网能力与高稳定性,不仅适配新能源储能电池PACK生产线,还可广泛推广至新能源汽车动力电池、3C电子制造、汽车零部件加工等工业自动化高端场景,能够快速适配不同品牌、不同规模的跨协议通讯需求
新能源赛道高速扩张,电芯厂、PACK厂、储能系统企业、BMS研发实验室都离不开锂电池老化充放电测试。 这款通用型锂电池充放电老化测试上位机平台,原生兼容市面主流充放电机、温控环境箱、数据采集模块,打通CAN、Modbus、RS485、TCP/IP多通讯协议,一套软件覆盖电芯筛分、PACK批量老化、储能模组长循环 多通道同步性差,批量一致性测试失真PACK、储能模组需要上百通道同步启停做并行老化,传统上位机启动时差大,无法精准模拟整包同步充放电工况,单体匹配、一致性筛选数据误差大。 可自由设置循环次数、电压/电流/温度/容量多维度截止保护条件,支持加速老化、标准容量测试、长循环寿命验证、模拟工况路谱测试等方案模板,电芯、动力PACK、储能电池、消费锂电通用。 3.储能系统厂商:模组/集装箱级长循环评估针对大容量储能模组、高压储能系统开展上万次循环寿命测试,分析温度梯度对容量衰减的影响,输出系统级寿命建模数据,支撑储能电站可靠性设计与安全标准验证。
在工商业储能加速迈向GWh级规模化的当下,软包电池凭借高能量密度、灵活的尺寸设计以及优异的安全性,在定制化储能场景中占据重要地位。 然而,软包电芯的物理特性(如铝塑膜封装、极耳易变形、堆叠后厚度公差累积)决定了其PACK及模组产线的制造工艺远比圆柱或方形电池复杂。 当前,软包模组PACK线正面临从“单点自动化”向“全链路智能化”跨越的关键节点。传统的制造执行系统(MES)往往仅作为生产工单的记录工具,而在面对软包电池特有的工艺约束时显得力不从心。 以某年产2GWh的工商业储能软包模组产线为例,该产线面临换型频繁、焊接良率波动大等问题。通过导入上述MES架构,实施了以下具体技术改造并取得了显著成效:数据采集中台建设。 软包工商业储能模组PACK线的数字化升级,本质上是一场从“自动化”向“数据闭环”的架构重构。只有真正解决异构协议、公差累积和数据存储的底层痛点,才能让产线具备应对高频换型和极致良率的韧性。
展品范围 一、电池(电芯&PACK)展区 ◇ 动力电池:各类方型、圆柱、软包锂离子动力电池、电芯、模组与PACK,固态电池,超级电容器,钠电池,空气电池以及动力电池梯次利用、回收及拆解技术,电池仓储物流等设备及服务商 、超级电容器、可再生燃料电池、液流电池等; ◇ 储能系统与解决方案:新能源储能柜、集装箱储能电站系统、户外移动储能电源、离网/并网储能系统、基站储能、微电网、分布式能源、EMS、BMS、储能逆变器、能源互联网技术 、UPS系统,光伏储能系统,光储充一体化系统等以及嵌入式储能、飞轮储能、抽水储能等; 三、电池材料及配件展区 ◇ 锂电池材料包括正极材料、负极材料、电解液与添加剂、导电材料、电池隔膜、铝塑膜、保护膜、铜箔 ; 四、电池设备展区 ◇ 锂电池用研磨、搅拌、涂布、对辊、分条、制片、卷绕、装配、烘烤、入壳、除湿、注液、封口、焊接、化成等,以及锂电池智能模组线、PACK分选、机器视觉、点焊、包膜、配档、组装、测试 电池等储能产品代理商、经销商、采购商; 电池及PACK制造企业,材料、设备、配件制造商、代理商、经销商、进出口贸易商等; 新能源汽车整车厂商(乘用车、重卡、物流车、工程机械车辆等)、新能源汽车运营商(
方壳电芯组(通常指方壳电芯模组或Pack)的自动生产线,是当前动力电池与储能制造领域的核心工艺环节。 随着CTP(CelltoPack,电芯直接集成至电池包)技术的大规模普及,模组设计的集成度持续走高。 传统的"电芯-模组-Pack"三级结构被简化为"电芯-Pack"两级,这对焊接熔深、孔隙率以及装配精度的要求直接从毫米级推向了微米级。 这套架构已在某头部电池企业的方壳电芯模组产线完成改造落地,以下为实测数据。场景背景:该产线在Busbar超声波焊接工位长期存在虚焊问题。 第一级立即向PLC发送预警信号,建议微调振幅补偿(动态增加3%—5%);第二级通知上游视觉系统加强对该批次铝巴来料的表面纹理识别,一旦识别到氧化皮过厚,自动触发分拣剔除。
一、项目背景:储能电池PACK产线的通讯困境在工业自动化领域的新能源储能电池PACK产线中,某企业采用和利时DCS(ModbusRTU协议)负责产线整体的工艺监控、安全预警与数据归档,搭配三菱FX5UPLC 储能电池PACK生产作为新能源行业的核心环节,是工业自动化中对工艺精度、安全管控要求极高的前景行业(2025年全球储能电池市场规模预计超3000亿美元),对工业物联网环境下设备的实时数据交互与安全运行提出了严苛要求 数据追溯全面落地:通过网关将工艺数据自动上传至工业物联网平台,不合格品追溯时间从4小时缩短至3分钟,实现储能电池从电芯到PACK的全生命周期数据追溯,顺利通过下游储能电站客户的质量审核。 小时<3分钟日均通讯中断次数2-3次0次七、行业价值与后续扩展本案例聚焦新能源储能电池PACK行业,该行业是实现“双碳”目标的核心领域,直接影响储能系统的安全性与可靠性。 此方案可复制至动力电池PACK、储能电池模组测试等产线,后续可扩展接入AI工艺优化系统,通过工业物联网平台分析历史焊接、检测数据,自动生成最优工艺参数;或对接MES系统,实现生产数据与订单管理联动,进一步提升储能电池生产的智能化与精细化水平
在动力电池与储能领域,软包电池凭借其高能量密度、灵活的尺寸设计以及优异的安全性,在高端乘用车及特种储能场景中占据重要地位。 然而,软包电芯的物理特性(如铝塑膜封装、极耳易变形、堆叠后厚度公差累积)决定了其PACK(电池包)及模组产线的制造工艺远比圆柱或方形电池复杂。 当前,软包模组PACK线正面临从“自动化”向“智能化”跨越的关键节点。传统的制造执行系统(MES)往往仅作为生产工单的记录工具,而在面对软包电池特有的工艺约束时显得力不从心。 在实际的软包模组PACK产线落地过程中,技术团队通常会遭遇以下三大核心架构痛点:异构协议的数据孤岛与高延迟一条典型的软包PACK线集成了激光焊接机、涂胶机器人、等离子清洗机、高精度测试仪以及各类拧紧轴。 软包工艺的非线性公差累积与刚性壳体电池不同,软包电芯在模组堆叠时会产生厚度方向的公差累积。
在方壳模组PACK生产线的激光焊接工位,设备故障往往不是突然发生的,而是有一个从量变到质变的过程。 一、为什么焊接电流信号是预测性维护的最佳切入点激光焊接是方壳模组PACK生产线的关键工艺,焊接质量直接决定模组的导电性能和安全性。传统的维护方式是定期保养+故障后维修,两种方式都有明显缺陷。 延迟控制在10个焊点,约150秒,同时能提前30分钟以上预警大多数故障模式。四、三条产线上的实测数据我们在三条不同配置的方壳模组PACK生产线上部署了这套系统,运行周期均超过6个月。 产线A是储能模组生产线,焊接材料为铝壳+铝极耳,激光功率4kW,焊接速度200mm/s。6个月运行期间,系统触发虚焊预警23次,经人工复核确认实际虚焊19次,漏报1次,误报4次。 产线B是动力电池生产线,焊接材料为钢壳+铜极耳,激光功率6kW,焊接速度300mm/s。6个月期间触发透镜污染预警7次,全部确认有效。透镜污染是渐进过程,从轻微污染到影响焊接质量通常需要2-3小时。
一、技术背景储能电池模组PACK产线的数字化升级,正在从"单点自动化"走向"全链路数据贯通"。 CIBF2026展会上,一条4GWh磷酸铁锂储能电池PACK集成线的固定资产投资约1.4亿元,但数字化系统的投入占比从过去的5%提升到了12%。这笔钱花在哪? 以方壳PACK线的焊接电流预测性维护为例:激光焊接电流信号频谱范围很宽,基频50Hz,电弧不稳定特征频率100-500Hz,等离子体振荡1-5kHz。 一条标准模组PACK线有焊接、装配、检测、钢带成型等8-12个关键工位,每个工位配一个边缘节点,硬件成本约8000元/节点。一条产线光是边缘计算节点就要投入6-10万元,还不包括运维。 四、实践案例某头部电池厂的储能模组PACK产线数字化升级项目,可以作为三个趋势落地的参考。产线规模:4GWh磷酸铁锂储能电池PACK集成线,8个关键工位,日产能120套。
在储能电站的“神经中枢”里,BMS(电池管理系统)就像电池的“健康管家”,但当百节电池串联成储能集群,传统CAN总线常陷入“数据堵车”——这时候,耐达讯通信技术CAN转EtherCAT方案就成了打通通信脉络的 从“小区宽带”到“光纤专线”的升级CAN总线凭借抗干扰强、成本低的优势,长期是单体电池通信的“主力军”,但在GWh级储能电站里,它就像“小区宽带”:单总线最多挂32个节点,数据传输速率仅1Mbps,难以支撑百路电池电压 实战案例:让电池数据“不迟到”某储能电站曾遇棘手问题:200节电池组的BMS数据延迟达500ms,导致SOC( State of Charge)计算偏差超5%。 总结储能系统向高容量、高安全演进的今天,通信链路的“通畅度”直接决定电池性能。 对工程师而言,这不仅是一次协议转换,更是为储能电站装上了“数据高速公路”,让每节电池的状态都能被精准感知——这正是储能系统稳定运行的核心底气。
另一方面,以4680为代表的大圆柱(直径46mm、高度覆盖80-120mm)在车端和储能领域加速落地。 一家第三方PACK服务商的产线,今天可能需要生产2万颗21700电芯供给换电柜,明天就可能要切换成4680电芯交付工商业储能项目。 行业统计数据显示,2026年一季度头部企业圆柱模组PACK线直通率已突破98.5%,但二三线厂商因设备兼容性差引发的返修率仍高达5%-7%。 行业实测数据显示,同等焊接速度200mm/s条件下,传统YAG激光器的飞溅量约为环形光斑方案的5倍以上。环形光斑通过中心光斑熔化金属、外环光斑对熔池进行搅动和稳定,能显著抑制匙孔坍塌产生的飞溅。 但大圆柱模组电芯数量少,46系列通常只有几十颗,车厂和储能集成商的要求更严苛,需要实现“单颗电芯级”的数据闭环——每颗电芯的电压、内阻、焊接功率曲线都要绑定其唯一ID,一旦焊后测试开路,系统能反向锁定来料批次和焊前参数
在储能或动力电池包中,成百上千颗电芯串联并联,根据“木桶效应”,一颗内阻偏高或自放电异常的电芯,会导致整个模组在充放电过程中发热不均、容量跳水,甚至引发热失控。 当前,行业面临双重技术压力:一方面,下游主机厂和储能集成商对电芯一致性的要求已逼近物理极限(如电压极差控制在5mV以内);另一方面,随着动力电池回收潮的到来,退役电芯的缺陷类型复杂多变,传统的分选逻辑已难以应对 电芯分完档后,其测试波形、原始数据与后续的模组线、PACK线数据对不上。 这种架构消除了机械动作对测试节拍的等待,可将单线日产能从传统的5万颗提升至10万颗以上。模块化快换设计:采用“通用机架+可快换夹具模组”设计。 为了验证上述架构的有效性,我们参考了某华南地区中型电池Pack厂(主营两轮车换电及工商业储能)的产线改造实测数据。该厂原有产线采用老式转盘分选机,面临漏检率高、换型慢、数据无法追溯的困境。
在新能源电池模组(Module)制造领域,随着下游应用场景的碎片化(从工商业储能到换电两轮车),以及上游电芯规格的频繁迭代,传统的CCS(集成母排)及模组焊接产线正面临严峻挑战。 分段式模组半自动焊接生产线应运而生,它并非全自动线的降级版,而是一种主动设计的人机协作架构。其核心逻辑在于:机器干标准活,人干判断活。 每一颗模组都拥有唯一的二维码“身份证”,实现全生命周期的质量追溯。 在某头部储能电池厂的方壳模组PACK产线改造项目中,我们导入了上述分段式半自动焊接架构。该产线主打半自动焊接模式,自动焊接覆盖标准焊点90%,人工干预锁定异形焊点和返修焊点。 分段式模组半自动焊接产线:人机协同架构与数据闭环设计
干储能PACK这行的都知道,老化测试这块,设备其实不难买,难的是软件。机柜买回来,品牌还不一定一样——这批是Modbus的,那批是Socket的,过两年又添几台新威的。每接一种,软件就得改一回代码。 PACK该有的,它都管这是PACK和电芯最不一样的地方。电芯测一个总电压就行,PACK是几十上百颗串起来的,你得盯着每一颗。 一条PACK跑循环动不动几十天,机房半夜断一次电,要是数据和进度全没了,人能气哭。我们让它一直记着每个通道跑到哪一步、第几圈、累计多久。重启之后它自己认出来:"上次这几个没跑完,要不要接着跑?" 流程拖一拖就出来,数据自己会算充、放、静置、循环、跳转、内阻测量、脉冲、控温……这些都做成了能拖能配的工步,复杂流程不用靠复制粘贴硬堆。 要是你也在为储能PACK产线找这么一套软件,可以找我们聊聊,demo随时可以演示。
在动力电池与储能模组PACK自动化产线中,钢带(或钢扎带)作为模组结构件的“骨架”,其成型精度直接决定了电芯入框的间隙、激光焊接的良率以及最终模组的机械强度。 随着4680大圆柱、刀片电池以及280Ah/314Ah储能大电芯的普及,钢带成型正面临从传统钣金向精密制造的跨越。 储能与动力电池规格碎片化严重,产线需频繁切换产品配方。 在某动力电池企业的圆柱模组PACK线改造项目中,我们验证了整线协同架构的实际效果。 这使得电池厂可以自主集成不同品牌的冲压、折弯与焊接单元,大幅降低被单一供应商绑定的风险。工艺数据的资产化与AI预测。未来的核心竞争力将从“卖设备”转向“卖工艺包”。
在动力电池与储能系统快速迭代的背景下,软包电池因其高能量密度和灵活的尺寸设计,在高端乘用车与大型储能场景中占据了重要地位。 然而,软包电芯的物理特性——铝塑膜封装结构脆弱、极耳易变形、堆叠后厚度公差非线性累积——决定了其模组PACK(成组)环节的工艺控制难度远超圆柱或方形电池。 当前行业面临一个深层矛盾:产线节拍持续攀升,但综合直通率却往往比电芯制造段低3到5个百分点。 以某年产2GWh的储能软包模组产线为例,该产线在设计之初就面临换型频繁、焊接良率波动大的困扰。产线配置了107个工位,设计节拍20ppm。在改造前,该产线采用传统MES直连架构。 软包电池在未来无模组化和固态电池趋势下的形态变化,将对PACK工艺提出更高的精度要求。极耳焊接质量的一致性、汇流排连接的可靠性,都需要比现在更细粒度的过程数据来保障。
2026年,随着储能电芯正式迈入500Ah+时代,314Ah与587Ah甚至更大容量电芯并行生产成为行业新常态。这种双电芯规格并行的局面,对底层制造装备提出了严苛的兼容性要求。 传统的方壳模组PACK产线多采用刚性架构设计,针对单一型号进行大规模生产。然而,在当前多品种、变批量的市场需求下,刚性产线换型停产时间长、模具成本高昂,导致设备综合效率(OEE)难以维持。 与此同时,电池包结构正从传统的CTM向CTP(CelltoPack)演进,钢带捆扎取代厚重端板成为方壳电池模组固定的主流方案。 在华南某头部储能企业的GWh级产线改造项目中,通过导入上述柔性化CCS与PACK产线解决方案,取得了显著的工程验证效果。 在钢带成型工艺上,采用闭环力位控制系统,将钢带焊接压痕深度极差控制在0.015mm以内,模组入壳良品率稳定在97%以上,有效保障了电芯膨胀力的均匀分布,延长了储能系统在极端温差环境下的循环寿命2026年的方壳模组线架构设计
与电动汽车动力电池不同,两轮车电池包通常采用“小模组+多并串”的结构,单包电芯数量在30到120颗之间,模组尺寸紧凑,焊接点位密集。 更关键的是,两轮车使用场景复杂——换电模式要求电池包具备高互换性,共享电单车要求BMS数据实时回传,这反过来对PACK生产环节的数据追溯能力提出了极高要求。 在实地调研多条两轮车圆柱电池PACK线的过程中,我们发现数据采集层面存在三个普遍且互相关联的痛点。第一个痛点是协议碎片化导致的数据孤岛。 这一架构在一条两轮车21700电池PACK线上完成了落地验证。产线设计节拍为24PPM,包含11个工位,总设备点数超过200个,模拟量采集点约850个。 两轮车圆柱电池PACK线的数据化转型,本质上是制造业数据基础设施的升级。它不再是一个IT项目,而是需要工艺工程师、设备工程师、IT工程师共同参与的系统工程。
在新能源电池制造领域,圆柱电芯(如18650、21700、4680系列)凭借其标准化的几何形状和成熟的制造工艺,在动力电池、储能及消费电子领域占据了核心地位。 然而,从单颗电芯到最终电池包(PACK)的制造过程中,模组装配线(Module&PACKLine)一直是决定电池系统一致性、安全性和循环寿命的关键环节。 电芯的一致性偏差在成组后会被放大,导致电池包出现“木桶效应”,严重影响整体性能。本文将深入探讨圆柱电芯分选模组PACK线的技术痛点,并基于工业互联网架构提出一套可复现的智能制造解决方案。 圆柱电池PACK生产的核心逻辑,是将成千上万颗单体电芯通过串并联组合成模组,再集成为电池包。由于电化学特性的天然差异,即使是同一批次出厂的电芯,在电压、内阻、容量等关键参数上也存在微小偏差。 例如,将同一模组内的电芯压差控制在≤5mV,内阻差≤0.5mΩ,确保“精英组队”。闭环控制的焊接工艺与极柱处理焊接质量的控制必须前置。
导读电池是电动汽车(EV)、储能系统(ESS)等高价值行业至关重要的上游产业,其产品性能和安全性备受关注。 电池制造过程图片图片图片电池是电动汽车(EV)、储能系统(ESS)等高价值行业至关重要的上游产业,其产品性能和安全性备受关注。 电池制造过程主要包括四个阶段:电极制造、电芯组装、化成以及模组封装。每个主要阶段又进一步细分为若干子工序。根据形状,电池可分为圆柱形、软包和方形三种类型,它们在生产过程中的组装方式有所不同。 (3)化成:这是激活电能并验证电池稳定性的过程,通过反复的老化以及充放电循环来实现。(4)模组封装:将制造好的电芯进行模块化处理,并装入电池包的过程。 该模型已可靠地部署在生产线上,使公司能够始终保持较高的电池生产良品率。