行业概述
在“力争 2030 年前实现碳达峰,2060 年前实现碳中和”的国策背景下,汽车行业作为能够显著改善碳排放的行业,全面电动化趋势明显。
纯电动汽车也从 2013 年最不受看好的动力系统,在近几年开始变为最具前景的电动出行选择。
2020 年中国新能源汽车产销量达 290 万辆。纯电动占比 70%。
到 2025 年,全球销量将超过 1100 万辆,我国销量将超过 600 万辆,良好的市场前景推动电驱技术不断更新迭代。
其中,驱动电机作为电动汽车的电驱动系统的核心部件,决定着电动汽车未来的普及和长远发展。
据新能源汽车产业规划,未来电驱动市场将会持续增长,2025 年的市场规模将达到 2020 年的 5 倍左右。而扁线型驱动电机凭借高效率、高功率密度、强散热、优 NVH 的优势,2021 年将成为其在新能源汽车上的应用元年,各大主流车企都在不断加大扁线电机应用。
电驱动系统核心本体 - 扁线电机
驱动电机主要由定子组件、转子组件、端盖和辅助标准件组成,而定子绕组中又包括铁芯、铜线绕组、绝缘材料等组成。而扁线电机顾名思义就是定子绕组中采用扁铜线,先把绕组做成类似发卡一样的形状,穿进定子槽内,再在另外一端把发卡的端部焊接起来。
扁线电机制造流程
应对行业核心诉求 (中国)科技公司提供一站式乐鱼app官方手机版
车企的整车需求定义了电驱动的产品需求,要求其要做到低成本、高性能、小型化和轻量化,这使电驱动呈现出集成化、高速化及高效率的技术趋势。
线圈成型品质提升
课题
因材料变动(材料厚度)或机械变动(模具热膨胀)导致发卡不良,造成后工序的废弃损失。
解决方法
通过学习 2M(Material,Machine) 变化,将其引起的控制量行为形成一种模型,预测控制量的未来并进行修正,能够自主地降低不良。
实现价值
From:由操作员进行手动修正,耗时耗力
需定期通过操作员取样,并测量材料厚度等,如发生偏差再由人工来调整设备控制。
此方法无法实时跟踪 2M 变化,可能因调整错误或没有及时调整引起不良损耗。
To:AI 预测维护,防止不良发生
实时采集 2M 的各项数据,监测其变化量,最后通过 AI 预测加工后质量的机械学习模型,并修正设备控制,防止不良发生的同时亦减少人工调整工时。
马达制造品质提升
课题
因马达制造工序的 4M(设备数据、加工数据、作业者数据、部品数据)的变动,可能导致不良流出,造成后工序的废弃损失。
解决方法
实现价值
① 品质提升
马达制造工序的 4M 数据变动与检测数据关联,大幅提升良品率。
② 数据集中式管理
制造履历系统构筑,并凭借独有的数据运用功能,实现了终极边缘控制,从而实现前所未有的装置状态可视化,最终能够以微秒级精度检测出装置的“反常”状态。