在衢州极电三电智能制造工厂，平均每2.5秒就有一颗电芯下线。这座全球最大的三电及储能系统智能制造综合工厂，如今正悄然经历一场由AI驱动的质量监控革命。
电芯制程异常，这个长期困扰新能源制造业的世界性难题，如今被广域铭岛的QAL质量分析平台突破。
智能工厂的隐形挑战
在新能源汽车行业高速发展的今天，2024年全球新能源车销量已达1687万辆。作为核心部件的动力电池，其质量直接决定了整车的安全与性能。
凭借在智能制造与数字化领域的综合实力，广域铭岛成功打造了衢州极电工厂——电芯行业全国首家通过智能制造能力成熟度四级认证的标杆工厂。通过广域铭岛的智能化部署，该工厂产线效率高达24PPM，即每分钟每条产线可下线24颗电芯，标志着中国电芯制造的最高水平。
即使在这样的先进工厂，持续攻克电芯制程异常仍是稳定与提升良率、驱动成本降低的核心挑战。
“电芯制程异常受到多种因素影响，每次出现情况都很难快速判定具体的影响因子。”项目负责人解释道，“异常批次的分析过程耗时漫长，数据分析需要大量人力，成本高、效率低。”
在QAL质量分析平台引入前，问题定位如同大海捞针。不良品多数无法使用，仅少数可降级处理，造成了巨大的资源浪费。
平台的质量监控革命
广域铭岛的QAL质量分析平台，为衢州极电构建了一个覆盖制程全链条的智能监控系统。平台通过对生产过程中“关键参数/指标”的实时监控，包括综合指标、质检参数、工艺参数等，实现异动监测与不良防流出。
事中监控、事后辅助追因定位的双重能力，让质量管控从被动应对转向主动预防。
“现在系统能及时告警，帮助我们快速发现问题并响应，”工厂质量负责人表示，“数据分析周期从小时级压缩到分钟级，实现了亿级数据的分钟级响应。“
平台的核心突破在于其从异动监测、原因分析、相关性定位的闭环分析能力。当制程异常出现时，工序良率分析Agent会基于人机料法环等多维度数据，自动分析与定位原因。相关性分析Agent则基于完整追溯数据，通过分组对比精准定位相关性原因。平台内置的失效分析及模型加上经验沉淀机制，形成了AI知识库，完成了PDCA全面质量闭环。
衢州极电的工厂相关负责人表示：“这一套AI工具相当于为工厂配备了一位资深的工艺兼质量专家，24小时在线提供监控告警与数据分析处理。我们需要一个一站式看板，能直观呈现工厂的实时运营问题、高频复发隐患及核心指标的持续异常，以提升管理效率。”
平台带来的成效直接反映在工厂的核心指标上。平台使工厂实现了全工序97项容量相关参数的全面排查，有效解决了以往依赖人工手动追溯、匹配和处理线上及线下多工席数据导致的低效问题，能够进行高效的智能分析，快速识别关键影响因素，使数据分析周期缩短98%。后续还将持续拓展其他异常分析场景的构建，通过深化大数据分析应用，以系统化解决产线中的“顽疾”。
衢州极电基地荣获吉曜通行QAL全面质量管理系统标杆认证，其卓越实践赢得了行业的高度认可。
续航只是入场券，制造的确定性才是终极壁垒。广域铭岛通过全面提升质量管控体系，正是在打造这场下半场竞赛中最核心的竞争力。
新能源智造的未来之路
展望未来，广域铭岛将持续推动技术创新与场景赋能，把已在标杆项目中验证的方法论和产品拓展到更多行业，助力产业智能化升级。
AI在工业领域的持续突破，不仅依靠算法与算力的进步，更离不开对工业机理的深入理解。广域铭岛凭借在此领域的长期积累，正不断拓宽AI落地应用的边界。
正如广域铭岛负责人所言：“我们的目标是将AI从高科技展品，转变为工厂中随处可用的生产工具。”当前，全球新能源产业的竞争已超越规模扩张，进入以智能制造和绿色低碳为核心的综合实力竞争阶段。在这一背景下，中国新能源制造业依托AI赋能，正逐步实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的跨越。
在新能源领域，AI与质量大数据深度融合，通过多维创新与应用重构工业机理的底层逻辑，形成“数据驱动+机理优化”的协同模式。这不仅增强了AI在复杂工业环境中的适应性，也推动质量管理从依赖经验的“人工操作”转向基于数据与机理的“智能决策”。
广域铭岛将进一步发挥其在工业领域的深厚积淀，借助AI不断推动工业机理模型的动态优化，为新能源产业的高质量发展注入持久动力。
