儲能與動力電池全面升溫：AI 驅動鋰電池製造新格局
電池電芯無疑是新能源產業鏈中的核心「心臟」。它不僅左右儲能系統的效率與壽命，也是電動車在續航、安全與成本控管上的關鍵基礎。值得注意的是，新能源產業已逐步形成涵蓋能源生產、儲能、電網、整車與充電設施的完整生態系，並正朝向跨產業、多方參與的「網狀生態」發展。在這樣的格局下，電芯製造的製程升級不只是企業競爭力的展現，更是整個新能源生態能否高效協作的關鍵所在。
良率與成本的隱形殺手：電芯製造的四大關鍵痛點
在電芯製造過程中，塗布、輥壓、捲繞與注液是最核心的四道製程。這些關鍵步驟不僅影響電池的容量、壽命與一致性，也會直接牽動生產良率與整體成本。一旦控制不當，便可能造成效率下滑、報廢率上升，甚至引發安全風險。
1. 塗布
在鋰電池製造中，塗布製程長期被視為最主要的「品質瓶頸」。漿料濃度、塗布速度、溫度、濕度、基材張力等多項參數都必須同時維持穩定，一旦任一環節出現偏差，極可能造成厚度不均、含水量波動或表面缺陷。這些問題不僅會導致電池容量不一致，更可能造成性能下降，甚至埋下安全風險。相關研究指出，塗布製程造成的不良異常影響占整體電芯製程超過 50%，已成為限制良率提升的關鍵痛點。
2. 輥壓
輥壓雖然是提升電池能量密度與平整度的關鍵製程，但其可調整的製程範圍非常有限，任何微小波動都可能引發問題。產業研究指出，在實際生產中，輥壓常見的風險包括極片厚度不均、表面變形等，這些缺陷都會影響電池的內部穩定性，進而縮短壽命或造成性能波動。特別是在大規模量產情境下，若輥壓控制不到位，不僅會削弱產品的一致性，也可能導致良率下降與成本上升。
3. 捲繞
捲繞作為電芯成形的關鍵製程，深受捲繞速度、張力、捲繞角度以及環境溫濕度等因素影響。一旦發生偏移或對位不準，便可能導致極片錯位、隔膜皺折，不僅增加安全風險，也會降低電池效率。捲繞製程的穩定度與否，是造成電芯一致性波動的重要來源；只要偏移超出公差範圍，就可能大幅降低良品率並增加報廢損失。由此可見，若捲繞缺乏有效控管，不僅會影響單顆電芯品質，在規模化量產時更會放大整體風險，成為良率與成本控制的主要挑戰。
4. 注液
注液直接影響電池的電化學性能與循環穩定性。注液量若過多，可能造成滲漏或電解液分解；若注液不足，則會降低電池內部的傳導效率，導致容量下降。此製程常受到注液速度、真空度、液體溫度以及極片吸液率等多項變因影響，而傳統依賴人工調整與經驗判斷的方式，往往難以維持穩定，使得注液偏差時常發生，進而造成性能波動與不合格率上升。
從塗布到注液，每一道製程都像是一道必須通過的關卡。塗布影響容量，輥壓左右壽命，捲繞牽動一致性，注液則決定整體穩定性。這些痛點長期困擾著電池製造企業，不僅拉低良率、推升成本，更逐漸成為制約新能源產業競爭力的隱形瓶頸。
電池製造迎向新時代：數位化與 AI 是關鍵推手
電池製造正站在關鍵的十字路口。機會前所未有，但挑戰同樣嚴峻，從材料創新到製程精度、從壽命與安全到全球供應鏈，任何偏差都可能放大成重大的風險。
過去，製程異常多半在不良發生後才進行檢討；如今，愈來愈多電池製造商導入數位化與 AI，朝向「事前預測」與「主動優化」轉型。透過智慧監測即時掌握製程偏差，並以數據回饋快速調整流程，不僅提升效率與良率，也有效降低營運風險。市場研究指出，AI 驅動的電池技術正快速成長，2024 年全球市場規模已突破 35 億美元，未來仍將維持高速成長。
Profet AI 的核心產品——無程式碼自動化 AI 機器學習建模平台（No-code AutoML），讓即使沒有資料科學背景的研發或製造工程師，也能只需將製程參數、品質檢測結果等歷史資料上傳至平台，便可在無需撰寫程式的情況下快速建立預測模型，實現高效建模與價值轉化：
- 辨識關鍵影響因子：快速鎖定影響良率與性能的核心參數，如漿料濃度、塗布速度、乾燥溫度等，有效提升產品穩定性與品管效率。
- 預測生產結果：透過 AI 模型提前預測膜厚、壓實密度、捲繞偏移量等關鍵指標，及早辨識潛在缺陷並調整製程，避免造成良率與成本損失。
- 優化製程組合：結合歷史資料與演算法建議最佳參數設定，減少試誤與調參時間，降低材料浪費，並同步提升產線效率與整體穩定性。
在實際案例中，某客戶於導入 Profet AI 平台後，成功逐一解決上述痛點，四大核心製程的整體表現皆有明顯改善。在塗布製程中，AI 預測膜厚與漿料相關參數，降低厚度不均的發生，不合格率下降約 5%，帶來約 150 萬元效益；在輥壓階段，透過壓實密度的精準管控，使循環壽命衰減降低約 10%，新增效益約 25 萬元；捲繞製程的合格率則由 90% 提升至 95%，每年可節省約 50 萬元成本；而在注液階段，AI 即時調整注液量，使不合格率再降低約 5%，進一步節省約 50 萬元成本。
整體而言，企業不僅提升了良率與製程穩定度，也在量產階段同步達成壽命延長與成本下降，充分驗證 AI 技術在電芯製造中的核心價值。這些成果不只展現出 AI 在單一製程上的效益，更突顯其對整條產線的整體加成效果，協助企業在競爭激烈的新能源賽道中穩健突圍。
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