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锂电池质量与工艺分析全解析：从样本量选择到DOE与SPC的实战

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随着市场对大容量锂电池的要求进一步提升，无论是电池产能、能量密度、电池性能和续航能力，还是稳定性和可靠性，都面临着更高的挑战。其中，数据分析在锂电池产业链的工艺改进和质量提升上发挥着越来越重要的作用，然而工程师在实际的工作中可能会遇到一些问题：

• 电池配方与工艺因子多、交互复杂，试错成本高、周期长
• 缺少数据驱动的优化方法，低温容量保持率等极端性能目标与产线良率难以实现
• 过程能力分析碎片化，难以统一评估多个关键参数的过程能力，造成 SPC 报告效率低、跨工序一致性差
• 缺乏SPC实时监控与自动报警系统，无法及时捕捉过程漂移与失控

本次直播课中，JMP中国资深制造行业数据分析师Andres Yang将分享锂电行业数据分析所涉及的样本量选择问题、如何利用DOE优化电池性能及涉及与工艺窗口识别、如何利用SPC进行质量监控，打造自动化质量管理系统等实践案例。

课程大纲：

数据分析驱动的电池研发与制造全流程优化-JMP中国资深制造行业数据分析师Andres Yang

• 案例1. 利用混合-过程 DOE 方法，高效优化电池浆料配方与工艺参数，提升关键性能指标。

• 案例2. 通过优化设计识别关键因子与工艺窗口，保障电池在极端工况下的稳定表现。

• 案例3. 应用控制图与过程能力分析，实现多工序、多特性的质量监控与能力评估。

• 案例4. 基于JSL脚本语言开发SPC实时监控平台，构建自动化质量管理系统。