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1、,降低电芯水份含量,实施单位：TCL金能电池技术部实施时间：2005.42005.9,6-Sigma BB Project,2,6项目立项注册表,2. 基线与目标,1. 基本信息,3.效果预算,4.日程计划,5.现状描述:2004.72005.3，预充气胀比例为1918PPM，对电芯的性能、品质带来极大的隐患6.项目范围:常规叠片类聚合物锂电芯制造流程7.效果及影响:降低电芯水份含量,提高产品性能，稳定产品品质,同时降低产品的成本。,3,行业特点:水份对锂电池的品质、性能存在致命影响,项目背景,A,M,I,D,C,FEA计算公式：直接收益：减少成品降级 3000 万 （1918-50）PPM
2、7.493 42万 降低产品材料损耗年产量每只电芯包装膜价值（现损耗比例改善后损耗比例）3000万0.249（101.66%90%）84万 间接收益：提高产品性能，稳定产品的品质，为公司产品进入国际一流客户奠定基础,降低电芯水份含量,4,设计工艺生产工艺设备参数环境湿度环境温度原材料生产员工,电芯制造流程,电芯制造流程,产品范围：常规叠片类聚合物锂离子电池,高级流程图（SIPOC）分析,A,M,I,C,D,生产部公司管理层,半成品电芯预充气体量,技术部生产技术部质量管理部设备供应商原材料供应商生产部,5,VOC/CTQ分析,A,M,I,C,D,客户,VOC,需求,驱动因素,CTQ,公司管理层,
3、降低电芯水份含量,电芯预充不气胀,工艺设计,生产过程,电芯预充气胀比例,缺陷定义:预充气胀:预充气体使包装膜厚度膨胀超过电芯厚度的240,预充气胀比例,生产电芯数量,预充后电芯气胀数量,6,隔膜水份含量,电芯预充气胀,电芯注液,电芯烘烤,极片压片,组装,极片冲切,极片烘烤,空气湿度,过渡仓抽真空次数,添加剂中水份含量,电解液中水份含量,空气温度,手套箱露点,过渡仓真空度度,露空转移时间,烘烤时间,升温方式,极片中溶剂含量,补气气体,烘烤温度,抽真空度,空气湿度,烘烤时间,补气气体,空气温度,升温方式,烘烤温度,抽真空度,空气湿度,空气温度,压片时间,空气温度,空气湿度,变量分析（鱼骨图 ）,冲
4、切时间,极片磅片,空气湿度,空气温度,磅片时间,组装时间,补气频率,补气频率,分析出36个相关因子,其中10个空气湿度、空气温度因子为不可控因子；另有4个与制程时间相关的因子已有缩短制程时间项目在研究,本项目不做研究,通过鱼骨图分析，找出项目相关的22个因子,包装膜水份含量,极耳水份含量,7,变量分析FMEA,8,变量分析FMEA,9,变量分析FMEA,10,变量分析FMEA,通过FMEA,得出10个主要因子:一、电芯烘烤温度二、极片烘烤温度三、手套箱露点四、电芯烘烤时间 五、电芯升温方式六、极片烘烤时间 七、极片升温方式八、电芯转移露空时间 九、过渡仓抽真空次数十、过渡仓抽真空度,11,数据
5、收集计划,12,%ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage R&R 0.1047 0.55Repeatability 0.0478 0.25 Reproducibility 0.0569 0.30Part-To-Part 18.9690 99.45Total Variation 19.0737 100.00 Study Var %Study VarSource StdDev (SD) (6 * SD) (%SV)Total Gage R&R 0.32357 1.9414 7.41Repeatability 0.21868 1.3121
6、5.01Reproducibility 0.23849 1.4310 5.46Part-To-Part 4.35535 26.1321 99.73Total Variation 4.36735 26.2041 100.00Number of Distinct Categories = 18,小于10%，测量系统合格,结论:测量系统合格!,露点仪测量露点Gage R&R,13,%ContributionSource VarComp (of VarComp)Total Gage R&R 0.003185 1.06Repeatability 0.001836 0.61Reproducibility
7、0.001349 0.45Part-To-Part 0.297105 98.94Total Variation 0.300290 100.00 Study Var %Study VarSource StdDev (SD) (6 * SD) (%SV)Total Gage R&R 0.056436 0.33862 10.30Repeatability 0.042849 0.25709 7.82Reproducibility 0.036729 0.22037 6.70 Part-To-Part 0.545073 3.27044 99.47Total Variation 0.547987 3.287
8、92 100.00Number of Distinct Categories = 13,小于20%，测量系统合格,结论:新建立的测量系统合格!,注射器测量预充电芯气体量Gage R&R,14,结论:露点与预充气体量存在相关关系,手套箱露点数据展示VS预充气体量,15,结论:露点数据为一组与使用时间相关的周期性数据，露点在使用30h后超过了规格-30度！,手套箱露点数据展示,16,结论:Z.BENCH=2.9，与统计的属性数据流程能力相近!,预充气体量流程能力分析,采集型号：PL-053455,DPMO=1918查Z表:Z=2.88,新连续数据测量系统,属性数据测量系统,USL7ml以预充气胀样
9、本的最小值得出,17,测量阶段总结：,由于缩短制程时间项目仍在进行中，考虑极片露空后吸收水份不可控，增加叠片前极片是否烘烤作为一个因子!,18,A,M,I,C,D,极片烘烤DOE1,对3个影响因子进行DOE，方案及结果见下表：,采用3因子2水平重复两次full factorial design!,19,A,M,I,C,D,极片烘烤DOE2,Factorial Fit: 预充气体量（ml） versus 烘烤温度, 烘烤时间, 加热方式 Estimated Effects and Coefficients for 预充气体量（ml） (coded units)Term Effect Coef S
10、E Coef T PConstant 3.7313 0.04463 83.60 0.000烘烤温度 -1.7375 -0.8687 0.04463 -19.46 0.000烘烤时间 -0.1625 -0.0813 0.04463 -1.82 0.106加热方式 -0.2875 -0.1438 0.04463 -3.22 0.012烘烤温度*烘烤时间 -0.0625 -0.0312 0.04463 -0.70 0.504烘烤温度*加热方式 -0.0875 -0.0437 0.04463 -0.98 0.356烘烤时间*加热方式 0.1875 0.0938 0.04463 2.10 0.069烘烤
11、温度*烘烤时间*加热方式 -0.0125 -0.0062 0.04463 -0.14 0.892S = 0.178536 R-Sq = 98.03% R-Sq(adj) = 96.31%,2、3阶作用不显著,20,A,M,I,C,D,极片烘烤DOE3,Factorial Fit: 预充气体量（ml） versus 烘烤温度, 烘烤时间, 加热方式 Estimated Effects and Coefficients for 预充气体量（ml） (coded units)Term Effect Coef SE Coef T PConstant 3.9250 0.04492 87.37 0.000
12、烘烤温度 -1.3500 -0.6750 0.04492 -15.03 0.000烘烤时间 -0.1500 -0.0750 0.04492 -1.67 0.121加热方式 -0.2750 -0.1375 0.04492 -3.06 0.010S = 0.179699 R-Sq = 95.20% R-Sq(adj) = 94.00%Analysis of Variance for 预充气体量（ml） (coded units)Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F PMain Effects 3 7.6825 7.6825 2.56083 79.30 0.000Resi
13、dual Error 12 0.3875 0.3875 0.03229 Lack of Fit 4 0.1575 0.1575 0.03938 1.37 0.326 Pure Error 8 0.2300 0.2300 0.02875Total 15 8.0700Estimated Coefficients for 预充气体量（ml） using data in uncoded unitsTerm CoefConstant 7.52500烘烤温度 -0.0337500烘烤时间 -0.0125000加热方式 -0.137500,烘烤时间影响不显著!,21,A,M,I,C,D,极片烘烤DOE4,烘
14、烤时间影响不显著，考虑生产效率，选择最佳条件为烘烤温度120度；烘烤时间12h；氮气加热!,22,A,M,I,C,D,极片烘烤DOE5,跟预期结果吻合!,优化条件实际结果,预测方程：The regression equation is预充气体量（ml） = 7.53 - 0.0338烘烤温度 - 0.137加热方式Predictor Coef SE Coef T PConstant 7.5250 0.2658 28.31 0.000烘烤温度 -0.033750 0.002246 -15.03 0.000加热方式 -0.13750 0.04492 -3.06 0.010S = 0.179699
15、R-Sq = 95.2% R-Sq(adj) = 94.0%,预测结果：Predicted Values for New ObservationsNewObs Fit SE Fit 95% CI 95% PI 1 3.1875 0.0898 (2.9917, 3.3833) (2.7498, 3.6252)Values of Predictors for New ObservationsNewObs 烘烤温度 加热方式 1 120 氮气加热,预测方程及预测结果,23,A,M,I,C,D,电芯烘烤、注液DOE1,对8个主要影响因子进行DOE的筛选试验设计，方案及结果见下表,8因子2水平分辨率为3
16、重复2次DOE筛选试验!,24,A,M,I,C,D,残差正常!,预充气体根本原因DOE2,25,A,M,I,C,D,F作用不显著，二次项仅AB有交互作用!,预充气体根本原因DOE3,26,Factorial Fit: 预充气体量（ml） versus 烘烤温度, 烘烤时间, . Estimated Effects and Coefficients for 预充气体量（ml） (coded units)Term Effect Coef SE Coef T PConstant 2.9656 0.02800 105.90 0.000烘烤温度 -0.7563 -0.3781 0.02800 -13.5
17、0 0.000烘烤时间 -0.2563 -0.1281 0.02800 -4.58 0.000加热方式 -0.1562 -0.0781 0.02800 -2.79 0.010极片烘烤 -0.2687 -0.1344 0.02800 -4.80 0.000转移时间 0.2813 0.1406 0.02800 5.02 0.000过渡仓抽真空度 -0.2563 -0.1281 0.02800 -4.58 0.000手套想露点 1.3938 0.6969 0.02800 24.88 0.000烘烤温度*烘烤时间 0.3813 0.1906 0.02800 6.81 0.000S = 0.158414
18、 R-Sq = 97.63% R-Sq(adj) = 96.80%,A,M,I,C,D,模型拟合的更好了!,预充气体根本原因DOE4,P0.05，存在显著作用,R-SQ96. 8%,模型能够很好的解释流程,27,A,M,I,C,D,从图明显看出：加热方式为氮气加热、烘烤极片、电芯转移时间为0、过渡仓抽真空度0.095MPa、手套箱露点40度好!烘烤温度与烘烤时间存在交互作用，需要分析交互作用后再确定,预充气体根本原因DOE5,28,A,M,I,C,D,从图明显看出：烘烤温度与烘烤时间存在交互作用，明显烘烤温度为90度好，且此时烘烤时间对预充气体量作用不显著!考虑生产效率选取最佳条件为：烘烤温度
19、90度、烘烤时间为12h！,预充气体根本原因DOE6,29,A,M,I,C,D,根据预测方程，预计预充气体量为1.3541.859ml!,预充气体根本原因DOE7,预测方程：The regression equation is预充气体量（ml） = 2.99 - 0.353 烘烤温度- 0.153 烘烤时间- 0.0781 加热方式- 0.141 极片烘烤+ 0.147 转移时间- 0.128 过渡仓抽真空度 + 0.691 手套箱露点Predictor Coef SE Coef T PConstant 2.99063 0.04330 69.07 0.000烘烤温度 -0.35312 0.04
20、330 -8.16 0.000烘烤时间 -0.15313 0.04330 -3.54 0.002加热方式 -0.07813 0.04330 -1.80 0.044极片烘烤 -0.14063 0.04330 -3.25 0.003转移时间 0.14688 0.04330 3.39 0.002过渡仓抽真空度 -0.12813 0.04330 -2.96 0.007手套想露点 0.69063 0.04330 15.95 0.000S = 0.244949 R-Sq = 93.9% R-Sq(adj) = 92.1%,预测结果：Predicted Values for New Observations
21、NewObs Fit SE Fit 95% CI 95% PI 1 1.6063 0.1225 (1.3535, 1.8590) (1.0410, 2.1715)Values of Predictors for New ObservationsNewObs 烘烤温度 烘烤时间 加热方式 极片烘烤 转移时间 1 1 -1 1 1 -1NewObs 过渡仓抽真空度 手套想露点 1 1 -1,30,A,M,I,C,D,预充气体量在预测范围内！,预充气体根本原因DOE8,对选择的试验条件进行验证:,31,A,M,I,C,D,A阶段总结,32,A,M,I,C,D,预充气体量根本原因的潜在解决方案、风险分
22、析,根据A阶段分析结果，制定潜在的解决方案：,对分析确定因子制定潜在解决方案；其中手套箱露点有四个潜在解决方案，需要进一步优选方案！,33,A,M,I,C,D,手套箱露点的潜在解决方案优选,优选出3、4方案作为项目解决方案!,对改善手套箱露点的四个改进方法进行方案优选,34,A,M,I,C,D,改进方案的实施计划,改善方案实施日期：8-158-31!,制定改善方案实施计划,35,A,M,I,C,D,手套箱露点的潜在解决方案优劣对比,经过优选，第4个方案效果最佳，作为项目最终解决方案!,对改善手套箱露点的优选的两种改进方法进行优劣对比,36,A,M,I,C,D,试运行及效果验证预充气体量,改善后，预充电池气体量明显减少，效果显著!,37,A,M,I,C,D,控制计划,38,A,M,I,C,D,预充气体量的控制图,概要性描述!,39,A,M,I,C,D,流程能力改进前后的对比预充气体量,改进后流程能力提升显著!,40,A,M,I,C,D,总结,41,致谢,感谢宛总、吴总和李博给予的不断鼓励与支持；感谢卢总和六西格玛推动组的指导；感谢吴久发老师给予的耐心答疑、辅导；感谢项目组成员的共同努力与全力付出。,谢谢！,
