在日常工作中，锂电研发、测试人员常常遭遇一系列挑战，以下面某头部企业为例，从实验数据到具备分析条件将经历大量的环节，其中大部分工作需要人工处理：

不仅降低了工作效率，还可能对数据的准确性、分析的深度与广度，以及最终的决策质量产生不利影响：

1. 数据规模与格式纷繁复杂：实验数据量往往极为庞大，涉及数百乃至数千组测试结果，且数据格式多样，数据结构可能不统一，导致数据导入、清洗与整合工作极其繁琐。

2. 大量时间消耗在数据处理： 从数据提取、格式转换、异常值剔除、数据标准化到初步统计分析，这些重复性劳动占据了研发周期的很大比重，挤压了深度研究的时间。

3. 人工分析的局限性：由于人力有限，研发人员通常只能对关键指标进行对比分析，难以全面捕捉到数据中的微妙趋势、隐藏关联和异常模式。导致重要信息的遗漏，影响对实验结果的准确解读和对下一步研究方向的判断。

4. 数据整理错误引发严重后果： 数据整理过程中的人为失误，如数据录入错误、计算错误、单位混淆等，若未能及时发现并修正，可能导致设计方向偏离。

5. 多因素对比分析难度大： 实验设计中常常涉及多个变量的交互影响，如温度、倍率、SOC（荷电状态）等，当需要对比这些多维度、多条件下的测试结果时，传统的手动对比方式既耗时又容易出错。

6. 异常检测滞后，安全隐患凸显： 实验数据中的异常情况，如电芯过热、性能突变等重要信号，往往在测试结束后通过人工复查才发现，这时可能已经发生了电芯起火、爆炸等严重安全事故。

7. 数据孤岛效应严重：测试数据分散存储在各研发人员的个人电脑中，缺乏有效的数据管理和检索系统。当需要查找历史测试数据、对比类似实验或借鉴他人研究成果时，研究人员往往陷入“数据迷宫”，耗费大量时间却难以找到所需信息，阻碍了知识的积累与传承，影响了研发效率和创新速度。

与此同时，企业管理者对数据的困惑也与日俱增：数据分散在各个系统中，到底要怎么利用？数据质量层次不齐要怎么解决？这么多数据所有都是可以且可使用的吗？等等。

何以破局？

搭建高价值数据仓库

实现数据处理自动化和深度数据分析

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第一，测试数据高效采集

各电池企业的实验室每年都在不断累计测试数据，从测试2w通道到4w多通道，数据也从几十TB到几百TB甚至更多，海量的测试信息，使得锂电工程师们被淹没在数据的海洋中，找不到方向。

为帮助企业更好地克服上述挑战，我们团队搭建了一套完整的数据采集➜ 清洗➜ 分析➜应用平台，让测试数据不再雾里看花。

首先，我们采集来自各个环节的数据，包括不同厂商、不同测点标识、异构数据介质等，建设HIVE数据仓库加OLAP分析型数据库集群的混合架构方式完成数据存储。通过规则初筛、变点检测、多工况过滤、集成分类器预测等步骤，对采集的数据进行异常监控与分析，保证入库质量。

同时，搭建了56个数据脚本（设备数据标准化、数据仓库处理、数据质量探查等）和3个数据处理模型（预处理模型、温度通道模型、工步序号模型），工步序号模型，重启测试可自动关联数据；温度通道模型,差异温度测试可快速解析数据；跨天处理模型，可快速接续不同时间、不同设备测试数据。（如您想了解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

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第二，搭建专用算法，自动分析操作

在海量的电池测试数据面前，人工计算与分析既耗时又易出错，而自动化计算则能有效解决这一难题。

平台内嵌独立的数据分析开发功能，覆盖9大测试项，提供150余种专业分析模板，为5大分析场景服务，工程师可以在平台上进行dQ/dV曲线分析、HPPC分析、放电速率分析、GITT分析、循环寿命分析等。

部分分析模板

数据自动分析

场景1.测试数据完整关联与灵活查询

研发人员可通过项目编号、package、Barcode、材料体系快速搜索到测试信息。

场景2.测试数据可视化对比分析

为了直观呈现测试数据的差异和趋势，平台内置丰富的数据可视化工具和专业分析模版，助力研发人员快速洞悉不同Package组别的性能表现。

场景3.设计方案优劣智能对比分析

自动输出电芯在不同测试条件下的不同组别之间性能参数对比结果，辅助研发人员判断不同设计方案的性能优劣，避免由于数据分析不到位导致的不必要实验，减少研发成本。

场景4.长期测试数据（截止条件）实时监控

对于长循环数据，实现数据的日更新，对于新平台、新体系的研发项目以及接近截止条件的循环数据，可以每天查看数据情况，及时分析及发现问题、避免导致电池爆炸等安全风险，以及及时优化设计方案。提供数据拟合分析工具，包括线性拟合、非线性拟合等，辅助研发人员提前预判截止条件。

场景5.测试异常定位及关联分析

在测试过程中可以实现异常的即时识别，并及时提示，包括单体电芯异常、及平行样异常等。内置常见分析场景，如查看原始数据、查看dQ/dV曲线，查看关联温度曲线等，帮助研发人员快速定位异常原因，指导异常电芯及时下机、避免资源浪费。

（如您想了解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

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第三，数据沉淀 智能化应用 赋能研发

大量的测试化数据经过标准化分析之后，结合锂电池材料数据资源，可沉淀下来形成企业知识库，如材料数据库、电池表征库、电化学参数库等，将极大地有利于企业知识复用，加快产品的研发迭代。

比如一些工程师由于经验不足，在不同材料之间的选型需要查看大量的数据进行对比，并且有时候查到的内容还是不是准确信息，浪费很多时间。这时候，通过电池材料库功能就可以直接在线查询正极、负极、电解液、PACK、隔膜、粘结等各种材料的详细精准信息，快速筛选成百上千种材料，在线对比找到最优候选材料。

电池材料库

在测试环节，报告出具也是一项费时费力的工作，工程师往往需要通过excel收集计算大量的信息与数据，再使用word制作成各类分析报告，如理化测试报告、安全测试报告、电性能测试报告等。采用传统的出具报告方法，不仅浪费大量的时间、人力成本，产出的报告数据图标也不够直观，并且很难实现数据共享和管理。

本平台提供了超200个报告模板，只需要简单的拖拽配置即可智能生成报告，单份报告制作时间可从8小时缩短至 2小时，同时杜绝了人为因素造成的偏差，保障了检测数据的准确性。

智能报告

随着应用的进一步深化，我们还将面临一个关键问题，那就是如何将这些数据进行智能化应用，从而为我们的下一步研发计划提供有力指导。比如结合电化学反应机理模型进行AI算法开发、利用模型进行电性能仿真等，最终实现指数级赋能电池研发工作，帮助管理者更快速、准确地进行科学决策。

（如您想了解更多详细功能，欢迎添加微信：18151090023咨询沟通）

这样一套平台就完成了数据的采-算-用贯通，借助大数据分析，更准确判断设计优化方向，从而将实验次数减少到最少，帮助工程师更快、更准确地分析电池测试数据，及时发现问题，大大节省工作时间，从而缩短研发周期，加速产品上市进程。

目前，该平台已经在蜂巢、欣旺达、远航锦鲤等头部企业使用，欢迎扫描文末二维码，详细了解案例详情，以及平台各项功能亮点，预约演示！

另外，笔者团队最新研发的电池智能研发BDA 已重磅发布，为电芯研发工程师提供电芯快速设计工具、需求管理和材料数据库等功能，可进行智能选材、单人一键生成设计方案、深度集成的仿真分析等，实现电芯开发从基于经验的设计到基于材料数据库和人工智能的智能辅助设计。

作者简介

吴叶超，中国科学技术大学博士，电芯研发专家，主要研究方向为锂离子电池仿真模拟和金属氯化物固态电解质及其全固态电池，参与国家重点研发计划1项，江苏省战略级项目1项，青年基金项目1项；发表SCI论文5篇，其中参与发表nature论文1篇；专利18篇。

团队有着多年锂电厂商数字化转型实施经验，服务的客户包括宁德、蜂巢、欣旺达等多家电池大厂，为企业提供痛点诊断、转型路径规划等建议，让企业在数字转型中少走弯路。

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来源：电池技术TOP+

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