,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 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,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,数据收集计划,12,%Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.1047 0.55 Repeatability 0.0478 0.25 Reproducibility 0.0569 0.30 Part-To-Part 18.9690 99.45 Total Variation 19.0737 100.00 Study Var %Study Var Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV) Total Gage R&R 0.32357 1.9414 7.41 Repeatability 0.21868 1.3121 5.01 Reproducibility 0.23849 1.4310 5.46 Part-To-Part 4.35535 26.1321 99.73 Total Variation 4.36735 26.2041 100.00 Number 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,%Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.003185 1.06 Repeatability 0.001836 0.61 Reproducibility 0.001349 0.45 Part-To-Part 0.297105 98.94 Total Variation 0.300290 100.00 Study Var %Study Var Source StdDev (SD) (6 * SD) (%SV) Total Gage R&R 0.056436 0.33862 10.30 Repeatability 0.042849 0.25709 7.82 Reproducibility 0.036729 0.22037 6.70 Part-To-Part 0.545073 3.27044 99.47 Total Variation 0.547987 3.28792 100.00 Number 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 SE Coef T P Constant 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 烘烤温度*烘烤时间*加热方式 -0.0125 -0.0062 0.04463 -0.14 0.892 S = 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 P Constant 3.9250 0.04492 87.37 0.000 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 0.010 S = 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 P Main Effects 3 7.6825 7.6825 2.56083 79.30 0.000 Residual 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 0.02875 Total 15 8.0700 Estimated Coefficients for 预充气体量（ml） using data in uncoded units Term Coef Constant 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 P Constant 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 0.010 S = 0.179699 R-Sq = 95.2% R-Sq(adj) = 94.0%,预测结果： Predicted Values for New Observations New Obs 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 Observations New Obs 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, . Est