MEB电池包质量管理系统平台的构建

陈文张亮 AI汽车制造业 2025-02-19

本研究针对MEB电池包质量管理实践中的质量参数实时监控、系统质量数据价值利用及缺陷有效拦截等，设计并实施了一套MEB电池包质量管理系统平台。该平台通过一站式数据查询实现质量状态透明化，利用相关性分析挖掘数据内在联系，并设计三道质量门拦截模型确保缺陷产品得到及时识别与处理。此平台依托众行框架设计，采用Java后端、GaussDB数据库和VUE3前端技术栈实现。该系统将显著提升产线一次性通过率、成本优化潜力、管理效率及用户体验。

0 前言

随着新能源汽车市场的快速发展，电池包作为电动汽车的核心部件，产品质量与可靠性直接关系到整车的性能与安全。基于我公司在数字化转型过程中的系统建设及数字化工具应用经验积累，我们计划在MEB电池包生产工厂现有质量管理系统中的监控数据基础上，进一步加强对质量特性的数字化监控，实现全生产工序信息化，并开展相关性分析，开发拦截功能，准确识别产品缺陷。

基于此，我们构建了一套高效、智能的MEB电池包质量管理系统平台，实现对MEB电池包全生命周期的质量监控与优化，对于提升产品质量、降低生产成本以及提高客户满意度具有重要意义。

1 系统设计与功能概述

通过行业案例对标与公司内部系统需求调研，我们组建了专项联合攻关开发小组，包括生产人员、质量保证人员及公司大数据团队成员等，希望实现MEB电池包质量管理系统平台从业务规划、架构设计、数据治理和系统开发到测试的全业务链的自主开发。

1.1 系统框架设计

MEB电池包质量管理系统平台采用前后端分离架构，后端基于Tornado框架，前端使用VUE3，数据库选用MySQL8.5作为主要存储，同时从MongoDB和钉钉宜搭平台获取数据源。系统架构分为数据源层、数据处理层、业务逻辑层和展示层。数据源层集成多源数据，数据处理层负责数据清洗与转换，业务逻辑层实现核心功能，展示层提供用户界面。如图1所示。

图1 MEB电池包质量管理系统平台的技术栈和数据源

1.2 核心功能开发

（1）一站式数据查询

为实现MEB电池包从生产到售后的关键数据快速查询，本项目设计了一站式数据查询功能。该功能通过整合生产、检验和售后等环节的数据，确保各工序数据互通，质量状态透明化。管理者可通过系统实时查看电池包的质量数据，为决策提供有力支持。生产、检验及售后等相关功能模块如图2所示。

图2 一站式功能模块

（2）相关性分析

为挖掘数据间的内在联系，本项目开发了相关性分析功能。该功能通过对生产数据进行深度挖掘，发现潜在的质量问题与影响因素，为质量改进提供科学依据。如气密的相关性分析，包括正向及逆向统计，如图3所示。

图3 气密相关性分析

（3）质量门拦截模型

本项目设计了四道质量门拦截模型，包括超差拦截、趋势拦截、样本拦截和AI预测模型。一旦产品质量数据触发预警，系统将立即响应，确保问题产品得到及时识别与处理。四道质量门拦截模型曲线如图4所示。

图4 质量门拦截模型

（4）积分卡管理

本项目采用了一种科学且系统化的质量评估方法，来衡量电池包的质量表现。Cpk算法，即过程能力指数，通过对比生产过程的平均偏差与标准偏差的倍数，全面评估了生产过程的稳定性和能力，为电池包质量提供了客观可靠的量化标准，为后续的质量优化与改进指明了方向。

2 技术实现路线

本项目是一个综合性的数据管理与分析系统，旨在通过集成、处理、分析和展示来自多个平台的数据，为电池包的质量改进提供科学依据和决策支持。系统从多个数据源整合数据，经过清洗与转换后，进行深度的分析与挖掘，最终通过直观的可视化界面展示分析结果，并据此驱动决策的制定与执行。

（1）数据源整合：从MongoDB、钉钉宜搭等平台集成生产、检验和售后等多源数据。

（2）数据清洗与转换：通过Tornado后端服务对数据进行清洗，去除噪声与异常值，转换为标准化格式存储于MySQL数据库。

（3）数据分析与挖掘：利用相关性分析、积分卡管理等方法，深入挖掘数据价值，为质量改进提供决策支持。

（4）数据可视化：通过VUE3前端界面，将分析结果以图表、积分卡等形式直观展示，便于管理人员快速掌握电池包质量状态。

（5）数据驱动决策：基于数据分析结果，优化生产流程、调整工艺参数和实施质量门拦截等措施，持续提升产品质量与客户满意度。

3 关键技术解析

本项目集成了多种前沿技术的综合管理系统，旨在通过物联网（IoT）、大数据处理与分析、人工智能（AI）、云计算、客户反馈分析、闭环管理、自动化控制以及质量管理系统（QMS）等技术的综合运用，实现原材料到售后服务的全链条质量管理与优化。该系统能够实时采集和监控生产过程中的数据，进行深度分析，发现潜在问题，并通过智能模型和自动化控制系统实现精准的质量评估与流程控制，同时，通过收集并分析客户反馈，持续优化产品与服务，提升整体运营效率和客户满意度。

（1）物联网（IoT）技术：用于实现原材料、生产线及售后信息的实时数据采集与监控，确保数据的准确性和及时性。

（2）大数据处理与分析技术：对生产过程中产生的大量数据进行实时捕捉、存储、处理和分析，以发现潜在的质量问题或优化机会。

（3）人工智能技术（AI）：包括机器学习、算法优化等，用于构建高效智能的质量门拦截模型，实现数据的精准分析和质量评估。

（4）云计算技术：用于支持大数据处理与分析、模型训练与部署，以及跨地域、跨部门的数据共享与协同工作。

（5）客户反馈与数据分析技术：用于收集并分析客户反馈的售后信息，通过数据挖掘和统计分析，将市场反馈转化为产品改进和生产工艺优化的依据。

（6）闭环管理系统：实现生产到售后的闭环管理，确保问题得到及时发现、跟踪和解决，并基于反馈持续优化产品与服务。

（7）自动化与控制系统：集成于生产线中，用于执行系统发出的指令，如启动预警、记录问题和通知相关人员等，实现生产流程的自动化与智能化控制。

（8）质量管理系统（QMS）：集成了上述多种技术以实现全链条的质量控制管理。

4 应用案例与成效

通过MEB电池包质量管理系统平台的实际应用，我们成功实现了对MEB电池包从原材料采购到售后服务的全生命周期质量监控与优化。该平台不仅确保了产品缺陷的完全拦截，还显著降低了生产成本，提升了管理效率和用户体验。图5展示了平台的驾驶仓界面。图6则详细呈现了设备参数界面，进一步证明了该系统的实用性和高效性。