动力电池作为新能源汽车的核心部件，它的单体性能、承阻技术、状态估计一直以来是行业界关注的重点问题。大数据时代动力电池的性能和应用状态的分析也是当前研究的热点。
上周，由新能源汽车国家大数据联盟主办的新能源汽车国家大数据联盟2017年会暨“车联万物·数据融合”论坛上，来自宁德时代新能源科技股份有限公司产品安全与可靠部的总监张凯先生和与会嘉宾分享大数据后台监控系统在动力电池领域的应用。
以下根据现场录音整理的演讲实录，未经演讲人审订：
张凯：我从动力电池的角度讲讲我们在大数据方面、在整个企业方面是怎么应用的。我负责这个产品安全可靠性，除了这个我还负责公司的售后服务，所以我更多的讲一些在社会服务方面怎么去保证一个产品的安全和可靠性，还包括怎么去提供一些产品的价值，数据的价值在哪里。
以下大概是五个方面，第一个是整个背景，我们做这个事的意义在哪里，第二个是在动力电池方面应用的价值有哪些。第三方面，整个公司里面，我们在电池里面有装这个监控模块，不过我们的模块没有定位系统，只做数据采集，我们把数据采集回来后，经过内部的分析提供一些后续的措施。比如内部指导设计，设计的人应该怎么去考虑，还有制造的工艺上怎么优化，还包括整车场，整车系统，包括它用这个做什么事情。第四方面是数据的应用，因为我们有十几个人的团队在做这方面的数据方面挖掘和算法开发的工作，最后用一个小案例结束。
第一个是整个背景，这个不是真正官方的，我们把整个市场上，比如从11年到17年我们监控的所有安全问题，做了一个大概的汇总，但里面是半猜半传言，因为很多东西没有一个官方的说法，我们就猜想，按照这个实际的情况去分析到底发生了什么事情。整个来说，我们可以收集的总共有55起，因为电池方面，可能有电池引发的，不一定是电池的原因，大概七成都是因为电池系统方面的问题，所谓电池的安全一直是我们企业要求的，老板一直说安全第一，没有之一。
下面还有一些非电池系统的问题，因为整车的系统问题，触发了电池出现安全问题，还有一些交通事故，还有一个公交系统的问题。最后一个是充电的问题，一直以来的标准，什么东西做的不太规范，所以充电桩的问题也会引起这方面的一些问题。
我们的方向是两手都要抓，两手都要硬，一个是安全第一，整个从内部产品的设计上要识别出可能发生产品安全的模式，去消除一些电池潜在的安全问题。第二方面是利用后台的系统，因为我们从三年前就开始搞这方面的研究，数据上怎么去看。通过售后的服务，售后整个网络快速的解决，让这个问题还没有没有发生安全事件之前把它给消除掉。
我们引用了一个产品安全案例，在整个大环境下已经做的很不错了，我们利用这个平台去建立一套针对产品安全和可靠性的一个预警和报警。报警跟预警我们做的时候有一些差别，比如报警的话，一般是通过整车系统把这个给示警出来，但预警往往是需要一些数据挖掘，做一些算法的开发。因为BMS它那个计算能力还没有那么强，它收集历史数据，有大量的存储。所以我们要通过后台，整个数据做一个数据分析，把这个预警的信息抓到，然后可以提前解决到。
第二部分讲一下应用价值，我们大概归四类，第一类是产品安全，一个设计的优化，设计优化包括整个BMS算法的优化，因为经常它做一些报警的时候，可能没有考虑到新能源现在是一个前期阶段，可能没有考虑特殊情况，需要再把后台的系统看一下，怎么通过算法的开发让这个问题尽早的报出来，或者是报警提示，等级的优化一类的东西。
第二，我们一直想做一个东西，很难做，就是关于远程升级，因为涉及到一些安全的问题，信息安全的问题、保密的问题，所以一直没有做起来。第三方面是设计的优化，因为我们了解整个电池的使用工况的时候，我就知道怎么做一个产品是符合市场设计的，不要过设计，也不要设计达不到要求。所以这样去保证一个产品核心指标，在整个的监控范围内保证这个安全的问题。
然后是服务创新，现在整个车企服务还是被动式的，我们理解的被动式是客人发现问题，然后去找维修。我们是希望利用后台可以实现我们来发现问题，主动去找客人维修，这个起来的话整个资源的共享就非常的厉害了，不让客人去找4S店，经常找不到。还有一个是因为新能源汽车是一个新生事物，可能有些人不知道这东西故障了，到底我要不要去治一下，我要不要去找，多久去找，及时性方面的敏感度不高，所以需要一个专业的团队，我们要化被动为主动，让服务的有效性提高，这样安全、可靠性、服务的满意度都会提升。还有是市场追溯问题，因为能帮我们建立一个比较完整的产品追溯系统。怎么样让产品知道它在追踪的时候，能不能再用、再能用多久，需要一些过程的数据，需要一些指标给一个评价，到底还能用多久。
这个图是我们从大数据这方面，从前期一直接触到的客户，整个终端客户的需求一直到我们售后服务，形成一个闭环管理。从一开始的终端客户需求到数据采集模块建立传输系统，最后到数据库的建立。其实最重要的是核算法，因为大家都知道软件的灵魂就在于算法，所以收集一些数据开发一些算法的时候，要了解一下产品的特性。所以在这个大数据的平台建立一个产品故障的主动的有效的服务管理机制，保证从一开始客户的需求，一直到最后售后服务，是一个完整的可运用到的大数据一些数据。
这个数据是我们去坐上海的公交，我们也做了一个调研，纪如我用这个系统帮他做的时候，他能挽救多少的价值。比如公交里面我们调研一下，基本上安全可以降低80%的问题。维修的成本，因为你现在是主动，而不是被动，可以有30%的降低，成本上减少。包括一些备件，我们都可以降低。不用去了以后发现一看没有问题，有问题不是这个问题，然后再往返，路程、备件这些东西我们可以提前准备好。
第三部分是运营效率，因为一旦去用这个大数据的时候，比如使用习惯的问题，有的司机就可以开这个，每天可能开五个来回。有的司机只能开四个来回，通过整个车辆的使用习惯，可以去优化一下运营的效率。
下面这个平台化，我简单过一下，这是我们现在目前用的电池包，把远程监控模块把这个塞到里面去的时候，整个的信息流，数据采集、数据传输、传输分析一站式服务，后面是安全，数据安全要加密，要经过三层的加密，因为这个数据安全，这个不管是国家还是企业都是很重要的一块，我们只采集数据，关于整车，或者是终端用户，不要敏感的GPS定位，这个我们是不做的。
最后讲讲数据应用，整个数据的应用，我们从整车然后到采集的数据，我们做数据的时候要设计数据，不能被动的采集数据，因为你对电池性能很了解的时候，就知道我要采集什么样数据，不但包括电流、电压、温度这些数据，包括对于这些数据精度的要求。因为你一些指标的时候，如果精度太差的话，这个数据是没有用的，所以这边要存一些数据进去，然后去开发一些我们针对电池健康管理的，包括安全，需要的一些指标，然后把它输入一个报警，这样的话可以实现，一旦有问题就可以发现。
这个是我们现在已经在用的算法中的一个，就是算这个SOH，就是大家很关心我这个电池的衰减情况如何，这个用了几年，到底容量有多少。这个绿线是我们自己公司内部开发的，我们有这个预算模型，电池的衰减情况就用这个工况去预估一下。这个时点是我们定期会采集一些实时数据，就是测一下电池容量，这个主要是充电的数据。因为充电跟放电效率大概是99.9%，可以用充电代表这个放电容量。这个东西是我们用后台的数据做的，这里面包括怎么去算，还有用到一些数据机器学习，还有一些预测的方法，因为每一次的数据不可能很准。所以为什么要后台去做这个，不能用整车段我用BMS去算，因为你单点做这个跟工况的影响太大，还有温度的问题，所以我们需要用一些指标去做。
比如冬天你测容量很低的时候，你要知道这个温度对我这个容量的敏感度有影响，比如一度会引起20%的能量损失，我算的时候要把这个损失的补上去，然后去做一个修正，这些我们都有在监控，这是一个终端服务的平台，整车这块做的很好，基本上就是拷贝，大家做的一个东西把它融合进一个平台。
最后是系统的应用，我还监管着售后，所以我们在售后方面要做一些大数据方面的应用，还是比较有价值的。最后是展示一下报警系统，这个都是有的。这是一个监控的平台，不过这个平台是老平台，我们现在正在优化，希望的更加的智能，可以跟我们公司整个的系统进行对接的系统平台，感谢大家，谢谢。
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