电池制造质量分析与数据闭环----山东曲阜圣阳蓄电池，圣阳12V系列蓄电池，圣阳2V系列蓄电池。

电池制造质量分析架构

对电池制造数据部门来说，数据质量是部门的生命线。数据丢失，数据不准确是致命的。应提前发现问题，提前采取方案减少损失。因此数据质量校验必不可少，数据质量监控就是对数据的完整性、准确性、一致性、及时性进行监控。

整个质量数据平台包含规则中心，对账引擎、处置中心、知识库和大盘分析五部分。电池质量分析架构如下图所示。

电池质量分析架构

闭环质量控制方法

电池制造质量优化，合格率的提升，不仅仅是提高制造的直通率，更重要的在于提升电池制造的安全性，大大减少制造过程中未发现的隐性缺陷。电池制造企业可以通过控制制造过程核心控制点的质量，来降低后续制造过程的不合格率，优化产品质量。电池制造从来料到极片制造、电芯制造、化成分容再到模组PACK，通过互联互通来实现大约3000个点的数据监控，实现电芯的失效模式分析和电池包的失效模式分析。质量分析闭环方法主要有以下两种：

(1) PDCA的循环分析模型
PDCA是指：Plan Do Check and Action（计划、实施、检查和处理），PDCA循环通过计划、执行、检查、处理等四个循环反复的步骤进行改进，是质量管理的基本方法。

(2) 六西格玛质量闭环模型—DMAIC
六西格玛改进闭环模型采用五步法DMAIC质量闭环模型，即:界定(define)、测量(measure)、分析(analyze)、改进(improve)和控制(control)。DMAIC的实施步骤如下图所示。

六西格玛改进模式实施步骤

随着大数据技术的兴起，DMAIC模型也进行了扩展改进，实现了基于大数据的DDMADV质量改进设计模型。DDMADV模型将产品和过程设计中的数据、方法、工具和程序进行系统化的整合，在顾客的需求和期望的基础上重新设计产品或过程。DDMADV 模型，即数据(data)、定义(define)、测量(measure)、分析(analysis)、设计(design)、验证(verity)，DDMADV 模型保留了DMAIC模型的部分内容。

基于大数据的DDMADV 质量改进设计可以使组织能够在开始阶段便瞄准高目标的质量水平，开发出满足顾客需求的产品或服务;基于大数据的DDMADV质量改进设计有助于在提高产品质量和可靠性的同时降低成本和缩短研发周期，具有很高的实用价值。

电池质量失效分析模型

(1) 基于BowTie(蝴蝶结) 模型的电池产品质量失效分析
基于分析事项起因的故障树分析法和分析后果的事件树分析法的内涵和流程，引入将故障树和事件树组合在一起的BowTie风险分析模型。针对电池产品质量抽查的前期准备阶段、抽样阶段以及检验阶段等3个重要阶段，分别建立BowTie模型，采用故障树分析法分析典型事故原因，采用事件树分析法分析事故应急预案，对电池产品质量抽查失效风险进行分析。结合BowTie分析的结果，提出各阶段产品质量抽查任务失效的预防措施及失效后的纠正控制措施。

BowTie分析法通过识别和评估风险、分析风险因素、设置风险屏障、采取风险控制和恢复措施，有效预防事故的发生，为风险、始发事件、控制和后果之间的关系提供图形表示，易于理解。BowTie分析法融合了故障树分析法（fault tree analysis） 和事件树分析法（event tree analysis），图表的中心事件是导因事件或风险事件，将简化的故障树移向左边，对原因进行分析；将简化的事件树移向右边，对后果进行分析。将分析事项起因的故障树和分析后果的事件树组合在一起，并在各分枝上确定防控措施，就形成最终的BowTie模型。因为BowTie 模型是由故障树和事件树组成的，所以针对电池产品质量抽查任务失效分别建立故障树和事件树，对相关抽查过程建立BowTie模型，进而提出规避风险的措施，得出相关结论。

(2)电池产品质量任务失效故障树分析法
故障树分析法是一种演绎的系统安全分析方法。它从需要分析的特定事故或故障（顶上事件） 开始，层层分析，挖掘发生的原因，直至找出事故或故障的最根本原因（基本事件）为止。故障树由节点和节点间的连线组成，每个节点表示某一具体事件，连线表示事件间的关系。故障树分析法适合于对风险事件原因及发生可能性的分析，其将风险事件作为目标分析事件，通过逐级建树、逐层原因分析，对所有原因事件、中间传递事件及其相互关系进行逻辑推导，最终查找导致风险事件发生的基本原因。通常情况下，故障树分析流程如图所示。

故障树分析流程

(3)  电池产品质量抽查任务失效事件树分析法
事件树分析法是一种逻辑演绎。在给定一个初因事件下，从一个初因事件开始，按照一定的顺序，分析初因事件可能导致的各种序列的后果，从而定性或定量地评价系统的特性。该方法中事件的序列是以树图的形式表示，故称为事件树。

对于产品质量抽查任务失效的事件，其造成的主要后果是漏检和检验机构不能按时完成检验检测任务。前者容易造成不合格产品流入市场，影响运输安全和人身安全，扰乱社会竞争和公平性；后者则会造成不能按时发布质量通报。电池产品质量抽查任务失效事件树如下图所示。

电池产品质量抽查任务失效事件树

(4)  BowTie分析法
BowTie方法运用危机控制屏障原理，系统化地分析危险及其后果，通过风险分析过程建立基于层级防护机制的控制措施。其输出结果形式多样，可从多个角度分析和沟通风险控制措施，便于企业内部建立切实可行的风险评估、分析与控制措施的数据库，用于检测风险控制的效果和进展，形成层级的闭环式的风险管理流程。由于电池产品质量抽查任务的特殊性和复杂性，用单一风险分析方法很难对其进行全面分析，而采用多种分析方法结合的方式则会达到很好的效果。

BowTie法能够提高分析结果的直观性和准确性，对故障的预防、控制、发生、后果及发生的根本原因等故障因素进行分析，用蝴蝶结图形直观、完整地描述故障发生的全过程，对危害事件发生的原因、后果以及采取的措施是否充足等提供一个可视化的评估。BowTie 法包括5个基本要素：故障、故障原因、后果、预防措施和缓解措施。

针对风险事件的原因和后果，风险控制措施的选择应遵循“成因消除、频率降低、后果控制、后果减轻”的先后顺序。