虎嗅注：本文是虎嗅智库出品的“思享数字化”系列文章第七篇，呈现中国锂电龙头企业宁德时代在数字化方面的思考和实践。
出品｜虎嗅智库
作者｜张婷婷
编辑｜房煜
头图丨视觉中国
近两年，宁德时代被市场习惯称为“宁王”，如果看一下宁德时代2022年的财报，也可以理解这种称呼的由来。2022年宁德时代营收突破3000亿元，达到3285.9亿元。有人算了下，相当于平均每一天营收9亿元。从市场份额看，据中国汽车动力电池产业创新联盟公布的数据显示，去年全年宁德时代虽然以48.2%的市场份额继续位居行业第一，虽然同比2021年有所下降，但是“宁王”仍旧牢牢占据动力电池市场头把交椅。
不过，高处不胜寒。
寒意部分来源于市场竞争环境，动力电池市场竞争正趋白热化。“宁王”的戏称也是把双刃剑，竞争者自然想拉王下马，纷纷扩建产能。有友商直白的表示，暂时不追求太高利润，而是以价格换市场份额。业内担心在2023年，动力电池的价格战一触即发。另一方面，部分车企开始自建电池厂，虽然短期注定是亏本的生意，但是也在向“宁王”传递某种不安的信号。
宁德时代意识到，真正简化竞争局面的方法，是提高整个行业的制造水准，抬高竞争门槛。而对车企而言，宁德时代真正能打消他们顾虑的，还是回到动力电池产品的本质属性，质量才是永恒的门槛，毕竟这是一个对不良品率容忍度极低的行业。
在接受虎嗅智库采访时，宁德时代首席制造官倪军详细阐述了宁德时代提出的“极限制造”的含义和目标：“对不良品的要求上升到十亿级，也就是每十亿个产品当中，才允许出现1-3个不良品，相较于百万分之一是实现了三个数量级的提升，以这个目标为约束，倒逼我们自己进行制造水平和能力的提升。”
宁德时代要用“极限制造”打破头部企业“高处不胜寒”的魔咒。甚至可以说，在宁王看来，恰恰是实现了极限制造，价格战才会不复存在。就像倪军所说，“对于动力电池和储能电池这种大型锂电池，行业应对它怀有敬畏之心”。不要等出了事故，才觉得便宜没好货。
当然，极限制造不可一蹴而就。2020年，宁德时代上线了智能制造系统，这套系统链接了产线上的100多台自动化设备和 6800多个核心质量控制点，调度生产过程中的人、设备、物料、环境和工艺参数，笔者有幸参观了搭载了这一系统的Z1工厂，整条电池产线包含了合浆、涂布、模切、卷绕、入壳、焊接、注液、化成等多个工序，总长度约1500 米，在智能制造系统控制下，每一个环节都在有条不紊的运行着。极限制造与智能制造有关联性，但这是一个更高的目标。用倪军的话说，“必须要依托智能化的手段，让生产过程自适应，针对来料波动、以及设备本身从早上开机到下午的温度变化，产线自己能够根据不确定因素不断寻优，从而实现极限制造的目标”。
人才仍旧是宁德时代的核心竞争力之一，也是实现极限制造的必备条件。宁德时代非常重视数字化复合型人才培养，制造基地高级经理刘玉青博士就是宁德时代自己培养出来的数字化复合型人才，他原本是一名只懂数字化技术的计算机专业的博士，目前深扎业务一线，在制造基地做设备改造，将数字化技术与设备智能化深度融合，并且在全公司开课授业，让数字化技术为业务更好的赋能。像刘玉青这样拥有博士学历的高端人才，在宁德时代有二百多名。
为了更深入了解宁德时代极限制造与数智变革的关系，虎嗅智库特与宁德时代首席制造官倪军进行了交流，希望能为行业带来更多启发和借鉴。
倪军教授从事先进制造科学领域中智能制造技术的研究已经40余年，是上海交通大学博渊未来技术学院院长，也是世界经济论坛（达沃斯论坛）未来制造委员会主席（2017-2019）。2020年，倪军加入宁德时代，担任工程制造及研发体系联席总裁。
以下为专访精华内容：
宁德时代首席制造官 倪军
极限制造提升电池质量标准，保障车辆和生命安全
虎嗅智库：宁德时代是在什么样的产业背景下提出极限制造？
倪军：宁德时代所生产制造的产品是电池，电池从严格意义上讲是一种安全系统，对消费者而言，驾乘的汽车底盘上安装了上百个上千个电芯，一个个小的单元连起来组成了一个安全系统，直接关系到生命安全，所以从安全角度来看，按照传统制造业原有的6 Sigma质量标准，已经无法满足汽车、大巴等驾乘场景对于安全性的要求，在这种背景下我们提出极限制造的概念。
虎嗅智库：我们如何定义极限制造，它和智能制造之间有怎样的关联性？
倪军：极限制造是我们对自身提出的一个很高的制造目标，实质上体现为三个数量级的提升，传统制造业的6 Sigma质量标准要求，是指每百万个产品当中，允许出现1-3个不良品，这在传统制造业中已经是比较高的水平了，像手机、芯片也都是这个水平，宁德时代提出的极限制造目标，对不良品的要求上升到十亿级，也就是每十亿个产品当中，才允许出现1-3个不良品，相较于百万分之一是实现了三个数量级的提升，以这个目标为约束，倒逼我们自己进行制造水平和能力的提升。
智能制造和极限制造是两个不同的概念，但是他们之间也有一定的关联性，智能制造对于像钢铁、水泥、食品等这些一般的传统生产制造产业都可以用，智能制造最主要的特点就是用一些智能传感、数据分析、智能控制等信息化技术，使制造流程具备自适应、自检测、自保障等功能。我们实现极限制造目标，单靠原始的手工工作肯定无法实现，需要依托智能制造，我们的生产环境、原材料、生产设备，运行过程中都会波动，所以做制造的人，一直是在和各种干扰、各种波动在抗衡，以前是靠经验，比如有经验的老师傅开一个车床，根据声音、颜色、温度等外在表现，有针对性的做一些调整，但是现在随着对产品要求的提升，通过这些人工经验的判别和调整已经远远达不到生产要求，必须要依托智能化的手段，让生产过程自适应，针对来料波动、以及设备本身从早上开机到下午的温度变化，产线自己能够根据不确定因素不断寻优，从而实现极限制造的目标。
虎嗅智库：在我们的智能制造系统中有6800个关键核心质量控制点，能讲一讲这些点都是怎么来的，又是如何赋能我们的智能制造？
倪军：工业生产制造的智能化需要Augmented Intelligence，因为电池制造流程非常长，工艺极其复杂，需要我们对电池产品充分了解，从机理上知道每一个制造工序需要怎样的工艺过程，需要对材料做怎样的加工、处理、改型、改性，进而基于理论模型和第一性原理，判断出这6800个关键点的波动，会影响到最终的产品性能。这个道理就类似我们监测黄河水流质量，我需要知道黄河都流经了哪些地方，在哪些地方有污染排放，进而有针对性的进行监测，比如说在化工厂下游就需要设置监测点，保证无人向水里排放有害物质。保证电池质量和保护黄河有着同样的思路，这就要求我们对电池产品充分了解，需要从一开始就知道产品整个生产过程中哪些是关键点、在工艺流程里面哪些工位能影响这些关键点，有的工位需要设置不止一个点，有些点还会影响到其他点，需要我们把他们全部关联起来，这就要求我们对产品、工艺流程、设备以及生产环境全面了解和熟悉。
虎嗅智库：您刚才讲到的这些关键核心质量控制点全部来源于理论，在生产过程中有没有出现理论认知以外的点，我们是如何应对的？
倪军：有，我们在最初正向设计的时候，需要基于理论认知尽可能的想到所有点，但实际上会存在一些未知点，我们称之为Know how，经过多年的生产实践，我们发现只从理论上分析还不能完全覆盖生产中可能遇到的一些情况，这就要求我们在后续不断迭代的过程中，根据经验不断的去增加这样的质量控制点，比如我们产线上的一些设备，都是在后来根据产品迭代、生产工艺提升以及核心质量控制点的积累，重新改进了。
虎嗅智库：随着新能源汽车产业发展，对高端产能需求越来越大，在这种情况下，不同产能的工厂对应的极限制造管理思维发生了哪些变化？
倪军：最开始新能源汽车对电池能量密度的追求是远远不如现在的，随着行业发展，消费者对产品要求提升，追求高能量密度、长寿命循环、高充电速度，倒逼产品不断的走向极端设计，同样也对制造的精度和效率提出更高的要求，从而保证电池的安全可靠和一致性等。比如，在精度方面，原来某个尺寸的误差范围，正负不超过两毫米就算合格，但是到现在正负误差超过0.1毫米就算不合格了；在效率方面，随着产销量的提升，我们需要跑量，实现每1-2秒钟就有一个电池下线，既要保持速度就要保证精度，这就要求产线不断提升，需要我们从管理思维上和技术手段上不断的创新。
另外一个重要的点我想要提一下，就是对于动力电池和储能电池这种大型锂电池，行业应对它怀有敬畏之心。随着电池需求量提升，很多手里有资金的人士会觉得只要买一些设备、盖一座工厂我就可以进行生产，其实会产生很多的次品，这种不良品对市场的扰乱，对整个行业发展都起到一个非常负面的作用的，像新闻报道的一些大型储能系统、以及车辆燃烧等案例，就是因为市场上充斥了大量的这种次合格品，这些次合格品在我们这里是不达标的，我们也建议国家应该建立严格的质量管理体系。因为现在大家都看到新能源这个行业爆发，一些外行不管自身是否具备电池生产的技术能力，纷纷投入资金生产一些低价产品，因为没有敬畏之心，他对整个生产环境、工艺、原材料、人员培训等各方面根本不到位，偷工减料、降低成本、低价销售，车厂购买了这些产品，直到起火发生事故后才知道，便宜没好货，理念慢慢开始建立起来，所以很多高端的产品，尤其是快充的产品，就对这个要求更加严格，质量要求更加严格。像习总书记在刚刚过去的两会上也提出高质量发展。
虎嗅智库：目前有相关的法律法规对电池产线做统一规范吗？
倪军：目前还没有，我们也正在跟国家相关的标准、法规的研究和制定部门沟通这个事情，我们倡议，中国可以抓住时机，率先主导和引领电池生产标准的制定，再推广到全世界，因为就电池行业来讲，中国的产销量最大，技术目前也是领先世界，具备这方面的优势，否则像以前其他行业的很多标准，都是西方欧美国家推出来的，我们只能按照人家的规则来走，那我们现在有这个优势，应该率先对整个生产工艺、生产环境、对人员要求等制定相关规则，因为人、机、料、法、环，任何一个环节，都会影响最终的产品的安全性、一致性、质量，需要从多个方面进行要求。国家需要对生产环境、生产工艺、产线、设备都要建立相关标准，包括原材料，因为原材料也会掺杂一些杂物，如果没有控制好，出去之后也会发生一些问题。
数字化技术赋能供应链，精准物流促进精益生产
虎嗅智库：很多制造业数智化改革都是从供应链开始切入，极限制造同样也离不开稳定的供应链，宁德时代在供应链环节都做了哪些数字化建设来保障供应链稳定性？
倪军：我们在帮助供应链建立一些基本的数字化能力，包括他们的生产流程、工艺、设备的状况，以及最终输出产品的性能和质量。因为原材料以及供应的种类不一样，针对不同的种类再帮他们去建立这些管控，比如说对电解液，电解液的配方很重要，如果管控的不好，我们供应链，比如他的罐装错了，到了我们产线来，不同的电解液混在里面，对我们的性能影响就很大，所以我们对上游就要追溯，在供应商端就推出了防呆功能，进到我们产线之后我们会进行二次防呆，避免这种现象出现，因为以前也出现过这种现象，所以我们才知道要进行这种防控；再比如说粉料，他们也有一些杂质，我们也是帮他们建立起在产线上，在粉料出来之前去做相应的管控，进行质量的认证，到我们产线使用的时候，我们同样也有管控。
虎嗅智库：数字化是如何对供应商赋能的？
倪军：数字化不是简单的IT信息获取，首先需要从数据源头进行监测，利用智能传感、智能仪器等监测手段，获取制造过程中的一些参数；其次，需要基于我们的模型，通过获取到的参数，判断供应商的生产流程是否稳定，能否达到我们的质量标准；此外，我们也在帮供应商去做一些数字化优化，因为我们的供应商再往上游也有自己的供应商，比如原材料涉及到的石墨或者焦炭，存在批次和批次之间的差别，我们通过数据监测技术，帮助他们实现在这种供应波动的情况下的调整和优化，使得最后输送给我们的产品质量能够达到最佳。
虎嗅智库：在产线后端的物流环节有哪些新挑战，数字化是如何对物流环节赋能的？
倪军：物流对我们很重要，我们整个生产过程需要对时效性进行精准把控，保证物料在规定的时间内完成规定的动作，比如生产过程中用到的大量涂胶、粘结剂，他们是有窗口期的，一旦超过窗口时间，他们的粘结性能就会下降甚至固化，所以我们需要精准物流；此外，从精益生产的角度来讲，需要减少浪费，要求产品快速下线，在工厂内停留的时间越短越好，实现资金流和物流的快速周转，但如果在工厂内长时间搁置，既占空间，又影响产品性能，这些对我们来讲都是挑战。所以我们要做大物流，对整个流程进行智能化改造，从而实现智能调度和物流控制。
虎嗅智库：在仓储、物流调配以及批次管控的协调之间，数字化是如何发挥作用的？
倪军：我们有专门的数字化系统，我们称之为中控系统，我们把不同的生产情况、批次情况、产品种类，根据整个产线的不同环境、工位设备的状况，我们再持续优化，以前是靠人凭经验排程，现在都可以通过我们的中控系统来完成，中控系统通过多目标寻优、智能化随机性预测等技术，通过模型和算法来实现精确的控制。
组织变革先行，保障业务数字化推进
虎嗅智库：在对协调度要求这么高的情况下，如何保证目标达成，从组织和业务层面分别需要做哪些方面的工作来保证目标的实现？
倪军：组织层面，我们成立了专门的智能制造部，由几百个人组成，专门来做优化和调度。业务层面，我归纳智能制造需要四大技术深度融合，首先是IT，负责把信息打通，第二个是DT，负责数据的传输、标准化和统一，第三个是AT，就是数据的挖掘分析和预测能力，最后一个是OT，即和业务能紧密连接。
虎嗅智库：组织和业务层面的数字化变革过程中，最大的痛点有哪几个？
倪军：我认为有几个痛点，第一个是从组织层面来看，人都有惰性和惯性，一个组织也是一样，比如说接受一项新的技术，原来做一件事情用传统的方式做，现在要求他们去学一种新的方式，需要去做一些调整和培训，让他们愿意接受；第二个是复合型人才的匮乏，因为真正懂数字化的人不了解业务，无法帮助我们解决业务上真正的痛点，同时做业务的人又缺乏数字化的能力，不知道哪些数字化的工具可以来帮助我们解决问题，技术和业务无法很好的匹配；第三个是数字化技术本身也在不断迭代，数字化改革也不是一蹴而就的，不断有新的数字化软件、APP或者系统上线，造成的问题是导致数字化的进程非常的艰难；第四个是不同系统之间的兼容性，形成很多数据岛，数据很难完全打通，即使打通了，我们也无法很好的利用这些数据，这不是数据本身的问题，我们有巨大的数据库，数据里面有很大的价值，我个人感觉我们把这些数据充分的利用起来，还有很长的路要走，就像石油，但我们把黑乎乎的石油直接装进车里，是没有办法直接使用的，需要对它进行精炼，提炼后才能成为有价值的东西，数据也是如此，简单的把数据摆出来，我们看这些0，1，1，0其实一点意义都没有。
虎嗅智库：数智化转型除了业务层面，人的数字化也是绕不开的话题，宁德时代在极限制造中是如何提升人效的？
倪军：我们对整个生产过程进行梳理，从产品设计、生产工艺、产线设计、一直到产线运营，深度分析哪些环节要求高且人无法达到的，率先就对这些点先先进行突破，从局部的智能化和数字化入手，然后再往整个产线去做延伸，就像我们国家修高铁一样，重点地区之间先修一段，段与段之间慢慢连成线，最后形成高铁网，数智化转型也是，先从局部的智能化开始着手，有针对性的招聘数字化专业人才，让他们进来了解我们内部的业务流程，让数字化技术和业务深度结合，再让这些人才对我们工程技术人员进行培训，让他们也能够利用数字化手段来提高他们的工作效率。在这些重要环节突破之后，现阶段我们已经着手做整体规划了，包括我们整个公司未来数智化转型的总体方案，包括了产品设计端的智能化、生产工艺的智能化、生产装备产线设计和调试的智能化，都是为了提升人效，提升我们的设计能力，最终提升产品的核心竞争力。
虎嗅智库：随着海外市场份额提升，我们是否会考虑对海外工厂进行极限制造能力复制，遇到哪些棘手的问题，我们是如何解决的？
倪军：海外建厂房、购买设备、以及人工都很昂贵，所以我们在欧洲的独资企业，要求尽可能实现少人化，最大化的通过使用一些智能化解决方案进行生产制造；同时我们也在尝试探索新的商业模式，通过技术授权，允许海外的客户自己进行电池生产，我们来进行工厂运营，最终来达到一种轻资产的运作模式，在这个过程当中积极的去探索一些数字化的手段，来解决生产过程当中存在的一些问题。
虎嗅智库：宁德时代的智能工厂数字化转型可以为同行或其他制造行业带来哪些启示呢？
倪军：中国制造业数字化转型，消费品制造业是相对领先的，比如家电行业里的海尔、美的都建立了智能制造工厂和灯塔工厂，重型工程机械行业，像三一重工等做的也不错，汽车产业的数字化转型也非常快。
很多企业都在做数字化转型，但大部分企业仍处于信息化和工业化的融合阶段，接下来，谁能先做到智能化，谁就有可能发展的更快一些。数字化转型的整个进程是分为几个阶段的，第一个阶段是设备的自动化，即实现工厂内部的物联网，第二个阶段是对数据进行可视化，本质没有变，只是对数据进行了展示，第三个阶段，涉及到数据的挖掘，把一些简单的数据变成有价值的知识和可行动的决策，第四个阶段是能够自主的做一些人关乎不到或无法快速反应的，而智能化系统可以自主实现，我们的最终理想就是打造一个自主系统。
当前大部分企业第一步都还没走完，还未实现设备间的互联互通，走完第一步的企业还在走第二步，也就是数据之间的打通，每一个设备看上去都上网了，但每一个上网的数据库都是一座孤岛，比如很多数据在一个APP里有，但在另一个APP里面看不见，APP之间不能共享和应用，第三个就是怎样让数据发挥价值，利用数据来对制造过程做一些调整、控制和优化，做到自适应，帮助人来做一些辅助决策。
我经常会参加一些数字化相关的会议，人家会问，数字化转型对于大型企业肯定都会去做，那么中小企业怎么办，毕竟数字化是一个成本昂贵的过程。我的一个忠告是：第四次工业革命已经到来，数字化也是必然趋势，不拥抱新的工业革命和技术发展趋势，你就会被淘汰掉，所以数字化转型已经成为企业生存的条件，大家需要想方设法提升自身的效率、质量以及核心竞争力，所以无论是什么样的行业，如果想在激烈的竞争中能够生存、能够发展、能够成长，必须要拥抱这种技术革命，就像Chat GPT出来了，很多行业如果不主动寻求进步，就会被它淘汰掉。
虎嗅智库：刚才您有提到中小企业，数智化转型是一件高成本事情，中小企业该如何去平衡好成本和效益？
倪军：我给中小企业的建议是，尽快进行数智化转型，考虑到成本问题，可以尝试采用一些共享的模式来进行数智化转型，让他们独自投入资金去做这个事情，可能会对自身支付能力提出挑战，因为成本很高、代价太大、看到效果太慢，可以尝试成立中小企业协会，或者相关行业所在的地区政府可以出面牵头去做一些工作。
虎嗅智库：针对前面提到的中小型企业的共享模式数字化转型能否具体讲一讲？
倪军：我举一个例子来说明一下，比如说浙江有一个叫德清的县，当地有几百家轴承厂，大家所属同一个行业，都是中小型民营企业，他们也需要做数智化转型，浙江省政府联合当地协会，打造了一个专门针对轴承行业的数字化平台，每家企业适当交一点钱就可以接入这个数智化平台，利用这个平台实现采购、销售、供应链等多个方面的数字化转型。
虎嗅智库：针对我们的数智化转型，当前还有哪几个方面的成效不够理想或者说我们未来想要继续改进优化的？
倪军：第一个是在数据价值挖掘方面，我们属于刚刚开始，我们认为其中还是有大量的潜力可以挖掘，实际上数据本身就是一种资产，谁掌握了数据，谁就掌握了未来。但是只拥有一堆数据，不知道如何利用，是没有任何价值的；第二个是人才培养方面，数值化转型的人才，需要既懂数字化，又懂业务，这种复合型人才是需要后天培养的。
虎嗅智库：围绕数智化转型过程中的业务痛点，未来还需要怎样的新技术方向来为极限制造赋能？
倪军：绿色低碳是发展主旋律，我们希望能为人类新能源事业发展做出卓越的贡献，所以在我们自身的生产过程中，需要降低能耗、使用绿色能源，我们希望开发下一代产线，实现低能耗、低成本、绿色的、智能化的，比如我们宜宾工厂用的是水电，其他工厂也会用到光伏，最大化实现绿色能源的替换，另一方面，我们也在进行自身能耗的降低，对大能耗设备进行精简，当前单工位能耗较之前降低30%-40%，下一步，我们还需要一些节能技术的支持，使系统总体能耗进一步降低。
虎嗅智库：制造业数智化转型的最终目标是什么？
倪军：首先，数字化是智能化前提，通过数字化的技术手段，让我们可以通过虚拟环境，在生产、产品、工艺、设备等各个环节，对不同的方案和条件进行评价，我们称之为what if，就是假设我在你的那个位置上，我会怎么考虑，从而进行方案和条件的预判和推演。
其次，智能化的目标不是取代人，而是让人做一些更有价值、更有创造性、更高层次的事情，同时人在这个过程中也离不开智能化的手段，为我们提供各种有价值的信息，甚至帮我们做一些辅助决策。
最后，对于制造业的企业来讲，追求的还是效率、成本、质量、安全以及对环境的影响，需要不断的提升，就像一个螺旋梯，是无止境的，比如能耗，现在每创造百万价值，需要消耗多少度电，能不能在现有基础上再降低一半，其实中国现在和发达国家比起来，创造同样价值的情况下，我们的能耗可能比人家高很多，导致我们的产品进入到欧洲市场时，通过设置碳排放门槛，就能把我们国家很多的产品都拒之门外，因为不达标，所以数智化转型，对于我们实现这些目标都是一个非常有利的手段，是实现我们的可持续发展、高质量发展的有效手段，我们不用，别人在用，那我们就会被别人甩的越来越远。
“思享数字化专栏”索引：
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