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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2025120056</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>工业大模型智能体在工业制造过程品质数据智能
分析的应用探索</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/2/12/10.61369/TACS.2025120056</url><author>王佳</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>12</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-06-28</published-time></date></history><abstract>工业大模型智能体为锂电池制造过程的数据智能分析带来突破。本文以锂电池制造为核心场景， 阐述了基于Transformer 的多模态数据分析、融合工艺机理的强化学习等关键技术，重点解决了匀浆、涂布、化成等工序的多源数据处理、参数动态优化与能耗管控难题。通过构建&amp;ldquo;感知- 分析- 决策- 控制&amp;rdquo;全流程体系，结合生产数据验证，实现了极片良品率提升15%、涂布速度提高22%、化成能耗降低18% 的显著成效，为行业提供了可落地的智能化升级方案。</abstract><keywords>工业大模型,智能制造,锂电池,品质分析,强化学习</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 杨蕾. 基于工业大数据的智能工厂产品质量异常检测与推理算法研究 [D]. 西安电子科技大学，2022.[2] 彭晶云. 智能制造企业大数据应用能力评价及其对创新绩效的影响研究 [D]. 西安理工大学，2022.[3] 张静. 智能制造过程中基于深度学习的工业零件识别 [D]. 天津理工大学，2021.[4] 许犇. 面向工业智能的制造流程优化方法研究 [D]. 南京邮电大学，2022.[5] 余笑. 起爆器制造过程智能调度策略研究 [D]. 重庆大学，2022.[6] 赵文博. 工业大数据在智能制造中的应用价值 [J]. 造纸装备及材料，2021,50 (1):122-124.[7] 卓相磊. 工业大数据在智能制造中的应用价值 [J]. 科技风，2021 (18):85-86.[8] 邹松峰. 工业大数据在智能制造中的应用价值 [J]. 数码设计（上）,2021,10 (6):392.[9] 高昕葳. 工业机器人在智能制造中的应用浅析 [J]. 内燃机与配件，2021 (20):199-200.[10] 卓相磊. 工业大数据在智能制造中的应用价值 [J]. 科技风，2021,(18):85-86.[11]Li J, Zhang H, Wang Y. A Transformer - Based Multi - Modal Data Fusion Method for Lithium - Ion Battery Quality Analysis [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19 (6): 7890 - 7900.[12]Wang C, Li X, Zhao Z. Digital Twin - Driven Reinforcement Learning for Coating Process Optimization in Lithium - Battery Manufacturing [J]. Journal of Manufacturing Systems, 2022, 64: 289 - 301.[13]Chen Y, Liu M, Zhang L. Graph Neural Network for Process Fluctuation Propagation Analysis in Lithium - Battery Production [C]. IEEE International Conference on Industrial Technology, 2023: 1 - 6.[14]Zhang Q, Wang J, Li H. Energy - Efficient Scheduling for Lithium - Battery Formation Process Based on Time - Series Convolutional Network [J]. Energy, 2023, 275:127345.[15] 国家市场监督管理总局，国家标准化管理委员会. GB/T 31484 - 2015 电动汽车用动力蓄电池循环寿命要求及试验方法 [S]. 北京：中国标准出版社，2015.[16] 国家市场监督管理总局，国家标准化管理委员会. GB/T 31485 - 2015 电动汽车用动力蓄电池安全要求 [S]. 北京：中国标准出版社，2015.[17]Zhao W, Chen Z, Li J. Expert Knowledge - Enhanced Decision Making for Slurry Mixing Process in Lithium - Battery Manufacturing [J]. Expert Systems with Applications, 2023, 219: 119687.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
