电极生产。这一步约占电池生产成本的39％，其中阳极和阴极是分开生产但是其过程大体相似，这一步的面临的主要问题是处理时间和产出率。在这一步骤中，涂层和干燥是最主要的成本因素。大体流程即为将活性材料浆料凃至薄金属箔上，接下来通过干燥过程除去溶剂。其中干燥过程大约需要2至6分钟，而这一过程具有高投资和高能耗的特征，因此是整个步骤成本最高的环节。此外，非计划停工导致的机器停机时间也会引起成本大幅增加。

电池组装。这一步大约占电池生产成本的20％。消除颗粒物的产生以及确保过程中的稳定性可以有效防止内部短路，进而避免电池永久失活。主要的费用源自于合成活性化合物。正如前文所诉，为了达到高能量密度，生产商须要在化合物的生产过程中采用堆叠技术。然而堆叠技术的复杂性以及必须缓慢处理化合物来确保精确性使其成为电池组装成本的最大因素。

电池完成。这一步骤约占电池成本的41％，其中形成和老化是成本最高的过程，这也表明了加工时间和产出率是这两个过程所面临的挑战。

在形成过程中，电池特性是通过多次充放电循环来建立的，这一过程是通过高昂的工作站完成，大约耗费2～10小时。而在老化过程中，成品的电池将放置几个周来确定是否存在微短路情况。在任何特定的时间，生产商可能需要将数十万个电池存储在仓库中，而这些仓库需要昂贵的环境控制和安全防范措施。因此，最大化生产率是这一阶段的主要挑战。

在未来工厂中，电池成本会下降20％

采用下一代数字技术可以让电池工厂从工业4．0成熟的早期阶段（运行状态透明）转化成为最先进的未来工厂设计（全自动工厂）。电池每千瓦的总成本可以减少高达20％，高于由生产精度提高和化学材料改进所节省的成本。生产成本（不包括材料）可在电极生产环节减少25％，电池组装环节减少20％，电池出厂环节减少35％。此外，电池的能量密度将提高10～15％。（将未来工厂的概念应用于模块和封装集成将进一步提供降低成本的潜力，但这里并没有考虑这一点。）

对降低成本特别有参考价值的四个未来工厂的案例：

预见性维护。预见性维护可以降低生产成本的7％至10％。由于计划停机和非计划停机都会极大地影响各种过程成本，而这一方法可以降低电池生产每一过程的成本。这些停运通常会使设备有效性降低5％到10％。其中影响最大的是涂层和干燥过程，其次是形成过程、材料的合成以及老化过程。智能检测机器的状态以及对预先修改参数设定可以预防非计划停机同时延长运行时间。智能化系统维修保养计划可以优化机器的运行过程，从而可以减少计划的停机时间以及维修时间，由此产生机器正常运行时间的增加使得生产商购置小容量的机器，进而减少资本成本。这个技术需要用到监测机器运行的传感器、工厂中的本地数据分析平台以及本地数据存储。

材料加工过程。通过提高电机的生产效率，材料相关的加工过程（例如测量阴极材料浆料的实际组成以控制涂层和干燥过程）可使电池生产成本减少8％。传感器测量材料质量并提供实时反馈，以便机器可以调整过程，例如可以减少干燥时间，或改变压延成型的压力。除传感器外，这项技术还需要本地数据存储、分析工具系列以及数据分析系统和机器控制系统之间的接口。

智能参数设置。在电池组成和完成阶段采用智能化参数设置可降低电池的生产成本约10％。生产商可以利用电极涂层精度的数据来调整电极成型和材料合成过程中的参数设置，从而可以使复合公差的范围由±1．0毫米减少至±0．1毫米。更高的精度会产生更高的能量密度，从而降低了每千瓦时的生产成本。生产商还可以根据实际的电极特性和电流电池参数来调节形成参数进而缩短形成时间。资本支出的减少、电池容量的增加以及电池波动减少这些都使得生产成本降低。而为了实现这一点，生产商需要一个中央数据库来存储工艺参数以及在相关工作站上进行的产品质量检测。此外还需要一个大的数据分析工具系列，实时连接到测量装配参数设置的传感器。

智能在线质量控制。在电池完成过程中采用大数据分析来提高电池的质量控制可以降低电池的生产成本约15％。这项技术需要测量整个生产链质量的能力、大的数据库（原生的数据存储库）以及一种支持实时分析的分析数据库。制造执行系统（MES）向分析工具提供关键的数据输入。所有的工厂都必须有MES，从而使得生产者可以分析制造参数和相关的质量测量，而这些分析又有利于实现产品质量和运输安全的全球工业标准。BCG研究发现，大多数电池生产商认为MES仅仅是一个成本因素而不具有收益潜力。然而，通过将MES与先进的分析工具相结合，生产者可以极大地降低生产成本。

电池生产的每一步都可以从这些例子中获益（参见示图5）。

电极生产。在电极生产过程中，原材料成分的变化会产生大量的废料。例如，材料浆料和涂层模具的变化都会导致电极形状的中心线偏差，从而导致电极报废。现阶段，工厂主要通过增加电极的容差范围来克服这一问题，但这又降低了电池的能量密度。

在未来工厂中，材料加工过程使用内联过程控制以使得机器主动响应中心线偏差。 搅拌和涂层机器装配有材料传感器来确定活性材料浆料的成分，并通过干燥、切割、压延成型机器站点的实时反馈对其进行调整。此外，压延成型以及真空干燥过程中的智能参数设置将允许基于压延前后测量的孔隙度和湿度进行自我调整。这种自我调整可以使得生产商缩小电极的公差范围进而增加能量密度。总体而言，涂层和干燥过程的智能化控制可以使干燥时间缩短约40％。此外，未来先进的机器人将替代人工操作的加载、设置和卸载任务来完成电极生产。

电池组装。电池组装过程中的精度直接影响了电池的能量密度。由于目前的装配机器通常采用统计过程控制方法，不适合对几何图形的局部变化进行调整，因此这限制了机器的精度，进而降低了能量密度。在未来工厂中，在线检查零件几何尺寸的智能化参数设置可以提高装配机器的精度，从而增加电池的容量。与采用固定参数设置的传统装配工艺相比，智能化参数设置可以提高电池容量约15％。

目前，装配机器具有较高的可靠性，能够生产出特定类型的电池、化学以及设计，这也意味着每当生产一个新产品，生产商不得不对重新投资新的装配机器，甚至还需要新建工厂。在未来工厂中，由智能化参数设置系统指导和先进机器人支持的模块装配机器可以生产出不同类型的电池，允许生产商可以在原有的生产线上制造出更多类型的电池—一种转换不同类型电池生产的能力。新增的产品可以是如存储等非汽车应用的电池。

电池完成。在未来工厂中对电池进行装配时，生产系统会产生一个数字孪生—包括组件规范和进程内质量测量等数据在内的电池的多维数字表示。基于数字孪生的电池装配在线质量控制可以极大地减少物理检测站的数量。电解液的浸润以及预充电的参数都是根据数字孪生所得到的特征自动调整的。例如，电解液浸润装置可以根据电极生产过程所记录的材料性能数据来调整浸润过程中的压力和电解液的流动，从而缩短浸润的时间。

目前工程师主要根据经验而不是物理关联来设置形成工艺中的参数，造成所有电池的生产都采用相同的经验参数。然而事实上由于每个电池会存在一定的允许误差，因此固定的参数不利于电池性能的最优化。而在未来工厂中，生产者通过分析数字孪生中的数据在电池形成工艺中设置相对应的参数，因此可以实时调整过程参数进而优化电池性能。此外，在电极生产和电池组装过程中采用质量控制技术最大可减少20％的电池形成时间。