JP2019102186A - 二次電池製造システム - Google Patents
二次電池製造システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019102186A JP2019102186A JP2017229576A JP2017229576A JP2019102186A JP 2019102186 A JP2019102186 A JP 2019102186A JP 2017229576 A JP2017229576 A JP 2017229576A JP 2017229576 A JP2017229576 A JP 2017229576A JP 2019102186 A JP2019102186 A JP 2019102186A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- electrode
- manufacturing
- secondary battery
- parameter
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 233
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 61
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims abstract description 21
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 88
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 68
- 238000000576 coating method Methods 0.000 claims description 54
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 claims description 52
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 48
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 claims description 46
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 claims description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 43
- 238000004898 kneading Methods 0.000 claims description 41
- 239000011888 foil Substances 0.000 claims description 39
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims description 39
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims description 39
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 34
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 claims description 34
- 238000007789 sealing Methods 0.000 claims description 27
- 239000008151 electrolyte solution Substances 0.000 claims description 22
- 238000001291 vacuum drying Methods 0.000 claims description 22
- 238000002347 injection Methods 0.000 claims description 21
- 239000007924 injection Substances 0.000 claims description 21
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims description 20
- 239000002002 slurry Substances 0.000 claims description 19
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 10
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 claims description 8
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 claims description 7
- 239000002904 solvent Substances 0.000 claims description 7
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 claims description 6
- 239000000243 solution Substances 0.000 claims description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 2
- 238000005868 electrolysis reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 28
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 23
- 239000005001 laminate film Substances 0.000 description 22
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 20
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 14
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 14
- 238000010030 laminating Methods 0.000 description 13
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 13
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 12
- 238000004080 punching Methods 0.000 description 9
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 4
- 238000003475 lamination Methods 0.000 description 4
- 239000000047 product Substances 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 230000004656 cell transport Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000000465 moulding Methods 0.000 description 3
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 229910021645 metal ion Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011255 nonaqueous electrolyte Substances 0.000 description 2
- 238000004804 winding Methods 0.000 description 2
- JLVVSXFLKOJNIY-UHFFFAOYSA-N Magnesium ion Chemical compound [Mg+2] JLVVSXFLKOJNIY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- NPYPAHLBTDXSSS-UHFFFAOYSA-N Potassium ion Chemical compound [K+] NPYPAHLBTDXSSS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- FKNQFGJONOIPTF-UHFFFAOYSA-N Sodium cation Chemical compound [Na+] FKNQFGJONOIPTF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 239000012752 auxiliary agent Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000002482 conductive additive Substances 0.000 description 1
- 239000008393 encapsulating agent Substances 0.000 description 1
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 238000002847 impedance measurement Methods 0.000 description 1
- 210000003000 inclusion body Anatomy 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 229910001425 magnesium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 239000011556 non-electrolytic solution Substances 0.000 description 1
- 238000009783 overcharge test Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 229910001414 potassium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 229910001415 sodium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P70/00—Climate change mitigation technologies in the production process for final industrial or consumer products
- Y02P70/50—Manufacturing or production processes characterised by the final manufactured product
Abstract
【課題】本発明は、一定品質以上の二次電池を継続的に製造できる二次電池製造システムを提供する。【解決手段】制御部と、製造部と、製造部によって製造された二次電池の品質を評価する評価部を備え、制御部は、記憶部と、機械学習部を有するものであって、製造部での二次電池の製造に使用する製造パラメータを制御可能であり、記憶部は、過去の製造パラメータと、過去の製造パラメータを用いて製造した二次電池の評価部による評価結果を紐づけて記憶するものであり、機械学習部は、二次電池の品質が所定の基準以下に低下したと判断した場合に、記憶部で記憶された過去の製造パラメータ及び過去の評価結果の関係により、製造パラメータの中から品質の低下に影響を与える誘因パラメータを特定し、誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに戻す構成とする。【選択図】図１
Description
本発明は、リチウムイオン二次電池等の二次電池製造システムに関する。
二次電池は、太陽電池や燃料電池等の発電装置で生成した電力を一時的に蓄える家庭用蓄電池の用途として期待されている。家庭用蓄電池は、一般的に複数個の二次電池を電気的に直列接続することで電圧が高められ、蓄電池全体の充放電容量を高める構造となっている（例えば、特許文献１）。
ところで、家庭用蓄電池内で直列接続された二次電池は、同一種類、同一形状の二次電池を使用した場合であっても、製造時の個体差等によって、二次電池群の中で容量が小さい二次電池において過放電や過充電が生じやすいという問題がある。
そこで、蓄電池の製造では、製造した二次電池の中から、出力等の電池の特性の品質によって分別し、同程度の品質の二次電池を抽出し、同程度の品質の二次電池を直列接続や並列接続した二次電池ユニットを組んで蓄電池を形成している。
その他、蓄電池に関連する公報として、特許文献２がある。
そこで、蓄電池の製造では、製造した二次電池の中から、出力等の電池の特性の品質によって分別し、同程度の品質の二次電池を抽出し、同程度の品質の二次電池を直列接続や並列接続した二次電池ユニットを組んで蓄電池を形成している。
その他、蓄電池に関連する公報として、特許文献２がある。
ところで、二次電池の製造では、製造環境や、各製造工程で用いている装置の消耗、誤差等により、結果的に製品の品質にバラツキが生じる。例えば、環境設定温度が２５度の場合でも２４．８度や２５．２度のように実測温度が、設定温度に対して変動する。そのため、従来から、各工程の変動ごとに、製造工程での製造パラメータを微調整して可能な限り多くの二次電池の品質の変動幅が一定の範囲内で、かつ、二次電池の品質が一定以上の品質となるように保っている。
しかしながら、二次電池の製造を長期的に行うと、製造パラメータの変動幅が大きくなり、微調整が積み重なって個々の製造工程の製造パラメータの調整だけでは一定範囲内に品質を納めることが難しくなり、かつ一定以上の品質を担保することも困難となる。その結果、図１７のように製造される二次電池の品質が全体的に低下する傾向にある。すなわち、二次電池の製造は、各製造工程の製造パラメータが複雑に絡み合うため、複数の製造工程の製造パラメータの調整を行うと、製造工程ごとの製造パラメータの調整では品質の担保が難しくなり、製造される二次電池の品質が低下し、ばらつく場合がある。
そこで、本発明は、一定品質以上の二次電池を継続的に製造できる二次電池製造システムを提供することを目的とする。
上記した課題を解決するために本発明者は、各製造工程の中から品質低下に影響を与える支配的なパラメータを抽出し、当該パラメータを初期設定のパラメータ又は初期設定のパラメータ側に大きく戻すことによって、二次電池の品質を改善でき、一定品質以上の二次電池を大きく増やすことができると考えた。しかしながら、上記したように二次電池の品質は、各製造工程のパラメータが複雑に絡み合うため、膨大なパラメータの中から支配的なパラメータを抽出することは、人為的には困難である。そこで、本発明者は、今までの製造の際に取得した膨大な量の製造パラメータと、これらの製造パラメータで製造した二次電池の品質を評価した評価結果を紐付けし、人工知能等の機械学習装置によって製造パラメータと品質との相関関係を機械学習させることによって、製造された二次電池の品質から品質低下を誘因する支配的なパラメータを特定し、当該パラメータを調整することによって品質が改善され、一定品質以上の二次電池を継続的に製造できると考えた。
このような考察のもと導き出された請求項１に記載の発明は、制御部と、二次電池の一部又は全部の製造工程を自動で行う製造部と、前記製造部によって製造された前記二次電池の品質を評価する評価部を備え、前記制御部は、記憶部と、機械学習部を有するものであって、前記製造部での製造に使用する製造パラメータを制御可能であり、前記記憶部は、過去の製造パラメータと、当該過去の製造パラメータを用いて製造した二次電池の前記評価部による評価結果を紐づけて記憶するものであり、前記機械学習部は、前記二次電池の品質が所定の基準以下に低下したと判断した場合に、前記記憶部で記憶された過去の製造パラメータ及び過去の評価結果の関係により、製造パラメータの中から品質の低下に影響を与える誘因パラメータを特定し、当該誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに戻すことを特徴とする二次電池製造システムである。
ここでいう「二次電池の品質が所定の基準以下に低下した」とは、二次電池の品質が規定された基準範囲を満たさないことをいう。
ここでいう「初期設定時の製造パラメータに戻す」とは、初期設定の状態に戻すことをいい、部材そのものを新品のものに交換する場合も含む。
ここでいう「初期設定時の製造パラメータに戻す」とは、初期設定の状態に戻すことをいい、部材そのものを新品のものに交換する場合も含む。
請求項２に記載の発明は、複数の二次電池を同時又は連続的に製造するものであり、前記複数の二次電池のうち所定数の二次電池を抽出し、前記所定数の二次電池のうち品質が所定の範囲に収まるものの割合が所定の閾値を下回った場合に、前記機械学習部は二次電池の品質が低下したと判断することを特徴とする請求項１に記載の二次電池製造システムである。
請求項３に記載の発明は、前記二次電池の製造工程には、少なくともスラリー形成工程と、塗工工程と、電極体形成工程と、取出電極接続工程を含み、前記スラリー形成工程は、電動プロペラにより、少なくとも電極活物質と溶媒とバインダーを混練しスラリー状の電極材料を形成する工程であり、前記塗工工程は、前記スラリー状の電極材料を金属箔に塗布し乾燥させて電極を形成する工程であり、前記電極体形成工程は、前記電極及びセパレータを重ねて電極体を形成する工程であり、前記取出電極接続工程は、取出電極を溶接により前記電極体に接続する工程であり、前記製造パラメータは、以下（１）〜（４）の各パラメータを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の二次電池製造システムである。
（１）前記スラリー形成工程における、混練温度、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、前記電動プロペラの回転数、及び前記電動プロペラの駆動電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（２）前記塗工工程における、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、塗布速度、電極の厚み、乾燥温度、及び乾燥雰囲気から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（３）前記電極体形成工程における、環境温度、環境湿度、電極とセパレータとの接触面積、電極とセパレータの重なり数、及び電極とセパレータとの重なり順序から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（４）前記取出電極接続工程における、環境温度、環境湿度、溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（１）前記スラリー形成工程における、混練温度、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、前記電動プロペラの回転数、及び前記電動プロペラの駆動電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（２）前記塗工工程における、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、塗布速度、電極の厚み、乾燥温度、及び乾燥雰囲気から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（３）前記電極体形成工程における、環境温度、環境湿度、電極とセパレータとの接触面積、電極とセパレータの重なり数、及び電極とセパレータとの重なり順序から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（４）前記取出電極接続工程における、環境温度、環境湿度、溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
ここでいう「電動プロペラの駆動電力」とは、電動プロペラを駆動する際に供給する電力をいう。
「環境温度」とは、工程を実施する際に仕掛品又は製品が晒される環境の温度であり、例えば、ドライルームで製造工程が実施される場合には、ドライルーム内の温度をいう。
「環境湿度」とは、製造工程を実施する際に仕掛品又は製品が晒される環境の湿度であり、例えば、ドライルームで製造工程が実施される場合には、ドライルーム内の湿度をいう。
「乾燥温度」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の温度をいう。
「乾燥湿度」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の湿度をいう。
「乾燥雰囲気」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の気体をいう。
「電極とセパレータとの接触面積」とは、電極とセパレータが接触する面積をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、一枚の電極と一枚のセパレータが接触する面積であってもよいし、電極とセパレータが接触する総面積であってもよい。
「電極とセパレータの重なり数」とは、電極とセパレータが重なる数をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、積層数をいい、巻回型の二次電池の場合には、径方向における内外の電極の一部とセパレータの一部の重なり数をいう。
「電極とセパレータとの重なり順序」とは、電極とセパレータが重なる順番をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、積層方向の重なり順序をいい、巻回型の二次電池の場合には、径方向における内外の電極の一部とセパレータの一部の重なり順序をいう。
「溶接のセンシング時期」とは、溶接が完了したと判断する時期をいう。
「環境温度」とは、工程を実施する際に仕掛品又は製品が晒される環境の温度であり、例えば、ドライルームで製造工程が実施される場合には、ドライルーム内の温度をいう。
「環境湿度」とは、製造工程を実施する際に仕掛品又は製品が晒される環境の湿度であり、例えば、ドライルームで製造工程が実施される場合には、ドライルーム内の湿度をいう。
「乾燥温度」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の温度をいう。
「乾燥湿度」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の湿度をいう。
「乾燥雰囲気」とは、塗工工程で仕掛品を乾燥する際に仕掛品を晒す仕掛品周囲の気体をいう。
「電極とセパレータとの接触面積」とは、電極とセパレータが接触する面積をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、一枚の電極と一枚のセパレータが接触する面積であってもよいし、電極とセパレータが接触する総面積であってもよい。
「電極とセパレータの重なり数」とは、電極とセパレータが重なる数をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、積層数をいい、巻回型の二次電池の場合には、径方向における内外の電極の一部とセパレータの一部の重なり数をいう。
「電極とセパレータとの重なり順序」とは、電極とセパレータが重なる順番をいう。例えば、積層型の二次電池の場合には、積層方向の重なり順序をいい、巻回型の二次電池の場合には、径方向における内外の電極の一部とセパレータの一部の重なり順序をいう。
「溶接のセンシング時期」とは、溶接が完了したと判断する時期をいう。
請求項４に記載の発明は、前記二次電池の製造工程には、電極切断機の切断部によって前記電極を切断し、前記電極の形状を整える電極成形工程を含み、前記製造パラメータは、以下（５）のパラメータを含むことを特徴とする請求項３に記載の二次電池製造システムである。
（５）前記電極成形工程における、環境温度、環境湿度、切断後の電極のバリの発生数、及び切断後の電極体のバリの面積から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（５）前記電極成形工程における、環境温度、環境湿度、切断後の電極のバリの発生数、及び切断後の電極体のバリの面積から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
ここでいう「切断後の電極のバリの発生数」とは、切断部によって電極の縁に形成されるバリの発生数をいう。
ここでいう「切断後の電極体のバリの面積」とは、切断部によって電極の縁に形成されるバリの一つの面積又は総面積をいう。
ここでいう「切断後の電極体のバリの面積」とは、切断部によって電極の縁に形成されるバリの一つの面積又は総面積をいう。
請求項５に記載の発明は、前記製造パラメータは、前記電極成形工程における切断後の電極のバリの発生数又は切断後の電極体のバリの面積を含み、前記誘因パラメータとして切断後の電極のバリの発生数又は切断後の電極体のバリの面積が特定された場合には、前記電極切断機の切断部を交換することを特徴とする請求項４に記載の二次電池製造システムである。
請求項６に記載の発明は、前記二次電池の製造工程には、前記電極体を袋状の封止部材の内部に収容し真空ポンプにて真空引きしながら乾燥させる真空乾燥工程と、電解液を前記封止部材に注入して前記封止部材の一部を溶着して封止する電解液注入工程を含み、前記製造パラメータは、以下（６）及び（７）の各パラメータを含むことを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載の二次電池製造システムである。
（６）前記真空乾燥工程における、乾燥温度、乾燥湿度、真空度、及び真空ポンプの使用電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（７）前記電解液注入工程における、環境温度、環境湿度、前記封止部材の溶着温度、前記封止部材の溶着圧力、前記封止部材の溶着時間、前記封止部材のセンシング時期、前記電解液の注入量、及び前記電解液の濃度から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（６）前記真空乾燥工程における、乾燥温度、乾燥湿度、真空度、及び真空ポンプの使用電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（７）前記電解液注入工程における、環境温度、環境湿度、前記封止部材の溶着温度、前記封止部材の溶着圧力、前記封止部材の溶着時間、前記封止部材のセンシング時期、前記電解液の注入量、及び前記電解液の濃度から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
ここでいう「封止部材のセンシング時期」とは、封止部材の溶着が完了したと判断する時期をいう。
請求項７に記載の発明は、前記二次電池の製造工程には、一対のロールで挟むことで前記電極を圧延する電極圧延工程を含み、前記製造パラメータは、以下（８）のパラメータを含むことを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の二次電池製造システムである。
（８）前記電極圧延工程における、環境温度、環境湿度、前記一対のロールの回転速度、前記一対のロールの間隔、圧延後の電極密度、及び電極の厚みから選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（８）前記電極圧延工程における、環境温度、環境湿度、前記一対のロールの回転速度、前記一対のロールの間隔、圧延後の電極密度、及び電極の厚みから選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
ここでいう「圧延後の電極密度」とは、電極圧延工程後における単位体積当たりの電極の重量をいい、金属箔を除いた所定の大きさの電極の厚みと重量から算出できる。
請求項８に記載の発明は、前記二次電池の製造工程には、少なくともスラリー形成工程と、塗工工程と、圧延工程を含んだ電極形成工程を含み、前記スラリー形成工程は、電動プロペラにより、少なくとも電極活物質と溶媒とバインダーを混練しスラリー状の電極材料を形成する工程であり、前記塗工工程は、前記スラリー状の電極材料を金属箔に塗布し乾燥させて電極を形成する工程であり、前記圧延工程は、前記電極が形成された金属箔を圧延する工程であり、前記電極形成工程は、自動で行われることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の二次電池製造システムである。
請求項９に記載の発明は、前記機械学習部は、教師あり学習を行うものであって、前記記憶部で記憶された過去の製造パラメータ及び過去の評価結果の関係を教師データとして学習することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の二次電池製造システムである。
請求項１０に記載の発明は、前記機械学習部は、４層以上のニューラルネットワークに則して学習するディープラーニング部であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の二次電池製造システムである。
本発明の二次電池製造システムによれば、機械学習部によって二次電池の製造パラメータの中から品質低下を誘因する誘因パラメータを特定し、誘因パラメータを初期設定時のパラメータに近づけるか、初期設定時のパラメータに戻すため、一定品質以上の二次電池を継続的に製造できる。
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、特に断りのない限り、物性については摂氏２５度、１気圧を基準とする。
本発明の第１実施形態の二次電池製造システム１は、二次電池２００を製造する装置であり、図１のように、二次電池２００の一部又は全部の製造工程を自動で行う製造部２と、製造部２での製造工程を制御する制御部３と、製造部２によって製造された二次電池２００の性能を評価する評価部４を備えている。
そして、本実施形態の二次電池製造システム１は、所定数の二次電池２００の製造ごとに、特定の二次電池２００を抽出して、又は、全ての二次電池２００を評価部４で性能を評価し、評価部４による評価結果が所定の基準よりも低下した場合に、制御部３のディープラーニング部１７０（機械学習部）がデータ蓄積部１７１で記憶された過去のパラメータ及び過去の評価結果から低下した評価結果に影響を与える誘因パラメータを選出し、誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに戻すパラメータ調整動作を実施することを主な特徴の一つとする。
以下、このことを踏まえながら、本実施形態の二次電池製造システム１の各構成について説明する。
そして、本実施形態の二次電池製造システム１は、所定数の二次電池２００の製造ごとに、特定の二次電池２００を抽出して、又は、全ての二次電池２００を評価部４で性能を評価し、評価部４による評価結果が所定の基準よりも低下した場合に、制御部３のディープラーニング部１７０（機械学習部）がデータ蓄積部１７１で記憶された過去のパラメータ及び過去の評価結果から低下した評価結果に影響を与える誘因パラメータを選出し、誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに戻すパラメータ調整動作を実施することを主な特徴の一つとする。
以下、このことを踏まえながら、本実施形態の二次電池製造システム１の各構成について説明する。
製造部２は、図１のように、電極形成装置５（５ａ，５ｂ）と、電極積層装置６と、溶接装置７と、封止装置８を備えており、これらが制御部３によって制御されている。
電極形成装置５ａ，５ｂは、二次電池２００の各電極２１０，２１１（図１６参照）を形成する装置であり、第一混練塗工装置２０と、第二混練塗工装置２１と、プレス装置２２と、成形装置２３で構成されている。
正極２１０を形成する電極形成装置５ａと負極２１１を形成する電極形成装置５ｂは、構造的に同様のものであるため、以下、電極形成装置５ａの構成のみ説明し、電極形成装置５ｂの構成については、説明を省略する。また、第一混練塗工装置２０と第二混練塗工装置２１とで共通する部材については、共通の付番を振って説明を省略する。
正極２１０を形成する電極形成装置５ａと負極２１１を形成する電極形成装置５ｂは、構造的に同様のものであるため、以下、電極形成装置５ａの構成のみ説明し、電極形成装置５ｂの構成については、説明を省略する。また、第一混練塗工装置２０と第二混練塗工装置２１とで共通する部材については、共通の付番を振って説明を省略する。
第一混練塗工装置２０は、二次電池２００の電極層２０１ａ（電極層２０１ｂ）を構成する電極活物質と溶媒と導電助剤とバインダーを含む電極材料を混練し、金属箔２０２の一方の主面に対して電極層２０１ａ（電極層２０１ｂ）を塗工し、電極２１０（電極２１１）を形成する装置である。
第一混練塗工装置２０は、図２，図３から読み取れるように、温度や湿度等の環境調整が可能な製造室（図示せず）内に材料供給部３０と、材料送出部３１と、吐出装置３２と、搬送装置３３と、乾燥装置３４を備えている。
第一混練塗工装置２０は、図２，図３から読み取れるように、温度や湿度等の環境調整が可能な製造室（図示せず）内に材料供給部３０と、材料送出部３１と、吐出装置３２と、搬送装置３３と、乾燥装置３４を備えている。
材料供給部３０は、図２のように、材料容器４０と、混練装置４１を備えており、材料容器４０に投入された電極活物質等の電極材料を混練装置４１で混練し、スラリー状態で材料送出部３１のシリンダー部５５内に供給する部位である。
材料容器４０は、電極活物質等の電極材料を収容するホッパーであり、漏斗状であって上方が開放した容器である。
材料容器４０の下端部には、供給口４２が設けられており、供給口４２を介して材料送出部３１に接続されている。
材料容器４０は、電極活物質等の電極材料を収容するホッパーであり、漏斗状であって上方が開放した容器である。
材料容器４０の下端部には、供給口４２が設けられており、供給口４２を介して材料送出部３１に接続されている。
混練装置４１は、図２のように、蓋部４５と、電動プロペラ部４６を備えている。
蓋部４５は、材料容器４０の上部を閉塞し、材料容器４０内の空間を密閉する蓋である。
電動プロペラ部４６は、駆動モーター４７と、プロペラ本体４８と、軸部４９で構成されている。電動プロペラ部４６は、軸部４９を駆動モーター４７の回転軸に接続し、駆動モーター４７を駆動することで、プロペラ本体４８により電極材料を混練することが可能となっている。
駆動モーター４７は、プロペラ本体４８を回転させるモーターであり、外部の制御部３（図１参照）によってプロペラ本体４８の回転速度を制御可能となっている。
蓋部４５は、材料容器４０の上部を閉塞し、材料容器４０内の空間を密閉する蓋である。
電動プロペラ部４６は、駆動モーター４７と、プロペラ本体４８と、軸部４９で構成されている。電動プロペラ部４６は、軸部４９を駆動モーター４７の回転軸に接続し、駆動モーター４７を駆動することで、プロペラ本体４８により電極材料を混練することが可能となっている。
駆動モーター４７は、プロペラ本体４８を回転させるモーターであり、外部の制御部３（図１参照）によってプロペラ本体４８の回転速度を制御可能となっている。
材料送出部３１は、図２のように、シリンダー部５５と、スクリュー部５６と、駆動モーター５７を備えている。材料送出部３１は、駆動モーター５７を駆動することで、シリンダー部５５内でスクリュー部５６が回転し、混練装置４１で混練された電極材料が材料容器４０から掻き取られ、電極材料をさらにかき混ぜながらシリンダー部５５の中を進ませて吐出装置３２に送り出す装置である。
シリンダー部５５は、混練装置４１の供給口４２に接続され、スラリー状態の電極材料が収容される筒状の部位である。
スクリュー部５６は、螺旋状の羽根を有するスクリューであり、シリンダー部２６に挿入されている。
駆動モーター５７は、スクリュー部５６を回転させるモーターであり、外部の制御部３によってスクリュー部５６の回転速度を制御可能となっている。
シリンダー部５５は、材料容器４０の下部にあって、材料容器４０の軸線に対して交差する方向に延びている。材料容器４０の下部とシリンダー部５５の内部は連通している。シリンダー部５５の長手方向は、駆動モーター５７の回転軸の軸方向と一致している。
シリンダー部５５は、混練装置４１の供給口４２に接続され、スラリー状態の電極材料が収容される筒状の部位である。
スクリュー部５６は、螺旋状の羽根を有するスクリューであり、シリンダー部２６に挿入されている。
駆動モーター５７は、スクリュー部５６を回転させるモーターであり、外部の制御部３によってスクリュー部５６の回転速度を制御可能となっている。
シリンダー部５５は、材料容器４０の下部にあって、材料容器４０の軸線に対して交差する方向に延びている。材料容器４０の下部とシリンダー部５５の内部は連通している。シリンダー部５５の長手方向は、駆動モーター５７の回転軸の軸方向と一致している。
吐出装置３２は、混練装置４１及びスクリュー部５６で混練されたスラリー状の電極材料を集電体たる金属箔２０２に対して所定の薄さになるように吐出し、金属箔２０２上に電極層２０１を塗布する装置である。
吐出装置３２は、図２のように、スラリー状の電極材料を一時的に留めるキャビティ部６０と、電極材料を吐出する吐出口６１と、吐出口６１の幅を調整する調整部材６２を備えている。
吐出口６１は、図３のように、搬送装置３３で搬送される金属箔２０２の流れ方向ＭＤに対して直交する方向に直線状の延びたスリットである。
調整部材６２は、吐出口６１の開口幅を制御する部材であり、吐出口６１の長手方向に調整ボルトが並設されて構成されている。
吐出装置３２は、図２のように、スラリー状の電極材料を一時的に留めるキャビティ部６０と、電極材料を吐出する吐出口６１と、吐出口６１の幅を調整する調整部材６２を備えている。
吐出口６１は、図３のように、搬送装置３３で搬送される金属箔２０２の流れ方向ＭＤに対して直交する方向に直線状の延びたスリットである。
調整部材６２は、吐出口６１の開口幅を制御する部材であり、吐出口６１の長手方向に調整ボルトが並設されて構成されている。
搬送装置３３は、図３のように、材料リール部６５と、搬送ローラー６６ａ〜６６ｃと、押さえローラー６７を備えており、金属箔２０２を下流側（第二混練塗工装置２１側）に搬送する装置である。
材料リール部６５は、金属箔２０２がリール状に巻かれた金属箔リールが取り付けられ、当該金属箔リールの金属箔２０２を下流側に流す部位である。
搬送ローラー６６ａ〜６６ｃは、金属箔２０２を下流側に搬送するローラーである。
押さえローラー６７は、片面にスラリー状の電極材料が塗工されて電極層２０１が形成された金属箔２０２を押さえることで、金属箔２０２にテンションをかけるローラーである。
材料リール部６５は、金属箔２０２がリール状に巻かれた金属箔リールが取り付けられ、当該金属箔リールの金属箔２０２を下流側に流す部位である。
搬送ローラー６６ａ〜６６ｃは、金属箔２０２を下流側に搬送するローラーである。
押さえローラー６７は、片面にスラリー状の電極材料が塗工されて電極層２０１が形成された金属箔２０２を押さえることで、金属箔２０２にテンションをかけるローラーである。
乾燥装置３４は、片面に電極層２０１が塗布された金属箔２０２を通過させ、電極層２０１から水分や溶媒等を蒸発させる装置である。
乾燥装置３４は、加熱装置、除湿装置、及び雰囲気制御装置を備えており、電極層２０１が塗布された金属箔２０２を所望の乾燥温度、乾燥湿度、及び乾燥雰囲気で乾燥可能となっている。
乾燥装置３４は、加熱装置、除湿装置、及び雰囲気制御装置を備えており、電極層２０１が塗布された金属箔２０２を所望の乾燥温度、乾燥湿度、及び乾燥雰囲気で乾燥可能となっている。
第二混練塗工装置２１は、第一混練塗工装置２０と同様、電極材料を混練し、金属箔２０２の他方の主面（電極層２０１が塗工された面とは反対側の面）に対して電極層２０１を塗工し、電極２１０（電極２１１）を形成する装置である。
第二混練塗工装置２１は、図４のように、温度や湿度等の環境調整が可能な製造室（図示せず）内に、材料供給部３０と、材料送出部３１と、吐出装置３２と、搬送装置３６と、乾燥装置３４を備えている。
搬送装置３６は、図４のように材料リール部６５がなく、搬送ローラー６６ｄ〜６６ｅと、押さえローラー６７を備えている。
第二混練塗工装置２１は、図４のように、温度や湿度等の環境調整が可能な製造室（図示せず）内に、材料供給部３０と、材料送出部３１と、吐出装置３２と、搬送装置３６と、乾燥装置３４を備えている。
搬送装置３６は、図４のように材料リール部６５がなく、搬送ローラー６６ｄ〜６６ｅと、押さえローラー６７を備えている。
第二混練塗工装置２１よりも下流側に位置するプレス装置２２は、図５のように、一対の圧延ロール７０，７１と、複数の搬送ローラー７２ａ，７２ｂを備え、金属箔２０２上の電極層２０１を所定の厚みになるように圧延する圧延装置である。
すなわち、プレス装置２２は、搬送ローラー７２ａ，７２ｂで電極２１０（電極２１１）を搬送しながら、圧延ロール７０，７１で電極２１０（電極２１１）を圧縮することで金属箔２０２上の電極層２０１の厚み及び密度を調整可能となっている。
プレス装置２２は、制御部３と接続されており、圧延ロール７０，７１間の間隔及び圧延ロール７０，７１の回転速度を調整可能となっている。
すなわち、プレス装置２２は、搬送ローラー７２ａ，７２ｂで電極２１０（電極２１１）を搬送しながら、圧延ロール７０，７１で電極２１０（電極２１１）を圧縮することで金属箔２０２上の電極層２０１の厚み及び密度を調整可能となっている。
プレス装置２２は、制御部３と接続されており、圧延ロール７０，７１間の間隔及び圧延ロール７０，７１の回転速度を調整可能となっている。
成形装置２３は、電極２１０（電極２１１）を所定の大きさに切断して成形する装置である。
成形装置２３は、図６，図７のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム内に打抜装置８０（電極切断機）と、第１分断装置８１（電極切断機）と、第２分断装置８２（電極切断機）と、搬送装置８３を備えている。
成形装置２３は、図６，図７のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム内に打抜装置８０（電極切断機）と、第１分断装置８１（電極切断機）と、第２分断装置８２（電極切断機）と、搬送装置８３を備えている。
打抜装置８０は、図６のように、電極２１０（電極２１１）の一部を切断する切断装置であって、電極２１０（電極２１１）の金属箔２０２の一部分を打ち抜き、タブ電極部材２１３（２１４）との接続部２０５を形成する装置である。
打抜装置８０は、金属箔２０２を矩形波状に打ち抜き可能となっており、図示しない切断部で四角形状の接続部２０５を形成可能となっている。
打抜装置８０は、金属箔２０２を矩形波状に打ち抜き可能となっており、図示しない切断部で四角形状の接続部２０５を形成可能となっている。
第１分断装置８１は、図７のように、電極２１０（電極２１１）の一部を切断する切断装置であって、分断刃９０を有し、分断刃９０（切断部）で電極２１０（電極２１１）を流れ方向ＭＤに分断する装置である。
第２分断装置８２は、電極２１０（電極２１１）の一部を切断する切断装置であって、分断歯９１を有し、分断歯９１（切断部）を回転させることで電極２１０（電極２１１）を幅方向ＴＤに分断する装置である。
第２分断装置８２は、電極２１０（電極２１１）の一部を切断する切断装置であって、分断歯９１を有し、分断歯９１（切断部）を回転させることで電極２１０（電極２１１）を幅方向ＴＤに分断する装置である。
搬送装置８３は、電極２１０（電極２１１）を打抜装置８０に通過させる複数の搬送ローラー９４ａ，９４ｂと、各分断装置８１，８２を通過させる複数の搬送コンベア９５ａ〜９５ｄで構成されている。
搬送コンベア９５ａ〜９５ｄは、ベルトコンベアであり、ベルト部材９６と、回転ローラー９７を備えている。搬送コンベア９５ａ〜９５ｄのうち最も下流側に位置する搬送コンベア９５ｃ，９５ｄは、搬送コンベア９５ｂよりも一段低くなっており、搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの間には、分別部材９８が配されている。
分別部材９８は、第２分断装置８２で分断された電極２１０（電極２１１）を個々に分別する部材であり、搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの間から搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの最上面に対して立設されている。
搬送コンベア９５ａ〜９５ｄは、ベルトコンベアであり、ベルト部材９６と、回転ローラー９７を備えている。搬送コンベア９５ａ〜９５ｄのうち最も下流側に位置する搬送コンベア９５ｃ，９５ｄは、搬送コンベア９５ｂよりも一段低くなっており、搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの間には、分別部材９８が配されている。
分別部材９８は、第２分断装置８２で分断された電極２１０（電極２１１）を個々に分別する部材であり、搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの間から搬送コンベア９５ｃ，９５ｄの最上面に対して立設されている。
電極形成装置５ｂは、上記したように電極形成装置５ａと構造が同様であり、負極層２０１ｂを形成すること以外は同様であるため説明を省略する。
電極積層装置６は、電極２１０，２１１とセパレータ２１２を交互に積層した電極体２１８を形成する装置である。
電極積層装置６は、図８のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム（図示せず）内に、電極搬送ライン１００，１０１と、セパレータ搬送ライン１０２と、ステージ１０３と、セル搬送ライン１０５を備えている。
電極搬送ライン１００，１０１は、電極形成装置５ａ，５ｂの成形装置２３の搬送コンベア９５ｃ又は搬送コンベア９５ｄから電極２１０，２１１が搬送される搬送ラインである。すなわち、電極搬送ライン１００では、電極形成装置５ａで製造された正極２１０が搬送され、電極搬送ライン１０１では、電極形成装置５ｂで製造された負極２１１が搬送される。
セパレータ搬送ライン１０２は、所定の形状に切り取られたセパレータ２１２が搬送される搬送ラインである。
電極搬送ライン１００，１０１とセパレータ搬送ライン１０２は、下流端がステージ１０３に向かっている。
ステージ１０３は、セル搬送ライン１０５上に配され、各搬送ライン１００〜１０２から搬送される電極２１０，２１１及びセパレータ２１２を所定の積層順で積層させる部位である。
セル搬送ライン１０５は、ステージ１０３で積層された電極２１０，２１１及びセパレータ２１２を溶接装置７に搬送する搬送ラインである。
電極積層装置６は、図８のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム（図示せず）内に、電極搬送ライン１００，１０１と、セパレータ搬送ライン１０２と、ステージ１０３と、セル搬送ライン１０５を備えている。
電極搬送ライン１００，１０１は、電極形成装置５ａ，５ｂの成形装置２３の搬送コンベア９５ｃ又は搬送コンベア９５ｄから電極２１０，２１１が搬送される搬送ラインである。すなわち、電極搬送ライン１００では、電極形成装置５ａで製造された正極２１０が搬送され、電極搬送ライン１０１では、電極形成装置５ｂで製造された負極２１１が搬送される。
セパレータ搬送ライン１０２は、所定の形状に切り取られたセパレータ２１２が搬送される搬送ラインである。
電極搬送ライン１００，１０１とセパレータ搬送ライン１０２は、下流端がステージ１０３に向かっている。
ステージ１０３は、セル搬送ライン１０５上に配され、各搬送ライン１００〜１０２から搬送される電極２１０，２１１及びセパレータ２１２を所定の積層順で積層させる部位である。
セル搬送ライン１０５は、ステージ１０３で積層された電極２１０，２１１及びセパレータ２１２を溶接装置７に搬送する搬送ラインである。
溶接装置７は、超音波を利用して電極体２１８の接続部２０５ａ，２０５ｂにタブ電極部材２１３，２１４を溶接するものであり、具体的には、超音波溶接装置である。
溶接装置７は、図９のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム（図示せず）内にロボットアーム（図示せず）と、ホールド部１１０と、溶接部１１１と、撮影手段（図示せず）を備えている。
ロボットアームは、セル搬送ライン１０５で搬送されたステージ１０３を所望の位置に移動させる装置であり、タブ電極部材２１３，２１４をステージ１０３上の電極体２１８に載置する装置でもある。
ホールド部１１０は、ステージ１０３を固定し、位置決めする部位である。
溶接装置７は、図９のように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム（図示せず）内にロボットアーム（図示せず）と、ホールド部１１０と、溶接部１１１と、撮影手段（図示せず）を備えている。
ロボットアームは、セル搬送ライン１０５で搬送されたステージ１０３を所望の位置に移動させる装置であり、タブ電極部材２１３，２１４をステージ１０３上の電極体２１８に載置する装置でもある。
ホールド部１１０は、ステージ１０３を固定し、位置決めする部位である。
溶接部１１１は、図９のように、本体部１１５と、ホーン部１１６ａ，１１６ｂを備えている。
本体部１１５は、超音波振動子を内蔵し、ホーン部１１６ａ，１１６ｂを介してステージ１０３内の電極体２１８側に荷重を与える部位である。
ホーン部１１６ａ，１１６ｂは、本体部１１５の超音波振動子に共振し、電極体２１８及びタブ電極部材２１３，２１４に対して振動及び荷重を加える部位である。
撮影手段は、電極体２１８及びタブ電極部材２１３，２１４の界面を撮影し、溶接状況を検知する装置である。
本体部１１５は、超音波振動子を内蔵し、ホーン部１１６ａ，１１６ｂを介してステージ１０３内の電極体２１８側に荷重を与える部位である。
ホーン部１１６ａ，１１６ｂは、本体部１１５の超音波振動子に共振し、電極体２１８及びタブ電極部材２１３，２１４に対して振動及び荷重を加える部位である。
撮影手段は、電極体２１８及びタブ電極部材２１３，２１４の界面を撮影し、溶接状況を検知する装置である。
封止装置８は、図１０，図１１，図１２から読み取れるように、温度や湿度等の環境調整が可能なドライルーム（図示せず）内に第１溶着装置１３０と、真空乾燥装置１３１と、電解液注入装置１３２と、第２溶着装置１３３を備えている。
第１溶着装置１３０は、２枚のラミネートフィルム２３０，２３１で少なくとも電極体２１８を挟んだ状態で２枚のラミネートフィルム２３０，２３１を溶着させ、ラミネートフィルム２３０，２３１で一辺に開口をもち、電極体２１８等を収容した収容体を形成する装置である。
第１溶着装置１３０は、２枚のラミネートフィルム２３０，２３１で少なくとも電極体２１８を挟んだ状態で２枚のラミネートフィルム２３０，２３１を溶着させ、ラミネートフィルム２３０，２３１で一辺に開口をもち、電極体２１８等を収容した収容体を形成する装置である。
第１溶着装置１３０は、図１０のように、ロボットアーム（図示せず）と、一対の溶着部材１３５，１３６を備えている。
溶着部材１３５，１３６は、共に面状に広がりをもち、対向する面に溶着部１３７，１３８を備えている。
溶着部１３７，１３８は、「コ」字状であって、加熱や加圧により、ラミネートフィルム２３０，２３１の電極体２１８周囲の三辺を溶着可能となっている。
溶着部材１３５，１３６は、共に面状に広がりをもち、対向する面に溶着部１３７，１３８を備えている。
溶着部１３７，１３８は、「コ」字状であって、加熱や加圧により、ラミネートフィルム２３０，２３１の電極体２１８周囲の三辺を溶着可能となっている。
真空乾燥装置１３１は、電極体２１８等を真空乾燥させる装置であり、図１１のように、真空乾燥室１４０と、搬送装置１４１を備えている。
真空乾燥室１４０は、搬送方向の上流側と下流側に開口部１４５ａ，１４５ｂを備える本体部１４６と、開口部１４５ａ，１４５ｂを開閉する扉部材１４７ａ，１４７ｂと、真空ポンプ１４８を備えている。そして、真空乾燥室１４０は、扉部材１４７ａ，１４７ｂをともに閉状態とし真空ポンプ１４８を駆動することで本体部１４６内を実質的な真空空間にすることが可能となっている。
搬送装置１４１は、ステージ１５０に載置されラミネートフィルム２３０，２３１で覆われた電極体２１８を搬送する装置であり、具体的には、ローラーコンベアである。
真空乾燥室１４０は、搬送方向の上流側と下流側に開口部１４５ａ，１４５ｂを備える本体部１４６と、開口部１４５ａ，１４５ｂを開閉する扉部材１４７ａ，１４７ｂと、真空ポンプ１４８を備えている。そして、真空乾燥室１４０は、扉部材１４７ａ，１４７ｂをともに閉状態とし真空ポンプ１４８を駆動することで本体部１４６内を実質的な真空空間にすることが可能となっている。
搬送装置１４１は、ステージ１５０に載置されラミネートフィルム２３０，２３１で覆われた電極体２１８を搬送する装置であり、具体的には、ローラーコンベアである。
電解液注入装置１３２は、ラミネートフィルム２３０，２３１の開口から電解液２１５を注入する装置であり、図１１のように、注入部１５５と、搬送装置１５６を備えている。
注入部１５５は、図示しない電解液タンクから電解液２１５を注入するノズルを有する。
搬送装置１５６は、真空乾燥された電極体２１８等を搬送する装置であり、ローラーコンベアやベルトコンベアを採用できる。
注入部１５５は、図示しない電解液タンクから電解液２１５を注入するノズルを有する。
搬送装置１５６は、真空乾燥された電極体２１８等を搬送する装置であり、ローラーコンベアやベルトコンベアを採用できる。
第２溶着装置１３３は、真空引きしながらラミネートフィルム２３０，２３１の開口を溶着する真空溶着装置であり、図１２のように、溶着部１６０と、真空ポンプ１６１と、搬送装置１６２を備えている。
溶着部１６０は、ラミネートフィルム２３０，２３１の開口付近を溶着し、電極体２１８をラミネートフィルム２３０，２３１内に封止する部位である。
真空ポンプ１６１は、溶着部１６０に接続され、溶着部１６０を通過するラミネートフィルム２３０，２３１内を真空引きする装置である。
搬送装置１６２は、電極体２１８等を搬送する装置であり、ローラーコンベアやベルトコンベアを採用できる。
溶着部１６０は、ラミネートフィルム２３０，２３１の開口付近を溶着し、電極体２１８をラミネートフィルム２３０，２３１内に封止する部位である。
真空ポンプ１６１は、溶着部１６０に接続され、溶着部１６０を通過するラミネートフィルム２３０，２３１内を真空引きする装置である。
搬送装置１６２は、電極体２１８等を搬送する装置であり、ローラーコンベアやベルトコンベアを採用できる。
制御部３は、図１のように、無線又は有線を介して製造部２及び評価部４に接続されており、製造部２での製造パラメータや評価部４からの評価結果を取得可能となっている。
制御部３は、製造部２や評価部４と異なる建屋に設けられていてもよい。この場合、制御部３は、製造部２や評価部４とイントラネット等のネットワークを介して通信可能に相互接続されていることが好ましい。また、制御部３は、製造部２や評価部４とインターネット等を介して接続されていてもよい。こうすることで、建屋の異なる複数拠点で製造部２及び評価部４を一括管理することもできる。
制御部３は、製造部２や評価部４と異なる建屋に設けられていてもよい。この場合、制御部３は、製造部２や評価部４とイントラネット等のネットワークを介して通信可能に相互接続されていることが好ましい。また、制御部３は、製造部２や評価部４とインターネット等を介して接続されていてもよい。こうすることで、建屋の異なる複数拠点で製造部２及び評価部４を一括管理することもできる。
制御部３は、図１のように、主要構成要素として、ディープラーニング部１７０（機械学習部）と、データ蓄積部１７１（記憶部）と、評価結果取得部１７２と、判定部１７３と、出力制御部１７４を備えている。
ディープラーニング部１７０は、データ蓄積部１７１に蓄積された過去の製造パラメータ、評価結果、及び判定結果を使用して自ら機械学習をする機能をもち、当該学習に基づいて品質の低下を誘因する誘因パラメータを特定し、データ蓄積部１７１に記憶可能となっている。
ディープラーニング部１７０は、データ蓄積部１７１に蓄積された過去の製造パラメータ、評価結果、及び判定結果を使用して自ら機械学習をする機能をもち、当該学習に基づいて品質の低下を誘因する誘因パラメータを特定し、データ蓄積部１７１に記憶可能となっている。
本実施形態のディープラーニング部１７０は、いわゆる教師あり学習で学習する機能があり、後述するニューラルネットワーク等のアルゴリズムに則して教師あり学習を行うことが可能となっている。
ここで、「教師あり学習」とは、教師データ、すなわち、ある入力と結果のデータの組を大量にディープラーニング部１７０に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル（誤差モデル）、すなわち、入力と結果の関係性を帰納的に獲得するものである。
すなわち、ディープラーニング部１７０は、過去の製造パラメータの変動と、その製造パラメータを用いて製造された二次電池２００の評価結果及びその判定結果を紐付けし、製造パラメータの変動と二次電池２００の品質との相関関係を学習する。そして、品質が一定の基準を下回ると、二次電池２００の品質との相関関係に基づいて、主に品質低下をもたらす誘因パラメータを抽出可能となっている。
本実施形態のディープラーニング部１７０の詳細については、後述する。
ここで、「教師あり学習」とは、教師データ、すなわち、ある入力と結果のデータの組を大量にディープラーニング部１７０に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル（誤差モデル）、すなわち、入力と結果の関係性を帰納的に獲得するものである。
すなわち、ディープラーニング部１７０は、過去の製造パラメータの変動と、その製造パラメータを用いて製造された二次電池２００の評価結果及びその判定結果を紐付けし、製造パラメータの変動と二次電池２００の品質との相関関係を学習する。そして、品質が一定の基準を下回ると、二次電池２００の品質との相関関係に基づいて、主に品質低下をもたらす誘因パラメータを抽出可能となっている。
本実施形態のディープラーニング部１７０の詳細については、後述する。
データ蓄積部１７１は、メモリやハードディスク等の記憶装置を備え、過去及び現在の製造部２での製造パラメータ、評価部４での評価結果、判定部１７３での判定基準を記憶し、蓄積する部位である。
評価結果取得部１７２は、各評価装置１１〜１６から二次電池２００の評価結果を取得し、データ蓄積部１７１及び判定部１７３に送信する部位である。
判定部１７３は、評価結果取得部１７２で取得した二次電池２００の評価結果をデータ蓄積部１７１で記憶された判定基準により二次電池２００の品質を判定する部位である。
出力制御部１７４は、製造部２の各装置５〜８の製造パラメータを制御し、使用又は計測した製造パラメータをデータ蓄積部１７１に送信する部位である。また出力制御部１７４は、ディープラーニング部１７０で抽出した誘因パラメータを制御する部位でもある。
評価結果取得部１７２は、各評価装置１１〜１６から二次電池２００の評価結果を取得し、データ蓄積部１７１及び判定部１７３に送信する部位である。
判定部１７３は、評価結果取得部１７２で取得した二次電池２００の評価結果をデータ蓄積部１７１で記憶された判定基準により二次電池２００の品質を判定する部位である。
出力制御部１７４は、製造部２の各装置５〜８の製造パラメータを制御し、使用又は計測した製造パラメータをデータ蓄積部１７１に送信する部位である。また出力制御部１７４は、ディープラーニング部１７０で抽出した誘因パラメータを制御する部位でもある。
評価部４は、図１のように電気特性評価装置１１と、抵抗特性評価装置１２と、形状評価装置１３と、構造評価装置１４を備えている。
電気特性評価装置１１は、二次電池２００の電気特性に関する評価を行う装置であり、充放電サイクル試験や充放電特性試験、定電流試験、レート特性試験、過充電試験を行う装置である。
抵抗特性評価装置１２は、二次電池２００の抵抗特性に関する評価を行う装置であり、インピーダンス測定を行う装置である。
形状評価装置１３は、二次電池２００の外形形状に関する評価を行う装置であり、寸法や体積、重量を測定し、膨張等の発生を評価する装置である。
構造評価装置１４は、二次電池２００の構造等に関する評価を行う装置であり、例えば、Ｘ線ＣＴ装置により内部構造を観察することで異常を感知する異常感知装置である。
電気特性評価装置１１は、二次電池２００の電気特性に関する評価を行う装置であり、充放電サイクル試験や充放電特性試験、定電流試験、レート特性試験、過充電試験を行う装置である。
抵抗特性評価装置１２は、二次電池２００の抵抗特性に関する評価を行う装置であり、インピーダンス測定を行う装置である。
形状評価装置１３は、二次電池２００の外形形状に関する評価を行う装置であり、寸法や体積、重量を測定し、膨張等の発生を評価する装置である。
構造評価装置１４は、二次電池２００の構造等に関する評価を行う装置であり、例えば、Ｘ線ＣＴ装置により内部構造を観察することで異常を感知する異常感知装置である。
続いて、二次電池製造システム１を用いて二次電池２００を製造する際の主要工程について説明する。
まず、各電極２１０，２１１を作成する電極形成工程を行う。
電極形成工程では、主要工程としてスラリー形成工程と、送出工程と、塗工工程と、乾燥工程と、圧延工程がある。
電極形成工程では、まず、スラリー形成工程を行い、電極活物質、溶媒、導電助剤、バインダー等の電極材料を材料容器４０に導入し、所定の粘度になるまで電動プロペラ部４６で混練することによって流動性を帯びたスラリー状の電極材料を形成する。
電極形成工程では、主要工程としてスラリー形成工程と、送出工程と、塗工工程と、乾燥工程と、圧延工程がある。
電極形成工程では、まず、スラリー形成工程を行い、電極活物質、溶媒、導電助剤、バインダー等の電極材料を材料容器４０に導入し、所定の粘度になるまで電動プロペラ部４６で混練することによって流動性を帯びたスラリー状の電極材料を形成する。
このとき、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、材料容器４０内の混練温度及び混練湿度、駆動モーター４７の駆動時の駆動電力、電動プロペラ部４６の回転数、電極材料の粘度を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
なお、常時粘度を測定する必要はなく、任意のタイミングでスラリー状の電極材料の粘度を測定してもよい。
なお、常時粘度を測定する必要はなく、任意のタイミングでスラリー状の電極材料の粘度を測定してもよい。
スラリー形成工程により、混練装置４１内でスラリー状の電極材料が形成されると、図２のように、電極材料を供給口４２から材料送出部３１のシリンダー部５５内に導入し、スクリュー部５６で混練しながら電極材料を吐出装置３２のキャビティ部６０まで送り出す（送出工程）。
このとき、シリンダー部５５内の温度及び湿度、駆動モーター５７の駆動時の駆動電力、スクリュー部５６の回転数、電極材料の粘度を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
スラリー状の電極材料がキャビティ部６０に至ると、図３のように、搬送ローラー６６ａ〜６６ｃによって搬送される金属箔２０２に向かって吐出口６１から、スラリー状の電極材料が吐出され、搬送ローラー６６ｂと押さえローラー６７の間の塗工開始部６８で金属箔２０２の一方の主面上に電極材料が塗工され、電極層２０１が形成される（塗工工程）。そして、電極層２０１が片面に形成され、押さえローラー６７を通過した金属箔２０２は、乾燥装置３４を通過し（乾燥工程）、図示しない反転装置によって反転されて第二混練塗工装置２１に搬送される。
このとき、塗工工程及び乾燥工程では、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、吐出口６１の開口幅、塗工速度、搬送ローラー６６ｂの最上部と押さえローラー６７の最下部との落差（高低差）、乾燥装置３４内の乾燥温度、乾燥雰囲気を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
第二混練塗工装置２１に至った金属箔２０２は、図４のようにスラリー形成工程と送出工程が行われた電極材料が第二混練塗工装置２１の吐出装置３２の吐出口６１から吐出されて塗工され、搬送ローラー６６ｂと押さえローラー６７の間の塗工開始部６８で金属箔２０２の他方の主面上に電極材料が塗工され、電極層２０１が形成され（塗工工程）、電極２１０（電極２１１）が形成される。そして、電極層２０１が両面に形成された金属箔２０２（電極２１０（電極２１１））は、乾燥装置３４を通過する（乾燥工程）。
なお、第二混練塗工装置２１においても、スラリー形成工程では、材料容器４０内の温度及び湿度、駆動モーター４７の駆動時の電力量、電動プロペラ部４６の回転数、電極材料の粘度を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信される。
送出工程では、シリンダー部５５内の温度及び湿度、駆動モーター５７の駆動時の電力量、スクリュー部５６の回転数、電極材料の粘度を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
塗工工程及び乾燥工程では、吐出口６１の開口幅、塗布速度、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、搬送ローラー６６ｄの最上部と押さえローラー６７の最下部との落差（高低差）、乾燥装置３４での乾燥温度、乾燥雰囲気を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
送出工程では、シリンダー部５５内の温度及び湿度、駆動モーター５７の駆動時の電力量、スクリュー部５６の回転数、電極材料の粘度を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
塗工工程及び乾燥工程では、吐出口６１の開口幅、塗布速度、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、搬送ローラー６６ｄの最上部と押さえローラー６７の最下部との落差（高低差）、乾燥装置３４での乾燥温度、乾燥雰囲気を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
図５のように、乾燥装置３４を通過した電極２１０（電極２１１）を搬送ローラー９４ａ，９４ｂで搬送し、圧延ロール７０，７１の間を通過させ、電極層２０１が所定の電極密度となるように圧延する（電極圧延工程）。
このとき、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、圧延ロール７０，７１の間隔、各圧延ロール７０，７１の回転速度、圧延後の電極密度及び電極層２０１の厚みを検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
圧延ロール７０，７１で圧延した電極２１０（電極２１１）をドライルーム内に搬送し、図６のように、打抜装置８０で電極２１０（電極２１１）の金属箔２０２の一部を打ち抜いて切断し、接続部２０５を形成する。そして、図７のように接続部２０５が形成された電極２１０（電極２１１）を搬送コンベア９５ａ，９５ｂで搬送し、分断装置８１，８２に通過させて電極２１０（電極２１１）を所望の大きさに切断して成形し、電極２１０を形成する（電極成形工程）。
このとき、環境温度（ドライルーム内の温度）、環境湿度（ドライルーム内の湿度）、切断後の電極２１０（電極２１１）のバリの発生数、バリの面積、バリの位置、接続部２０５の位置、接続部２０５の面積を検知し、製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
分断装置８１，８２で成形された電極２１０は、分別部材９８によって各搬送コンベア９５ｃ，９５ｄに分別されて搬送される。
各電極形成装置５ａ，５ｂによって電極２１０，２１１が形成されると、電極２１０，２１１は、電極積層装置６の各電極搬送ライン１００，１０１に搬送される。
各電極搬送ライン１００，１０１で搬送される電極２１０，２１１は、図８のように、セパレータ搬送ライン１０２で搬送されるセパレータ２１２とともにステージ１０３上で交互に積層されて電極体２１８が形成される。
具体的には、ステージ１０３の底から順にセパレータ２１２、負極２１１、セパレータ２１２、正極２１０、セパレータ２１２、負極２１１、セパレータ２１２、正極２１０、・・・、正極２１０、セパレータ２１２の順に電極２１０，２１１の間にセパレータ２１２が介在するように積層されて電極体２１８が形成される（電極体形成工程）。
各電極搬送ライン１００，１０１で搬送される電極２１０，２１１は、図８のように、セパレータ搬送ライン１０２で搬送されるセパレータ２１２とともにステージ１０３上で交互に積層されて電極体２１８が形成される。
具体的には、ステージ１０３の底から順にセパレータ２１２、負極２１１、セパレータ２１２、正極２１０、セパレータ２１２、負極２１１、セパレータ２１２、正極２１０、・・・、正極２１０、セパレータ２１２の順に電極２１０，２１１の間にセパレータ２１２が介在するように積層されて電極体２１８が形成される（電極体形成工程）。
このとき、各正極２１０の接続部２０５ａは厚み方向の投影面上に位置しており、各負極２１１の接続部２０５ｂは厚み方向の投影面上に位置している。
またこのとき、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、電極２１０，２１１とセパレータ２１２との接触面積、電極２１０，２１１とセパレータ２１２の積層数、及び電極２１０，２１１とセパレータ２１２との積層順序をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
またこのとき、環境温度（製造室内の温度）、環境湿度（製造室内の湿度）、電極２１０，２１１とセパレータ２１２との接触面積、電極２１０，２１１とセパレータ２１２の積層数、及び電極２１０，２１１とセパレータ２１２との積層順序をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
電極体２１８が形成されると、電極体２１８が積層されたステージ１０３は、電極体２１８とともにセル搬送ライン１０５によって溶接装置７に搬送される。
ステージ１０３が溶接装置７に至ると、ステージ１０３は、図示しないロボットアームによってセル搬送ライン１０５から移動され、図９のように、位置調整してホールド部１１０に固定される。
このとき、ステージ１０３は、その内部の電極体２１８の接続部２０５ａ，２０５ｂが上方に露出するように固定される。
そして、図９のように、ホールド部１１０に固定されたステージ１０３内の電極体２１８の接続部２０５ａ，２０５ｂ上にタブ電極部材２１３，２１４が載置され、その状態でホールド部１１０の上方に位置する溶接部１１１が下降し、ホーン部１１６ａ，１１６ｂがタブ電極部材２１３，２１４を振動しながら押圧し、その振動エネルギーによってタブ電極部材２１３，２１４と電極体２１８の接続部２０５ａ，２０５ｂの間、電極体２１８の接続部２０５ａ，２０５ａの間、及び電極体２１８の接続部２０５ｂ，２０５ｂの間が溶接される（取出電極接続工程）。
このとき、環境温度（ドライルーム内の温度）、環境湿度（ドライルーム内の湿度）、ホーン部１１６ａ，１１６ｂによる溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
取出電極接続工程において電極体２１８とタブ電極部材２１３，２１４との溶接が完了すると、電解液注入工程に移り、ホールド部１１０から封止装置８に移動させる。
電解液注入工程では、まず、図示しないロボットアームにより、溶着部材１３５の溶着部１３７を覆うように載置されたラミネートフィルム２３０上にタブ電極部材２１３，２１４が取り付けられた電極体２１８を載置する。次に、図１０のように電極体２１８を覆うようにあらかじめ凹部加工されたラミネートフィルム２３１を被せる。そして、溶着部材１３６を下降させ、溶着部１３８でラミネートフィルム２３１を押圧し、ラミネートフィルム２３０，２３１の３辺が溶着部１３７，１３８で挟持される状態とする。その状態で溶着部１３７，１３８を加熱し、ラミネートフィルム２３０，２３１同士を溶着し、ラミネートフィルム２３０，２３１を袋状にする（第１ラミネート工程）。
電解液注入工程では、まず、図示しないロボットアームにより、溶着部材１３５の溶着部１３７を覆うように載置されたラミネートフィルム２３０上にタブ電極部材２１３，２１４が取り付けられた電極体２１８を載置する。次に、図１０のように電極体２１８を覆うようにあらかじめ凹部加工されたラミネートフィルム２３１を被せる。そして、溶着部材１３６を下降させ、溶着部１３８でラミネートフィルム２３１を押圧し、ラミネートフィルム２３０，２３１の３辺が溶着部１３７，１３８で挟持される状態とする。その状態で溶着部１３７，１３８を加熱し、ラミネートフィルム２３０，２３１同士を溶着し、ラミネートフィルム２３０，２３１を袋状にする（第１ラミネート工程）。
このとき、環境温度（ドライルーム内の温度）、環境湿度（ドライルーム内の湿度）、溶着部１３７，１３８の溶着温度、溶着部１３７，１３８の溶着圧力、溶着部１３７，１３８の溶着時間、溶着のセンシング時期をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
続いて、図示しないロボットアームにより、ステージ１５０に３方がラミネートフィルム２３０，２３１で覆われた電極体２１８をラミネートフィルム２３０，２３１の開口２３２が上方を向くように設置し、搬送装置１４１上に載置する。そして、図１１のように、搬送装置１４１により真空乾燥装置１３１の真空乾燥室１４０に搬送し、真空ポンプ１４８を駆動し、所定時間、真空乾燥を行う（真空乾燥工程）。
このとき、真空乾燥室１４０内の乾燥温度（ドライルーム内の温度）、乾燥湿度（ドライルーム内の湿度）、真空度、及び真空ポンプ１４８の使用電力をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
真空乾燥が完了すると、図１１のように搬送装置１４１により真空乾燥された電極体２１８等を真空乾燥室１４０から電解液注入装置１３２に搬送し、搬送装置１５６に載せ替える。そして、搬送装置１５６で注入部１５５に搬送し、注入部１５５でラミネートフィルム２３０，２３１の開口２３２から電解液２１５を注液する（注液工程）。
このとき、環境温度（ドライルーム内の温度）、環境湿度（ドライルーム内の湿度）、電解液２１５の注入量、電解液２１５の濃度をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
注液工程が完了すると、図１２のように、搬送装置１５６により、注液された電極体２１８を第２溶着装置１３３に搬送し、搬送装置１６２に載せ替える。そして、搬送装置１６２で溶着部１６０に搬送し、溶着部１６０で真空ポンプ１６１により真空引きを行いながら、ラミネートフィルム２３０，２３１の開口２３２付近を溶着する（第２ラミネート工程）。
このとき、環境温度（ドライルーム内の温度）、環境湿度（ドライルーム内の湿度）、溶着部１６０の溶着温度、溶着部１６０の溶着圧力、溶着部１６０の溶着時間、溶着のセンシング時期をそれぞれ製造パラメータとして制御部３のデータ蓄積部１７１に送信する。
その後、必要に応じてラミネートフィルム２３０，２３１の溶着部分の外側を成形し、二次電池２００が完成する。
続いて、本実施形態の二次電池製造システム１のパラメータ調整動作について図１３のフローチャートに則して説明する。
パラメータ調整動作では、まず、製造部２によって同時に又は一定期間内に連続的に製造された所定数の二次電池２００（以下、二次電池群ともいう）に対して各評価装置１１〜１６により品質評価を行う（ステップ１）。本実施形態では、製造部２の同時期に製造された一定数（例えば、５００個）の二次電池２００をまとめて二次電池群として抽出し、二次電池群の一部又は全部の品質を各評価装置１１〜１６により評価する。
制御部３の評価結果取得部１７２が各評価装置１１〜１６での二次電池群の品質評価結果を取得し、判定部１７３が二次電池群の品質評価結果から二次電池群の品質を総合的に定量化し、図１４のような二次電池群の品質の分布を算出する。そして、図１４（ａ）のように二次電池群の中で品質が所定の基準以上の二次電池２００の割合（図１４でのハッチング部分Ｓ）、すなわち、品質が上限閾値と下限閾値の間の範囲に収まるものの割合が所定の閾値を下回ると、二次電池２００の品質が所定の基準以下に低下したと判断し（ステップ２でＹｅｓ）、ディープラーニング部１７０が、事前に学習し導き出された製造パラメータの変動と二次電池２００の品質との相関関係から、二次電池群で使用し、データ蓄積部１７１で記憶された製造パラメータの中で品質の低下をもたらす一又は複数の誘因パラメータを特定する（ステップ３）。
このときの二次電池２００の割合の閾値は、５０％以上であることが好ましく、６０％以上であることがより好ましい。二次電池２００の割合の閾値は、９９％以下であることが好ましく、９０％以下であることがより好ましい。
品質は、主に４つに分類され、設計に関する品質、設備に関する品質、不良に関する品質、抜き取り検査で用いるための品質がある。設計に関する品質は、電池の形状に伴う電池部材の使用可能量を基準として判断され、例えば、打ち抜き後の残った電極が多いほど、設計に関する品質は低いことを意味する。設備に関する品質は、製造設備に残ってしまう電極材料を基準として判断され、例えば電極活物質が製造ラインに付着し、電池製造に直接用いられた使用量が、初期の投入量を大きく下回った場合、設備に関する品質は低いことを意味する。不良に関する品質とは、最終製品として製造した二次電池が所定の特性を得られなかった場合の品質をいう。抜き取り検査で用いるための品質とは、抜き取り検査で使用したため出荷できなくなった場合の品質をいう。当該４つの品質の兼ね合いから、上記の閾値が有効と考えられる。
このときの二次電池２００の割合の閾値は、５０％以上であることが好ましく、６０％以上であることがより好ましい。二次電池２００の割合の閾値は、９９％以下であることが好ましく、９０％以下であることがより好ましい。
品質は、主に４つに分類され、設計に関する品質、設備に関する品質、不良に関する品質、抜き取り検査で用いるための品質がある。設計に関する品質は、電池の形状に伴う電池部材の使用可能量を基準として判断され、例えば、打ち抜き後の残った電極が多いほど、設計に関する品質は低いことを意味する。設備に関する品質は、製造設備に残ってしまう電極材料を基準として判断され、例えば電極活物質が製造ラインに付着し、電池製造に直接用いられた使用量が、初期の投入量を大きく下回った場合、設備に関する品質は低いことを意味する。不良に関する品質とは、最終製品として製造した二次電池が所定の特性を得られなかった場合の品質をいう。抜き取り検査で用いるための品質とは、抜き取り検査で使用したため出荷できなくなった場合の品質をいう。当該４つの品質の兼ね合いから、上記の閾値が有効と考えられる。
ディープラーニング部１７０が誘因パラメータを特定すると、制御部３は、誘因パラメータをデータ蓄積部１７１に蓄積するとともに、製造部２で用いる誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに変更する（ステップ４）。
すなわち、誘因パラメータとして特定された各工程の製造パラメータは以下のように変更することになる。
電極形成工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、材料容器４０内の混練温度及び混練湿度、駆動モーター４７の駆動時の駆動電力、電動プロペラ部４６の回転数、及び電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
スラリー形成工程では、製造パラメータとして、材料容器４０内の温度及び湿度、駆動モーター４７の駆動時の電力量、電動プロペラ部４６の回転数、電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
送出工程では、製造パラメータとして、シリンダー部５５内の温度及び湿度、駆動モーター５７の駆動時の駆動電力、スクリュー部５６の回転数、及び電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
塗工工程及び乾燥工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、混練塗工装置２０，２１の吐出口６１，６１の開口幅、塗工速度、混練塗工装置２０，２１の搬送ローラー６６ｂ，６６ｄの最上部と押さえローラー６７の最下部との落差、混練塗工装置２０，２１の乾燥装置３４，３４内の乾燥温度、及び乾燥雰囲気を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
電極圧延工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、圧延ロール７０，７１の間隔、各圧延ロール７０，７１の回転速度、圧延後の電極密度及び電極層２０１の厚みを含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
電極成形工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、切断後の電極２１０（電極２１１）のバリの発生数、バリの面積、バリの位置、接続部２０５の位置、接続部２０５の面積を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。なお、誘因パラメータとして、切断後の電極２１０（電極２１１）のバリの発生数、バリの面積が特定された場合には、バリに対応する打抜装置８０の切断部、第１分断装置８１の分断刃９０、第２分断装置８２の分断歯９１を新品のものに交換する。
電極体形成工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、電極２１０，２１１とセパレータ２１２との接触面積、電極２１０，２１１とセパレータ２１２の積層数、及び電極２１０，２１１とセパレータ２１２との積層順序を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
取出電極接続工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、ホーン部１１６ａ，１１６ｂによる溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
第１ラミネート工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、溶着部１３７，１３８の溶着温度、溶着部１３７，１３８の溶着圧力、溶着部１３７，１３８の溶着時間、溶着のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
真空乾燥工程では、製造パラメータとして、真空乾燥室１４０内の乾燥温度、乾燥湿度、真空度、及び真空ポンプ１４８の使用電力を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
注液工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、電解液２１５の注入量、電解液２１５の濃度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
第２ラミネート工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、溶着部１６０の溶着温度、溶着部１６０の溶着圧力、溶着部１６０の溶着時間、溶着のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
電極形成工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、材料容器４０内の混練温度及び混練湿度、駆動モーター４７の駆動時の駆動電力、電動プロペラ部４６の回転数、及び電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
スラリー形成工程では、製造パラメータとして、材料容器４０内の温度及び湿度、駆動モーター４７の駆動時の電力量、電動プロペラ部４６の回転数、電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
送出工程では、製造パラメータとして、シリンダー部５５内の温度及び湿度、駆動モーター５７の駆動時の駆動電力、スクリュー部５６の回転数、及び電極材料の粘度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
塗工工程及び乾燥工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、混練塗工装置２０，２１の吐出口６１，６１の開口幅、塗工速度、混練塗工装置２０，２１の搬送ローラー６６ｂ，６６ｄの最上部と押さえローラー６７の最下部との落差、混練塗工装置２０，２１の乾燥装置３４，３４内の乾燥温度、及び乾燥雰囲気を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
電極圧延工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、圧延ロール７０，７１の間隔、各圧延ロール７０，７１の回転速度、圧延後の電極密度及び電極層２０１の厚みを含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
電極成形工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、切断後の電極２１０（電極２１１）のバリの発生数、バリの面積、バリの位置、接続部２０５の位置、接続部２０５の面積を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。なお、誘因パラメータとして、切断後の電極２１０（電極２１１）のバリの発生数、バリの面積が特定された場合には、バリに対応する打抜装置８０の切断部、第１分断装置８１の分断刃９０、第２分断装置８２の分断歯９１を新品のものに交換する。
電極体形成工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、電極２１０，２１１とセパレータ２１２との接触面積、電極２１０，２１１とセパレータ２１２の積層数、及び電極２１０，２１１とセパレータ２１２との積層順序を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
取出電極接続工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、ホーン部１１６ａ，１１６ｂによる溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
第１ラミネート工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、溶着部１３７，１３８の溶着温度、溶着部１３７，１３８の溶着圧力、溶着部１３７，１３８の溶着時間、溶着のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
真空乾燥工程では、製造パラメータとして、真空乾燥室１４０内の乾燥温度、乾燥湿度、真空度、及び真空ポンプ１４８の使用電力を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
注液工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、電解液２１５の注入量、電解液２１５の濃度を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
第２ラミネート工程では、製造パラメータとして、環境温度、環境湿度、溶着部１６０の溶着温度、溶着部１６０の溶着圧力、溶着部１６０の溶着時間、溶着のセンシング時期を含み、これらの製造パラメータのうち特定された誘因パラメータを初期設定に近づけるか、初期設定に戻す。
図１４（ｂ）のように二次電池群の中で品質が所定の基準以上の二次電池２００の割合（図１４でのハッチング部分Ｓ）、すなわち、品質が上限閾値と下限閾値の間の範囲に収まるものの割合が所定の閾値を上回ると、二次電池２００の品質が所定の基準を満たすと判断し、その後の製造部２での製造において、各製造パラメータを維持したまま製造を続ける。
続いて、本実施形態のディープラーニング部１７０について説明する。
本実施形態のディープラーニング部１７０は、価値関数の近似アルゴリズムとして、図１５（ａ）のようなニューロンモデルを組み込んだニューラルネットワークを実現する演算装置及びメモリ等で構成されている。
すなわち、ニューロンは、図１５（ａ）のように、ｍ個の入力ｘi（ｉは正の整数）に対する出力ｙを出力するものであり、各ｘiには、この入力ｘiに対応する重みｗiが掛けられ、下記式（１）により表現される出力ｙを出力する。なお、入力ｘi、出力ｙ、及び重みｗiは全てベクトルである。
すなわち、ニューロンは、図１５（ａ）のように、ｍ個の入力ｘi（ｉは正の整数）に対する出力ｙを出力するものであり、各ｘiには、この入力ｘiに対応する重みｗiが掛けられ、下記式（１）により表現される出力ｙを出力する。なお、入力ｘi、出力ｙ、及び重みｗiは全てベクトルである。
ここで、ｂはバイアスであり、fは活性化関数である。
本実施形態のディープラーニング部１７０のニューラルネットワークは、図１５（ｂ）のように、入力層１８０と、中間層１８１と、出力層１８２を備え、中間層１８１として上記のニューロン（ニューロンＮ１〜Ｎｐ）が組み合わせられ、ｐ層（ｐは４以上の正の整数）の厚みを有する深層ニューラルネットワークである。すなわち、中間層１８１は、ｐ層の中間層Ｄ１〜Ｄｐを有している。
本実施形態のニューラルネットワークは、入力層１８０からＳ個の入力Ｘ（Ｘ1〜ＸS：Ｓは、正の整数）が入力され、中間層１８１を経て、出力層１８２からＴ個の結果Ｙ（Ｙ1〜ＹT：Ｔは、正の整数）が出力される。
本実施形態のニューラルネットワークは、入力層１８０からＳ個の入力Ｘ（Ｘ1〜ＸS：Ｓは、正の整数）が入力され、中間層１８１を経て、出力層１８２からＴ個の結果Ｙ（Ｙ1〜ＹT：Ｔは、正の整数）が出力される。
具体的には、入力層１８０の入力Ｘ（Ｘ1〜ＸS）に対して対応する重みＷ１が掛けられて中間層１８１の第１中間層Ｄ１の各ニューロンＮ１に入力される。第１中間層Ｄ１のニューロンＮ１は、それぞれ特徴ベクトルＺ１を出力し、特徴ベクトルＺ１は、中間層１８１の第２中間層Ｄ２の各ニューロンＮ２に対して、対応する重みＷ２がかけられて入力される。
特徴ベクトルＺ１は、重みＷ１と重みＷ２との間の特徴ベクトルであり、入力ベクトルの特徴量を抽出したベクトルとみなすことができる。
特徴ベクトルＺ１は、中間層１８１の第２中間層Ｄ２の各ニューロンＮ２に対して、対応する重みＷ２がかけられて入力される。
第２中間層Ｄ２のニューロンＮ２は、それぞれ特徴ベクトルＺ２を出力し、特徴ベクトルＺ２は、中間層１８１の第３中間層Ｄ３の各ニューロンＮ３に対して、対応する重みＷ３がかけられて入力される。
中間層１８１の各中間層で上記の処理が繰り返されていき、末端の第Ｐ中間層ＤｐのニューロンＮｐは、それぞれ特徴ベクトルＺｐを出力し、特徴ベクトルＺｐは、出力層１８２に出力される。その結果、ニューラルネットワークは、結果Ｙ（Ｙ1〜ＹT）を出力する。
重みＷ１〜Ｗｐは、誤差逆伝搬法により学習可能なものである。誤差逆伝搬法は、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みＷを調整（学習）する手法である。
特徴ベクトルＺ１は、中間層１８１の第２中間層Ｄ２の各ニューロンＮ２に対して、対応する重みＷ２がかけられて入力される。
第２中間層Ｄ２のニューロンＮ２は、それぞれ特徴ベクトルＺ２を出力し、特徴ベクトルＺ２は、中間層１８１の第３中間層Ｄ３の各ニューロンＮ３に対して、対応する重みＷ３がかけられて入力される。
中間層１８１の各中間層で上記の処理が繰り返されていき、末端の第Ｐ中間層ＤｐのニューロンＮｐは、それぞれ特徴ベクトルＺｐを出力し、特徴ベクトルＺｐは、出力層１８２に出力される。その結果、ニューラルネットワークは、結果Ｙ（Ｙ1〜ＹT）を出力する。
重みＷ１〜Ｗｐは、誤差逆伝搬法により学習可能なものである。誤差逆伝搬法は、各ニューロンについて、入力ｘが入力されたときの出力ｙと真の出力ｙ（教師）との差分を小さくするように、それぞれの重みＷを調整（学習）する手法である。
続いて、本実施形態の二次電池製造システム１で製造される二次電池２００の一例について説明する。
二次電池２００は、図１６のように電極２１０，２１１とセパレータ２１２が積層された、いわゆる積層型の二次電池であって、金属イオンをキャリアとするものであり、封入体２１６（封止部材）の一辺から取出電極たるタブ電極部材２１３，２１４が張り出したものである。
本実施形態の二次電池２００は、非水電解質二次電池であり、具体的には非電解液を電解質とするリチウムイオン二次電池である。
二次電池２００は、正極２１０と、負極２１１と、セパレータ２１２と、タブ電極部材２１３，２１４（取出電極）と、電解液２１５と、封入体２１６を備えている。
本実施形態の二次電池２００は、非水電解質二次電池であり、具体的には非電解液を電解質とするリチウムイオン二次電池である。
二次電池２００は、正極２１０と、負極２１１と、セパレータ２１２と、タブ電極部材２１３，２１４（取出電極）と、電解液２１５と、封入体２１６を備えている。
正極２１０は、金属箔２０２の少なくとも一方の片面上に正極層２０１ａが積層されたものである。本実施形態の正極２１０は、金属箔２０２の両面に正極層２０１ａ，２０１ａが積層されている。
正極２１０は、金属箔２０２の一部が他の部分に比べて面状に張り出し、タブ電極部材２１３と接続可能な接続部２０５ａを備えている。
正極２１０は、金属箔２０２の一部が他の部分に比べて面状に張り出し、タブ電極部材２１３と接続可能な接続部２０５ａを備えている。
負極２１１は、金属箔２０２の少なくとも一方の片面上に負極層２０１ｂが形成されたものである。本実施形態の負極２１１は、金属箔２０２の両面に負極層２０１ｂ，２０１ｂが積層されている。
負極２１１は、金属箔２０２の一部が他の部分に比べて面状に張り出し、タブ電極部材２１４と接続可能な接続部２０５ｂを備えている。
負極２１１は、金属箔２０２の一部が他の部分に比べて面状に張り出し、タブ電極部材２１４と接続可能な接続部２０５ｂを備えている。
セパレータ２１２は、正極２１０と負極２１１を隔離し、短絡を防止する部材であり、電解液２１５を保持することで金属イオンの伝導性を確保する部材である。
タブ電極部材２１３は、充電時に正極２１０から電子を取り出し、放電時に正極２１０に電子を注入する部材である。
タブ電極部材２１４は、充電時に負極２１１に電子を注入し、放電時に負極２１１から電子を取り出す部材である。
タブ電極部材２１３は、充電時に正極２１０から電子を取り出し、放電時に正極２１０に電子を注入する部材である。
タブ電極部材２１４は、充電時に負極２１１に電子を注入し、放電時に負極２１１から電子を取り出す部材である。
電解液２１５は、電解質として機能するものであり、本実施形態では水を実質的に含まない非水電解液である。
封入体２１６は、正極２１０、負極２１１、セパレータ２１２、及び電解液２１５と、タブ電極部材２１３，２１４の一部を封入する部材であり、ラミネートフィルム２３０，２３１で形成されている。
封入体２１６は、正極２１０、負極２１１、セパレータ２１２、及び電解液２１５と、タブ電極部材２１３，２１４の一部を封入する部材であり、ラミネートフィルム２３０，２３１で形成されている。
二次電池２００は、正極２１０、セパレータ２１２、負極２１１、セパレータ２１２の順で複数段積層されており、積層方向の最も外側（封入体２１６側）にセパレータ２１２が位置している。
各正極２１０の接続部２０５ａは、平面視したときに重なっており、当該重なり部分にタブ電極部材２１３が接続されている。
同様に、各負極２１１の接続部２０５ｂは、平面視したときに重なっており、当該重なり部分にタブ電極部材２１４が接続されている。
封入体２１６は、その内部が密閉されており、実質的に空気が入っていない状態となっている。
各正極２１０の接続部２０５ａは、平面視したときに重なっており、当該重なり部分にタブ電極部材２１３が接続されている。
同様に、各負極２１１の接続部２０５ｂは、平面視したときに重なっており、当該重なり部分にタブ電極部材２１４が接続されている。
封入体２１６は、その内部が密閉されており、実質的に空気が入っていない状態となっている。
本実施形態の二次電池製造システム１によれば、製造部２で製造された二次電池群の二次電池２００の品質が所定の基準を下回った場合に、ディープラーニング部１７０によって二次電池２００の製造パラメータの中から品質低下を誘因する誘因パラメータを特定し、誘因パラメータを初期設定時のパラメータに近づける。そのため、その後、製造部２で製造される二次電池群の品質を底上げでき、一定品質以上の二次電池２００を継続的に製造できる。
上記した実施形態では、製造部２での各製造工程を全て自動で行っていたが、本発明はこれに限定されるものではない。製造部２での各製造工程の一部を手動で行ってもよい。
上記した実施形態では、二次電池製造システム１によって積層構造をもつ二次電池２００を製造する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。巻回構造をもつ二次電池２００を製造してもよい。この場合、電極積層装置６は電極体２１８を巻回する電極巻回装置となる。
上記した実施形態では、封入体２１６の一辺からタブ電極部材２１３，２１４が張り出した構造となっていたが、本発明はこれに限定されるものではない。タブ電極部材２１３，２１４の封入体２１６からの張り出し位置は問わない。例えば、封入体２１６の対向する二辺からタブ電極部材２１３，２１４がそれぞれ張り出した構造であってもよい。
上記した実施形態では、二次電池製造システム１は一つの製造部２を備えていたが、本発明はこれに限定されるものではない。二次電池製造システム１は、二つ以上の製造部２を備えていてもよい。
上記した実施形態では、二次電池２００としてリチウムイオン二次電池を使用した場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。ナトリウムイオン二次電池やカリウムイオン二次電池などの一価の電池やマグネシウムイオン二次電池等の多価イオン電池、空気電池等の他の二次電池であってもよい。
上記した実施形態では、電極体２１８の各電極２１０，２１１の積層枚数はそれぞれ３枚ずつであったが、本発明はこれに限定されるものではない。電極体２１８を構成する各電極２１０，２１１の積層枚数は、それぞれ１枚ずつ又は２枚ずつでもよいし、それぞれ４枚以上であってもよい。
上記した実施形態では、電極体２１８の積層方向の最も外側にセパレータ２１２が位置していたが、本発明はこれに限定されるものではない。電極体２１８の積層方向の最も外側に電極２１０，２１１が位置してもよい。
上記した実施形態では、ディープラーニング部１７０は、教師あり学習を行うものであったが、本発明はこれに限定されるものではない。一部のみ入力と出力のデータの組が存在し、それ以外は入力のみのデータで機械学習を行う半教師あり学習を行うものであってもよい。また、必要に応じて教師なし学習や強化学習も行うものであってもよい。
上記した実施形態では、機械学習部として４層以上の深層ニューラルネットワークのアルゴリズムに則して学習するディープラーニング部１７０の場合について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。３層以下のニューラルネットワークのアルゴリズムに則して学習するものであってもよい。
上記した実施形態では、製造部２の混練塗工装置２０，２１は製造室に設けられていたが、本発明はこれに限定されるものではない。製造部２の混練塗工装置２０，２１も他の装置と同様、ドライルームに設けられていてもよい。
１ 二次電池製造システム
２ 製造部
３ 制御部
４ 評価部
５，５ａ，５ｂ 電極形成装置
６ 電極積層装置
７ 溶接装置
８ 封止装置
１１ 電気特性評価装置
１２ 抵抗特性評価装置
１３ 形状評価装置
１４ 構造評価装置
２０ 第一混練塗工装置
２１ 第二混練塗工装置
２２ プレス装置
２３ 成形装置
４６ 電動プロペラ部
４７ 駆動モーター
５５ シリンダー部
７０，７１ 圧延ロール
８０ 打抜装置
８１ 第１分断装置
８２ 第２分断装置
９０ 分断刃（切断部）
９１ 分断歯（切断部）
１００，１０１ 電極搬送ライン
１０２ セパレータ搬送ライン
１０５ セル搬送ライン
１１６ａ，１１６ｂ ホーン部
１３０ 第１溶着装置
１３１ 真空乾燥装置
１３２ 電解液注入装置
１３３ 第２溶着装置
１３５，１３６ 溶着部材
１３７，１３８ 溶着部
１４０ 真空乾燥室
１４８，１６１ 真空ポンプ
１６０ 溶着部
１７０ ディープラーニング部（機械学習部）
１７１ データ蓄積部（記憶部）
１７２ 評価結果取得部
１７３ 判定部
１８０ 入力層
１８１ 中間層
１８２ 出力層
２００ 二次電池
２０１ａ 正極層
２０１ｂ 負極層
２０２ 金属箔
２０５，２０５ａ，２０５ｂ 接続部
２１０ 正極（電極）
２１１ 負極（電極）
２１２ セパレータ
２１３，２１４ タブ電極部材
２１５ 電解液
２１６ 封入体（封止部材）
２１８ 電極体
２３０，２３１ ラミネートフィルム
２ 製造部
３ 制御部
４ 評価部
５，５ａ，５ｂ 電極形成装置
６ 電極積層装置
７ 溶接装置
８ 封止装置
１１ 電気特性評価装置
１２ 抵抗特性評価装置
１３ 形状評価装置
１４ 構造評価装置
２０ 第一混練塗工装置
２１ 第二混練塗工装置
２２ プレス装置
２３ 成形装置
４６ 電動プロペラ部
４７ 駆動モーター
５５ シリンダー部
７０，７１ 圧延ロール
８０ 打抜装置
８１ 第１分断装置
８２ 第２分断装置
９０ 分断刃（切断部）
９１ 分断歯（切断部）
１００，１０１ 電極搬送ライン
１０２ セパレータ搬送ライン
１０５ セル搬送ライン
１１６ａ，１１６ｂ ホーン部
１３０ 第１溶着装置
１３１ 真空乾燥装置
１３２ 電解液注入装置
１３３ 第２溶着装置
１３５，１３６ 溶着部材
１３７，１３８ 溶着部
１４０ 真空乾燥室
１４８，１６１ 真空ポンプ
１６０ 溶着部
１７０ ディープラーニング部（機械学習部）
１７１ データ蓄積部（記憶部）
１７２ 評価結果取得部
１７３ 判定部
１８０ 入力層
１８１ 中間層
１８２ 出力層
２００ 二次電池
２０１ａ 正極層
２０１ｂ 負極層
２０２ 金属箔
２０５，２０５ａ，２０５ｂ 接続部
２１０ 正極（電極）
２１１ 負極（電極）
２１２ セパレータ
２１３，２１４ タブ電極部材
２１５ 電解液
２１６ 封入体（封止部材）
２１８ 電極体
２３０，２３１ ラミネートフィルム
Claims (10)
- 制御部と、二次電池の一部又は全部の製造工程を自動で行う製造部と、前記製造部によって製造された前記二次電池の品質を評価する評価部を備え、
前記制御部は、記憶部と、機械学習部を有するものであって、前記製造部での製造に使用する製造パラメータを制御可能であり、
前記記憶部は、過去の製造パラメータと、当該過去の製造パラメータを用いて製造した二次電池の前記評価部による評価結果を紐づけて記憶するものであり、
前記機械学習部は、前記二次電池の品質が所定の基準以下に低下したと判断した場合に、前記記憶部で記憶された過去の製造パラメータ及び過去の評価結果の関係により、製造パラメータの中から品質の低下に影響を与える誘因パラメータを特定し、当該誘因パラメータを初期設定時の製造パラメータに近づけるか、初期設定時の製造パラメータに戻すことを特徴とする二次電池製造システム。 - 複数の二次電池を同時又は連続的に製造するものであり、
前記複数の二次電池のうち所定数の二次電池を抽出し、前記所定数の二次電池のうち品質が所定の範囲に収まるものの割合が所定の閾値を下回った場合に、前記機械学習部は二次電池の品質が低下したと判断することを特徴とする請求項１に記載の二次電池製造システムである。 - 前記二次電池の製造工程には、少なくともスラリー形成工程と、塗工工程と、電極体形成工程と、取出電極接続工程を含み、
前記スラリー形成工程は、電動プロペラにより、少なくとも電極活物質と溶媒とバインダーを混練しスラリー状の電極材料を形成する工程であり、
前記塗工工程は、前記スラリー状の電極材料を金属箔に塗布し乾燥させて電極を形成する工程であり、
前記電極体形成工程は、前記電極及びセパレータを重ねて電極体を形成する工程であり、
前記取出電極接続工程は、取出電極を溶接により前記電極体に接続する工程であり、
前記製造パラメータは、以下（１）〜（４）の各パラメータを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の二次電池製造システム。
（１）前記スラリー形成工程における、混練温度、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、前記電動プロペラの回転数、及び前記電動プロペラの駆動電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（２）前記塗工工程における、環境温度、環境湿度、前記電極材料の粘度、塗布速度、電極の厚み、乾燥温度、及び乾燥雰囲気から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（３）前記電極体形成工程における、環境温度、環境湿度、電極とセパレータとの接触面積、電極とセパレータの重なり数、及び電極とセパレータとの重なり順序から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（４）前記取出電極接続工程における、環境温度、環境湿度、溶接温度、溶接圧力、保持時間、及び溶接のセンシング時期から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。 - 前記二次電池の製造工程には、電極切断機の切断部によって前記電極を切断し、前記電極の形状を整える電極成形工程を含み、
前記製造パラメータは、以下（５）のパラメータを含むことを特徴とする請求項３に記載の二次電池製造システム。
（５）前記電極成形工程における、環境温度、環境湿度、切断後の電極のバリの発生数、及び切断後の電極体のバリの面積から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。 - 前記製造パラメータは、前記電極成形工程における切断後の電極のバリの発生数又は切断後の電極体のバリの面積を含み、
前記誘因パラメータとして切断後の電極のバリの発生数又は切断後の電極体のバリの面積が特定された場合には、前記電極切断機の切断部を交換することを特徴とする請求項４に記載の二次電池製造システム。 - 前記二次電池の製造工程には、前記電極体を袋状の封止部材の内部に収容し真空ポンプにて真空引きしながら乾燥させる真空乾燥工程と、電解液を前記封止部材に注入して前記封止部材の一部を溶着して封止する電解液注入工程を含み、
前記製造パラメータは、以下（６）及び（７）の各パラメータを含むことを特徴とする請求項３乃至５のいずれかに記載の二次電池製造システム。
（６）前記真空乾燥工程における、乾燥温度、乾燥湿度、真空度、及び真空ポンプの使用電力から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。
（７）前記電解液注入工程における、環境温度、環境湿度、前記封止部材の溶着温度、前記封止部材の溶着圧力、前記封止部材の溶着時間、前記封止部材のセンシング時期、前記電解液の注入量、及び前記電解液の濃度から選ばれる少なくとも一つのパラメータ。 - 前記二次電池の製造工程には、一対のロールで挟むことで前記電極を圧延する電極圧延工程を含み、
前記製造パラメータは、以下（８）のパラメータを含むことを特徴とする請求項３乃至６のいずれかに記載の二次電池製造システム。
（８）前記電極圧延工程における、環境温度、環境湿度、前記一対のロールの回転速度、前記一対のロールの間隔、圧延後の電極密度、及び電極の厚みから選ばれる少なくとも一つのパラメータ。 - 前記二次電池の製造工程には、少なくともスラリー形成工程と、塗工工程と、圧延工程を含んだ電極形成工程を含み、
前記スラリー形成工程は、電動プロペラにより、少なくとも電極活物質と溶媒とバインダーを混練しスラリー状の電極材料を形成する工程であり、
前記塗工工程は、前記スラリー状の電極材料を金属箔に塗布し乾燥させて電極を形成する工程であり、
前記圧延工程は、前記電極が形成された金属箔を圧延する工程であり、
前記電極形成工程は、自動で行われることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の二次電池製造システム。 - 前記機械学習部は、教師あり学習を行うものであって、前記記憶部で記憶された過去の製造パラメータ及び過去の評価結果の関係を教師データとして学習することを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の二次電池製造システム。
- 前記機械学習部は、４層以上のニューラルネットワークに則して学習するディープラーニング部であることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の二次電池製造システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017229576A JP7137302B2 (ja) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 二次電池製造システムの制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017229576A JP7137302B2 (ja) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 二次電池製造システムの制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019102186A true JP2019102186A (ja) | 2019-06-24 |
| JP7137302B2 JP7137302B2 (ja) | 2022-09-14 |
Family
ID=66973942
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017229576A Active JP7137302B2 (ja) | 2017-11-29 | 2017-11-29 | 二次電池製造システムの制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7137302B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023182860A1 (ko) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 셀 공정 데이터 분석 시스템 및 방법 |
| WO2024039057A1 (ko) * | 2022-08-17 | 2024-02-22 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 제조 공정 관리 시스템 및 이의 동작 방법 |
Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0580808A (ja) * | 1991-09-19 | 1993-04-02 | Hitachi Ltd | 事例ベースを用いた自己再帰型の自動調整システムおよび調整方法 |
| JP2010198770A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Sanyo Electric Co Ltd | 巻回電極体の製造方法、及び巻回電極体製造装置 |
| JP2010231338A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Sharp Corp | 要因分析装置および要因分析方法 |
| JP2011003511A (ja) * | 2009-06-22 | 2011-01-06 | Toyota Motor Corp | 正電極板の製造方法、電池、車両及び電池搭載機器 |
| JP2011100691A (ja) * | 2009-11-09 | 2011-05-19 | Hitachi Ltd | リチウムイオン二次電池の診断システム及び診断方法 |
| JP2013078740A (ja) * | 2011-10-05 | 2013-05-02 | Toyota Motor Corp | ペーストの製造方法及び循環式分散機 |
| JP2013140680A (ja) * | 2011-12-28 | 2013-07-18 | Nissan Motor Co Ltd | 電極生産方法および電極生産制御システム |
| JP2013191485A (ja) * | 2012-03-15 | 2013-09-26 | Hitachi Maxell Ltd | 非水二次電池 |
| JP2013217897A (ja) * | 2012-04-05 | 2013-10-24 | Samsung Sdi Co Ltd | バッテリーの寿命予測システム |
| JP2014013697A (ja) * | 2012-07-04 | 2014-01-23 | Nec Energy Devices Ltd | リチウムイオン二次電池用電極の評価方法、リチウムイオン二次電池用電極の製造方法、およびリチウムイオン二次電池用電極の管理方法 |
| CN103955760A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-30 | 江苏祥兆文具有限公司 | 铝杆氧化染色工艺参数优化专家系统 |
| JP2014206499A (ja) * | 2013-04-15 | 2014-10-30 | 新電元工業株式会社 | 二次電池寿命予測システム、二次電池特性評価装置、二次電池搭載装置、および二次電池寿命予測方法 |
| JP2016001575A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-07 | 株式会社デンソー | 電極の製造方法 |
| CN105280957A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-01-27 | 山东大王金泰集团有限公司 | 一种动力型锂电池全自动生产线及其生产工艺 |
| JP2016072026A (ja) * | 2014-09-29 | 2016-05-09 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 蓄電デバイスの製造装置および蓄電デバイスの製造方法 |
-
2017
- 2017-11-29 JP JP2017229576A patent/JP7137302B2/ja active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0580808A (ja) * | 1991-09-19 | 1993-04-02 | Hitachi Ltd | 事例ベースを用いた自己再帰型の自動調整システムおよび調整方法 |
| JP2010198770A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Sanyo Electric Co Ltd | 巻回電極体の製造方法、及び巻回電極体製造装置 |
| JP2010231338A (ja) * | 2009-03-26 | 2010-10-14 | Sharp Corp | 要因分析装置および要因分析方法 |
| JP2011003511A (ja) * | 2009-06-22 | 2011-01-06 | Toyota Motor Corp | 正電極板の製造方法、電池、車両及び電池搭載機器 |
| JP2011100691A (ja) * | 2009-11-09 | 2011-05-19 | Hitachi Ltd | リチウムイオン二次電池の診断システム及び診断方法 |
| JP2013078740A (ja) * | 2011-10-05 | 2013-05-02 | Toyota Motor Corp | ペーストの製造方法及び循環式分散機 |
| JP2013140680A (ja) * | 2011-12-28 | 2013-07-18 | Nissan Motor Co Ltd | 電極生産方法および電極生産制御システム |
| JP2013191485A (ja) * | 2012-03-15 | 2013-09-26 | Hitachi Maxell Ltd | 非水二次電池 |
| JP2013217897A (ja) * | 2012-04-05 | 2013-10-24 | Samsung Sdi Co Ltd | バッテリーの寿命予測システム |
| JP2014013697A (ja) * | 2012-07-04 | 2014-01-23 | Nec Energy Devices Ltd | リチウムイオン二次電池用電極の評価方法、リチウムイオン二次電池用電極の製造方法、およびリチウムイオン二次電池用電極の管理方法 |
| JP2014206499A (ja) * | 2013-04-15 | 2014-10-30 | 新電元工業株式会社 | 二次電池寿命予測システム、二次電池特性評価装置、二次電池搭載装置、および二次電池寿命予測方法 |
| CN103955760A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-07-30 | 江苏祥兆文具有限公司 | 铝杆氧化染色工艺参数优化专家系统 |
| JP2016001575A (ja) * | 2014-06-12 | 2016-01-07 | 株式会社デンソー | 電極の製造方法 |
| JP2016072026A (ja) * | 2014-09-29 | 2016-05-09 | 株式会社日立ハイテクファインシステムズ | 蓄電デバイスの製造装置および蓄電デバイスの製造方法 |
| CN105280957A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-01-27 | 山东大王金泰集团有限公司 | 一种动力型锂电池全自动生产线及其生产工艺 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 切通啓介、泉谷知範: "機械学習を用いた工場機器の故障予測", DEIM FORUM 2017, vol. 2017 H2-1, JPN6021034853, March 2017 (2017-03-01), ISSN: 0004724669 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2023182860A1 (ko) * | 2022-03-25 | 2023-09-28 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 셀 공정 데이터 분석 시스템 및 방법 |
| WO2024039057A1 (ko) * | 2022-08-17 | 2024-02-22 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 배터리 제조 공정 관리 시스템 및 이의 동작 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP7137302B2 (ja) | 2022-09-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP7137303B2 (ja) | 二次電池製造システムの制御方法 | |
| US11652203B2 (en) | Continuous and semi-continuous methods of semi-solid electrode and battery manufacturing | |
| US11831026B2 (en) | Single pouch battery cells and methods of manufacture | |
| EP3912206A2 (en) | System and methods for manufacturing a dry electrode | |
| JP2019102186A (ja) | 二次電池製造システム | |
| CN113300050B (zh) | 用于电池组电极的检验系统 | |
| US20150338471A1 (en) | Reconstructed battery pack applicability determination method for used secondary battery, and reconstruction method for reconstructed battery pack | |
| DE112012006792B4 (de) | Elektrisches Speichersystem und Verfahren zum Ermitteln eines Zustands von elektrischen Speicherblöcken | |
| US20130230641A1 (en) | Coating method and coating apparatus | |
| KR101469332B1 (ko) | 전극 생산 방법 및 전극 생산 제어 시스템 | |
| JP2012225848A (ja) | 膜厚分布測定装置および塗膜形成装置 | |
| Pettinger et al. | Lithium-ion cell and battery production processes | |
| JP6358911B2 (ja) | 蓄電デバイスの製造装置および蓄電デバイスの製造方法 | |
| KR20130131368A (ko) | 시트- 또는 판 형상물을 세정하기 위한 방법 및 시스템 | |
| JP2013127989A (ja) | フィルム外装電池 | |
| KR20080042967A (ko) | 정전기에 의해 전극과 분리막의 밀착력을 강화시킨젤리-롤형 전극조립체의 제조방법 | |
| KR20160142816A (ko) | 전기 에너지 저장 셀에 자착식 필름을 도포하기 위한 방법 및 장치 | |
| JP2015522902A (ja) | モデルベースの電解質充填方法 | |
| EP4002511A1 (en) | Method for manufacturing electrode and electrode paste coating device | |
| JP2017142939A (ja) | 電極積層装置及び電極積層方法 | |
| WO2022114204A1 (ja) | 電池用電極の製造装置およびその製造方法 | |
| JP2016206170A (ja) | 蓄電装置用樹脂フィルムの製造方法及び蓄電装置用樹脂フィルムの製造装置 | |
| WO2022118808A1 (ja) | 集電体供給装置 | |
| JP2016207620A (ja) | リチウムイオン二次電池及びその製造方法と製造装置 | |
| WO2022211073A1 (ja) | 活物質処理装置、電池用電極製造装置、活物質処理方法、及び、電池用電極製造方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201001 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20210713 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20210909 |
|
| RD13 | Notification of appointment of power of sub attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7433 Effective date: 20210913 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20210913 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211013 |
|
| RD15 | Notification of revocation of power of sub attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7435 Effective date: 20211013 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220310 |
|
| RD13 | Notification of appointment of power of sub attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7433 Effective date: 20220311 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220414 |
|
| RD15 | Notification of revocation of power of sub attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7435 Effective date: 20220415 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220825 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220902 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7137302 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |