急速に変化している電気自動車（EV）製造業界では、あらゆる意思決定が重要な役割を果たしています。高品質の電気自動車を生産する上で最も重要な要素の1つは、車両バッテリーの耐久性と信頼性を確保することです。
ここで、ワイブル解析が強力なツールとして登場します。EVバッテリー製造におけるワイブル解析の4つの主要な用途と、このツールが時間とコストの節約の点でどのように成果をもたらすか説明します。
#1：保証の最適化
顧客の期待と財務面での持続可能性のバランスをとるために、適切かつ現実的な保証規定を設定することが重要です。メーカーがワイブル解析を使用すると、バッテリー寿命の分布を推定するのに役立ちます。これにより、寛大で財政的に責任のある保証を作成することができます。
ここのサンプルには10,000個を超えるバッテリーのデータが含まれています。ご覧のとおり、95%以上のバッテリーは少なくとも5年間は持続し、平均寿命は10年弱です。この情報は、EVメーカーがより賢明でより多くの情報に基づいた意思決定を行う際に役立ちます。
#2：製品の品質を向上
電池メーカーは、厳しいEV市場の要件を満たすために、自社製品の品質と信頼性の向上に継続的に努力する必要があります。これには、バッテリーの早期劣化や故障を引き起こす可能性のある潜在的な設計上の欠陥、素材の弱点、または製造プロセスの問題を特定して対処することが含まれます。
例えば、フィールドデータを分析していて、急速充電中の過熱により、特定モデルのバッテリーの故障率が予想よりも高いことが判明したとします。ワイブル解析を使用すると、故障モードを特定し、バッテリーの熱管理システムの改善に取り組み、製品の品質と信頼性を向上させることができます。
詳細については、当社のウェビナー「データ主導の意思決定：最適な結果を得るための信頼性分析の活用」
をご覧ください。
#3：製造コストの削減
ワイブルは、無駄を削減し、コストを削減できる生産プロセスを導く際に役立ちます。また、リソースをより効率的に使用できる分野を特定するのにも役立ちます。
ワイブル解析により、電解液充填プロセスなどの特定の製造ステップがバッテリー寿命の変動に寄与していることが判明する可能性があります。この分析により、バッテリー寿命の分布について洞察が得られ、一貫性のない電解液の充填プロセスが初期故障の可能性を高めることが明らかになります。
#4：リソースの割り当て
ワイブルは、より詳細な監視やさらなる調査が必要なバッテリーまたは製品バッチを優先順位付けする際に役立ち、より大規模なリソースの割り当てが可能になります。
例えば、製造工場では、ワイブル解析を使用することで、特定の生産ラインで寿命の短いバッテリーが一貫して生産されていることを特定できる可能性があります。メーカーは、問題にできるだけ早く対処し、欠陥の可能性を減らすために、より多くの品質管理要員とリソースをこのラインに割り当てることができます。
