开通星球半年来，大家提问的兴趣始终很浓厚。#

一、不良爆发#

小王是某软包卷绕电芯的后段工程师。某天，她负责的产品在厚度检测工序的不良率突然爆发，从0.2%涨到了1%。

翻了5倍，必须调查。按以往的经验，小王取了异常品30片、OK品2片，做了重量、厚度、电压测定。

在她的认知里，电池厚度偏大无非三种原因：气泡、重量大、变形。测下来，不良品对比OK品有几个特征：表面同样没有气泡；平均重量NG品比OK品大0.1g；电池9点厚度和平板测定厚度差0.2mm（正常品0.1mm）；OCV、DCIR也有一点差异。

重量大0.1g、变形0.1mm，看着都像问题。可造成变形的工序太多，无从查起。她转头去查注液和电极面密，发现电极面密的inline数据和SPC都在平均值之上，计上心来。

第二天，初步调查报告就交了上去：电极面密变大，导致重量偏大；对策，降低面密。

电极工程师一看，当场炸了。

“我面密在规格范围内啊。”电极工程师把报告拍在桌上，“真要缩管理规格，电极Loss谁担？”

“我有证据。”小王把一张推移图投影到大屏幕，“最新批次电极的电芯厚度不良率已经从1%降到0.5%了，新电极面密接近中心。这还不能说你们有问题吗？”

两人僵在那儿。领导摆摆手：“小王，会不会还有别的要因？给你一周，再查查。”

万事不决，FTA。小王牢记前辈教导，翻出了厚度不良的FTA。可看着多达几十项的排查要点时，一下子头都大了。

要是变形，可能是热压机，可热压开了12个通道，里面躺着20条维修履历，现在去取样也是已经维修后的电池，通道说不定早修好了；就算是找到有通道差异，经过充放电膨胀、Degas、一封、二封、捆包、整形后还是不是那批不良品呢。其他工序全是类似问题，再算上露点水分产气……查无可查。

按小王以往经验，厚度不良过阵子会自己消失。反正电极迟早会为了甩嫌疑去降面密。小王一咬牙：再等两周看看。

又两周过去，不良非但没降，反而一路爬升。废弃金额已达100万RMB。

领导彻底失去耐心，把高级工程师李默请了过来。

二、三分钟#

李默扫了一眼报告，只问了一句：“有厚度数据吗？”

“报告里不是有？“小王指了指那30片的测定值。

“我要的不是30片，“李默说，“是全部电池的。”

小王愣了一下：“这是套老设备，ID没跟质量数据关联。数据全压在设备里，要取，得找设备的张工。”

“知道了。”

李默拿起电话。那头传来一个熟悉又激动的声音：“哟——李大神今天怎么想起找我了？”

“张工，有个急事，帮我取最近几天”A厚度机”的所有厚度和重量数据，行吗？”

“小事！我导好了发你。”

10分钟后，李默打开数据表。两列数：厚度、重量。他心里清楚，这两列并不一一对应，且厚度数据比重量多，因为厚度NG后就不做重量检查了。

换作旁人，大概只会皱眉：就这么一维数据，怎么判断不良原因？可李默眼睛慢慢眯起来，数据分析的直觉告诉他，这里头有鬼。他想到了办法。

（答案马上揭晓。感兴趣的，可以先自己想一想。）

简单计算量一下比例，李默心里有数了。他又拨通张工：“张工，这个机种的捆包，别在这台设备做了，换一台捆包机。做完1000个，新数据发我。”

“好嘞，3小时后给你。”

换线之后，新批次的不良率：0%。

三、复盘#

李默走到领导桌前，神色平静，像刚做完一件微不足道的小事：“问题找到了，明确是原来那台捆包机通道问题，已让张工去排查，明天出结果。现在换机生产，不良率0%。”

领导还没开口，旁边的小王先炸了：“就花3分钟看了一下数据，现场都没去，不会是蒙的吧？”

“而且我找张工排查通道问题，每次都说设备太多没时间，怎么你一叫他他就去了？”

“现在数据明显已锁死是张工负责的捆包机，他敢不赶紧排查？”但李默没有说出来，而是淡淡道：“因为我给了他一个不能拒绝的理由。”

领导来了兴趣：“李工，细说说。”

“其实早在大批量爆发之前，它就已经在出问题了。“李默指着那张图，“你们看，这上头一撮点，一直浮在主群上方、贴着规格线。但没造成不良，所以没人发现。前期电极偏轻，这些电芯虽然厚度高，却还没顶破规格线，一片不良都看不到。可厚度是会随电极批次波动的。等这批面密大一点的电极一来，整个子分布往上一抬，尾部成片越线，这才有了那1%的不良。真正的元凶，是这条高位带。”

“那……怎么就咬死是捆包机？“小王追问。

“看比例。“李默说，“光盯1%没用，要看实绩里的高位带。我用IQR四分位离群判定法粗算了一下，这条带子占了大约1/5。你想，什么东西，能让产品里稳定地分出1/5来？”

“通道？“领导接得很快。

“对，通道，或者说工位。”

李默把工艺流程一道道点过去：“卷绕2个卷针、热压12通道、注液10通道、充放电100通道20台设备、化成也一样，Degas2通道、捆包整形5通道、厚度检测4通道。能干净切出1/5的，结构上就是5工位的捆包整形。当然，注液10通道坏2个，数学上也能凑出1/5，但同时发生2个通道不良的概率比1个低很多。”

“真正锁死它的，是重量这条线索。“他话锋一转，“厚度上有20%的高位子群，可重量上找不到对应的离群子群。如果是注液问题，多打进去的电解液一定会让这20%在重量上也分出一簇来，可它没有。能’只动厚度、不动重量’的，只有机械定型这一类动作。捆包整形那5个工位，恰好就是纯机械定型：既对得上1/5的结构，又对得上’重量不变’。”

小王忍不住插嘴：“可我明明量出来异常品平均重了0.1g！”

“你那0.1g，“李默看了她一眼，“是从一个托盘里挑30片异常品量出来的。挑的时候就带了偏向，30片又太少，这0.1g很可能只是抽样噪声。何况10g全重差0.1g，和100g全重差0.1g，是一回事吗？脱离电芯本身的重量、又没有判定基准，这种数据没多大意义。”

他顿了顿，语气放缓：“你没发现，重量和厚度本就强相关吗？统计课上我讲过很多遍：相关不等于因果。难道每次厚度异常，都拿电极材料说事？”

”……李工说得对。“电极工程师在旁边长舒一口气。

小王还不甘心：“那你为什么不一开始就停线，直接拆整形机看？”

“拆整形要停线，停线就继续产生Loss。“李默说，“换线既验证了判断，又不耽误生产。等锁定是捆包，再慢慢确认是5个工位里的哪一个——不迟。”

小王倒吸一口凉气：原来还能这么干。

四、能不能监控起来？#

“精彩。“领导转向质量部高经理，“这个，能用SPC监控起来吗？”

“可以，让张工在设备上加个监控程序。“高经理答得干脆。

李默却摇头：“常规的X̄-R控制图恐怕不行。它是为’变异检测’设计的，盯的是均值有没有漂移、波动有没有变大。可这里主群一直没动，动的只是混进来的那20%子分布，它贴着主分布的上边缘，没有完全离群。‘混进一小撮子群’这种事，单点出界、均值漂移那套规则很难抓到。”

“那上EWMA、CUSUM呢？“高经理不死心，“那类对小偏移敏感。”

“它们盯的还是整体均值的缓慢漂移。“李默说，“可我们这条厚度数据，时间轴上本来就在随电极批次上下晃，一批十万片，是低频的大起大落。EWMA看到厚度往上走，根本分不清这是电极批次的正常波动、还是某个通道坏了，结果要么误报，要么把真问题淹掉。”

“那你有办法？”

“换个思路。“李默说，“不盯’单点’，也不盯’均值漂移’，而是盯整堆数值到底是’一团’还是’两团’。把一段数据的厚度值压成一个分布：正常时它就是单峰的一团；一旦混进一条系统性偏高的带子，它会显出第二个峰。我用的是高斯混合模型（GMM）配合BIC准则，我们让算法自己判断该用一个还是两个分布来拟合。是一团就一团，是两团才报两团，不需要人为划线。”

“而且，“他补了一句，“这么做有个额外的好处：它能在不良还没爆发的时候，就把那条高位带揪出来。做到提前预警。”

高经理眼睛亮了：“这思路有意思，就看信息部能不能落地。”

“你和李工、信息部一起商量。“领导一锤定音，“这个课题你牵头，作为今年质量部的重点项目。”

“好。”

〔这套方法，我已做成了一个能上手的在线工具，文末附地址。〕

五、问题出在哪？#

私人会议室，只剩领导和李默。

“公司里像小王这样查问题的人很多。“领导给李默倒了杯水，“你觉得，这种传统打法的问题，到底出在哪？”

李默举起一根手指——

一、样本太少，差异不显著。

“抽样得能代表整体。整体100万片，只从一盘抽30片，太少了。线下拆解也好、平面度、重量也好，全压在这30片上。重量高多少算真高？DCIR大多少算真大？变形多少算真变形？没有一个能拿来衡量的基准。

“锂电讲究敏捷改善。我虽然是六西格玛黑带，但说句实话，六西格玛项目周期长、成本高，不太适合突发不良的改善。质量的最高理念是防止不良发生，基于规律的预测算法，更适应这种场景。”

他又竖起第二根手指——

二、影响厚度的要因太多。

“涂布、辊压、分切、卷绕、装壳、注液、化成、Degas、二封、整形、厚度检测……太多工序都和厚度相关。一个个去确认，时间根本不够。也正因为耗时，大家就更倾向于少抽样、快下结论。这是个恶性循环。”

领导若有所思：“你今天惊了我，这套方法，俗人想不出。这就是你之前说的大数据分析？听说你以前是学统计学的，能不能把新方法导进来，改一改这个局面？”

“领导，实话说，“李默摇头，“这不是导一套方法就能立刻见效的。我建议一步步来。”

第一步，让信息部牵头，把数据系统补起来，让大家能方便取数：厚度时序、部件更换、设备报警、温度、压力、电流、电压、内阻……把offline的拆解分析，慢慢转成inline的数据分析。

第二步，做统计学和数据分析方法的培训，把”先看数据”的意识带起来。适当鼓励公司里有改善经验、又愿意分享的人。

第三步，推数字化转型。哪怕先把不良品的ID和通道绑起来，系统就能自动预警；等到每片电池的加工、检查数据都能和ID绑定，我们就能在不良发生之前预知，而不是等它爆了再回头找原因。

“你说得对。“领导点头，目光却有些复杂，“可像你这样既懂现场、又懂统计、算法、系统开发的复合型人才，太少了。我有意成立这样一支队伍，希望……”

故事说完了。

李默那套方法，本身没什么技术难度，关键是对现场的了解，和数据分析的意识。我希望大家能养成”先看数据”的习惯，再逐步学工具，做到螺旋上升。

为了更好地培养各位星友的数据分析意识，我会把平时分析电池数据常用的方法，一点点做成在线工具，放到自己的网站上。本文讲的这个厚度异常分层分析器，就是第一个。大家可以把自己的数据贴进去，看看那条高位带是怎么被分出来的。后面我还会陆续往星球里追加更多专属工具，慢慢把这套”先看数据”的能力，变成各位能反复上手练的东西。

锂电工具及数据分析培训网站地址及练习用数据见星球。