栗本鐵工所與日立高科技展開合作，運用混煉數據與實體AI優化混煉製程條件
栗本鐵工所與日立高科技已啟動一項合作，旨在優化電池製造中的混煉製程條件。此次合作結合了栗本鐵工所深厚的混煉技術與操作數據，以及日立高科技的分析與AI技術（包括實體AI），以實現高固形份漿料的穩定供應並縮短開發週期，最終提升電池性能與生產良率。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月11日 20:12
- 🔍 收集: 2026年5月11日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月12日 05:17（收集後17小時45分鐘）
株式會社栗本鐵工所（以下簡稱栗本鐵工所）與株式會社日立高科技（以下簡稱日立高科技）已於近日開始一項旨在優化電池製造中混煉*1製程條件的合作（以下簡稱本次合作）。
本次合作旨在解決電池性能影響重大的漿料*2製造過程中，混煉製程條件優化高度依賴專業知識與經驗的挑戰。混煉領域的先驅栗本鐵工所將其多年來積累的混煉技術、領域知識和豐富的營運數據，與日立高科技所擁有的分析技術、AI及資訊技術相結合，運用實體AI*3。雙方將共同致力於混煉製程的優化及縮短研發時間，以實現高品質高固形份*4漿料的穩定供應。此舉將推動高品質漿料製造製程的升級與效率化，同時為電池性能提升及量產啟動時的良率*5改善做出貢獻。
■本次合作驗證預期效益
- 減少試作與驗證工時
- 提升混煉條件研討的效率與精密度
- 穩定製造高品質漿料
- 量產階段的品質穩定化與生產性提升
*1 混煉：將多種物質均勻混合，創造出具有新特性的物質。
*2 漿料：粉體或液體等多種電池材料與溶劑一同混煉的混合物，塗佈、乾燥於鋁或銅等集電體上，作為電極使用。
*3 實體AI：與株式會社日立製作所合作開發並提供。
*4 高固形份：混合物中扣除溶劑等揮發性成分後，剩餘非揮發性成分佔比高，能以少量塗佈實現高性能。
*5 良率：製造品中合格產品的比例（良率＝合格品數量／製造總數）。
背景
近年來，家電、智慧設備、工業設備等領域對鋰離子電池等二次電池的需求持續高漲，製造製程的效率化和品質穩定性變得日益重要。其中，將多種材料均勻混合以製造漿料的混煉製程，因影響電極厚度和密度的精確性，被視為影響電池性能的關鍵環節。然而，要在最佳混煉條件下連續穩定地生產均勻漿料，需要高度的技術能力和專業知識，這是一個高難度且具有挑戰性的製程。
栗本鐵工所擁有先進的混煉技術，並在化學工業和下一代電池材料領域的製造製程開發加速方面做出了貢獻。該公司使用的雙軸連續式混煉機「KRC Needer」的混煉製程，可以透過組合機內多個槳葉形狀來調整混煉程度，以應對不同目的。利用這一特性，即使是容易凝聚的原料也能被分散和均勻化，並在連續生產中將批次間的品質波動降至最低，實現品質與生產性的雙重提升。另一方面，要找出最佳的槳葉排列方式，存在無數的組合和權衡。此外，要結合操作條件設定最佳混煉條件，一直以來都面臨著高度專業知識和經驗依賴的挑戰。
日立高科技一直為電池、半導體、化學等廣泛領域提供分析與解析設備，擁有符合客戶需求的品質管理、評估與測量技術以及行業知識。同時，透過運用數位技術，提供運用材料資訊學（MI）*6的材料開發與製造製程解決方案*7，以「One Hitachi」的理念支援製造業客戶推進DX轉型。
本次合作旨在透過整合兩公司的技術、專業知識、領域知識和數位技術，解決均勻漿料製造中品質與生產效率的挑戰，這些挑戰過去高度依賴於專業知識和經驗來設定混煉條件。
*6 材料資訊學（Materials Informatics）：一種綜合分析材料組成、結構、物性、實驗條件等數據，並利用AI和數據科學預測材料特性及設計最佳材料的技術。
*7 2025年1月發布的新聞稿。
具體措施
(1) 運用日立獨特的生成式AI技術優化混煉製程條件
透過將專利和論文中獲得的公開知識，以及從栗本鐵工所混煉機手冊和槳葉資訊中提取的專有知識，輸入日立獨特的生成式AI技術，合作將提出最佳漿料製造的混煉機條件設定和混煉製程控制條件。即使過去缺乏足夠的實際設備試作數據，也能提供基於知識的具體方向。這項技術的運用旨在縮短研發時間並減少試作與實驗次數。
(2) 製程資訊學
本次合作旨在解決電池性能影響重大的漿料*2製造過程中，混煉製程條件優化高度依賴專業知識與經驗的挑戰。混煉領域的先驅栗本鐵工所將其多年來積累的混煉技術、領域知識和豐富的營運數據，與日立高科技所擁有的分析技術、AI及資訊技術相結合，運用實體AI*3。雙方將共同致力於混煉製程的優化及縮短研發時間，以實現高品質高固形份*4漿料的穩定供應。此舉將推動高品質漿料製造製程的升級與效率化，同時為電池性能提升及量產啟動時的良率*5改善做出貢獻。
■本次合作驗證預期效益
- 減少試作與驗證工時
- 提升混煉條件研討的效率與精密度
- 穩定製造高品質漿料
- 量產階段的品質穩定化與生產性提升
*1 混煉：將多種物質均勻混合，創造出具有新特性的物質。
*2 漿料：粉體或液體等多種電池材料與溶劑一同混煉的混合物，塗佈、乾燥於鋁或銅等集電體上，作為電極使用。
*3 實體AI：與株式會社日立製作所合作開發並提供。
*4 高固形份：混合物中扣除溶劑等揮發性成分後，剩餘非揮發性成分佔比高，能以少量塗佈實現高性能。
*5 良率：製造品中合格產品的比例（良率＝合格品數量／製造總數）。
背景
近年來，家電、智慧設備、工業設備等領域對鋰離子電池等二次電池的需求持續高漲，製造製程的效率化和品質穩定性變得日益重要。其中，將多種材料均勻混合以製造漿料的混煉製程，因影響電極厚度和密度的精確性，被視為影響電池性能的關鍵環節。然而，要在最佳混煉條件下連續穩定地生產均勻漿料，需要高度的技術能力和專業知識，這是一個高難度且具有挑戰性的製程。
栗本鐵工所擁有先進的混煉技術，並在化學工業和下一代電池材料領域的製造製程開發加速方面做出了貢獻。該公司使用的雙軸連續式混煉機「KRC Needer」的混煉製程，可以透過組合機內多個槳葉形狀來調整混煉程度，以應對不同目的。利用這一特性，即使是容易凝聚的原料也能被分散和均勻化，並在連續生產中將批次間的品質波動降至最低，實現品質與生產性的雙重提升。另一方面，要找出最佳的槳葉排列方式，存在無數的組合和權衡。此外，要結合操作條件設定最佳混煉條件，一直以來都面臨著高度專業知識和經驗依賴的挑戰。
日立高科技一直為電池、半導體、化學等廣泛領域提供分析與解析設備，擁有符合客戶需求的品質管理、評估與測量技術以及行業知識。同時，透過運用數位技術，提供運用材料資訊學（MI）*6的材料開發與製造製程解決方案*7，以「One Hitachi」的理念支援製造業客戶推進DX轉型。
本次合作旨在透過整合兩公司的技術、專業知識、領域知識和數位技術，解決均勻漿料製造中品質與生產效率的挑戰，這些挑戰過去高度依賴於專業知識和經驗來設定混煉條件。
*6 材料資訊學（Materials Informatics）：一種綜合分析材料組成、結構、物性、實驗條件等數據，並利用AI和數據科學預測材料特性及設計最佳材料的技術。
*7 2025年1月發布的新聞稿。
具體措施
(1) 運用日立獨特的生成式AI技術優化混煉製程條件
透過將專利和論文中獲得的公開知識，以及從栗本鐵工所混煉機手冊和槳葉資訊中提取的專有知識，輸入日立獨特的生成式AI技術，合作將提出最佳漿料製造的混煉機條件設定和混煉製程控制條件。即使過去缺乏足夠的實際設備試作數據，也能提供基於知識的具體方向。這項技術的運用旨在縮短研發時間並減少試作與實驗次數。
(2) 製程資訊學