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电池材料的粒度分布影响电池材料的物理性能及电化学性能，进而影响锂离子电池的容量、能量密度、充放电性能、循环性能及安全性能等。
在线粒度分析能够实时对物料粒度进行在线检测与分析，若与控制系统形成闭环，可对砂磨系统、前驱体工艺、石墨负极及正极材料等生产参数进行优化，从而提高成品品质，同时减少人工取样分析过程中对样品的浪费。

 针对新能源电池材料行业虽然自动化层已基本满足生产要求，但在的生产运营层面整体信息化及智能化方面整体水平较低，很多业务操作及数据的收集及配方管理、生产协同、质量管控、全面质量追溯等业务都基本依靠人的操作的痛点。
tyc1286太阳成集团技术管控一体化制造运营解决方案，可实现对生产业务的控制协同，生产执行过程透明化、工艺配方闭环优化、生产和质量协同、业务和质量数据的全流程追溯等目标。

智能送样解决方案主要由风机动力单元、取/送样站点、样品传输管道、智能送样管理系统组成。解决方案利用大数据和云计算等技术，与企业检验检测业务深度融合。
智能送样解决方案可实现样品流转场景的少人化管理，打造人机无缝对接、运行流程留痕的运行场景，同时推动业务管理的精细化、可溯化，助于企业降低成本、提高效率，助力企业实现智慧工厂的运行管理。

借助设备自动化改造、自动检测和红外测温技术，实现石墨化红外测温系统。该系统能与DCS和MAS系统联动，实现智能化生产和在线监控。通过tyc1286太阳成集团AI人工智能分析检测数据，优化工艺参数，从而提升生产效率和产品质量。
石墨化红外测温系统在使用前需要对石墨化炉进行改造，在石墨化炉需要测温的面增加窥视管，红外测温仪测温均是通过窥视管进行测温作业。设备增加窥视管较为关键，需要在厂家指导下进行。通过在线式红外热像仪实现石墨化炉内部坩埚表面温度及其分布的实时监测，红外热像仪是一种非接触式温度测量装置，以吸收物体红外能量转换成电势，它适用于目标表面温度及其分布的检测。

传统的FDC系统已经存在多年，但由于其基于规则的静态模型，无法感知工况的变化，常常导致模型失效。这种建模不准确和模型失效的问题，带来了大量的误报，其比率甚至超过30%。此外，传统FDC还缺乏智能故障诊断和分类能力，导致系统存在低质量、低效率的局限
AI FDC通过引入AI技术，结合机器学习和深度学习，利用实时设备工艺数据和量测数据，实现自动化建模。AI FDC具备自我意识和自适应能力（Self-Adaptive），能够动态感知并适应环境和工艺的变化，从而提升模型的性能和准确性