1/20
1/26
2017.10.23

ビッグデータを活用したリチウムイオン電池の性能設計・検証プロセスの構築
株式会社 本田技術研究所
四輪R&Dセンター◎川村 雅之宮下 拓也、坪倉 英裕

データサイエンスアワード2017
Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

2/20
2/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

3/20
3/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

社会的背景とHondaのビジョン社会的背景

パリ協定 (国連COP21 2015年)
世界 の 二酸化
炭素排出量

各国動向：
ガソリン・ディーゼル⾞販売禁⽌
準備：ガソリン・ディーゼル⾞の販売を完全に禁⽌

ノルウェー(政党間合意)億トン
300

21世紀後半”世界の温室効果ガス排出実質ゼロ”

排出ゼロを目指す

200
100
0

2000

年

引用：httpst//mainichi./p/articles/20160608/k00/00e/040/244000c
引用： httpt///p.ws/.com/articles/SB12245266549339404205904581415373821136008
引用： httpt//www.asahi.com/articles/DA3S12186729.html

Honda 2030年ビジョン
喜びの創造
喜びの拡⼤
喜びを次世代へ

4/20
4/26

2050

2100

提唱：EUのガソリン・ディーゼル⾞の2030年以降の販売禁⽌
ガソリン・ディーゼル⾞の販売禁⽌⇒ 全ての新⾞を完全電動化

イギリス
(政府)

インド
(政府)

Honda 2030年ビジョン

電動⾞
・ハイブリッド⾞
・電気自動⾞・燃料電池⾞「移動」と「暮らし」の価値創造
自由で楽しい移動の喜びの提供

生活が変わる・豊かになる喜びの提供

多様な社会・個人への対応

Hondaは、2030年迄に四輪⾞の全販売台数の2/3を電動⾞にします。

社会特性や個人の状況に合わせた、最適な商品・サービスの提供

クリーンで安全・安心な社会へ
カーボンフリー社会の実現をリード

交通事故ゼロ社会の実現をリード

スウェーデン(環境省-緑の党)

Honda ⼋郷社⻑世界的なカーボンフリーの流れをリードすべく Hondaは電動⾞開発の拡⼤を推進

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

電動⾞の歴史とリチウムイオン電池

5/20
5/26
2016
CLARITY
FUEL CELLFCX CLARITY

燃料電池車

2017

2005 FCX

2003 FCXFIT EV2013

CLARITY
ELECTRICHONDA EV Plus

電気自動車
1997

ACCORDFIT
CVIVC
New INSIGHT

ハイブリッド車
insight
1999

ACCORD

2013

2011

NSX

リチウムイオン電池（高性能）

⾞両販売台数

2008

2016

2004

ニッケル水素電池

約90万台(2017/7/1時点)

Hondaでは過去20年間電動⾞の開発をしており 2011年からリチウムイオン電池を量産⾞に採用

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

リチウムイオン電池の役割と劣化リチウムイオン電池(Intelligent Power Unit)

6/20
6/26

■リチウムイオン電池の劣化

Pack内セル構成
48cell
電池総電圧例) 寒い地域
電池性能173V

例) 暑い地域期間

燃費
ガソリン⾞：

ハイブリッド⾞：

リチウムイオン電池は燃費や動⼒性能の向上に貢献するが、使用や経年で性能が劣化

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

実環境データ収集機能
Battery Recorder

7/20
7/26

Traceability System

データ取得＋解析の自動化 ⇒ データの⾒える化
ヒストグラム(性能、温度、SOC等)データ形式

時系列データ(性能、電圧、電流等)

ディーラー来店時のみ収集

データ収集
タイミング

リアルタイム収集

小規模システム規模

⼤規模

低額

コスト

高額

2011年〜 電動⾞全⾞種に搭載

特徴

2013年〜 EV等の先進⾞両に搭載電池の使用状況・性能の実態を収集出来るように 2つの機能を実装

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

8/20
8/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

電池の性能設計と実環境の実態■リチウムイオン電池の性能設計

9/20
9/26

生産ばらつき：下限値

開発当時

・電動⾞購⼊ユーザー像が不明確

⾞の乗り⽅：最過酷

車両使用性能- 想定外の使われ⽅ってないの？

・・・- 電動⾞の使われ⽅はガソリン⾞と同じ？

電池性能- 購⼊層は？

環境条件：最過酷

想定劣化ライン期間
目標期間

安心・安全設計■販売後の実環境下でのリチウムイオン電池性能
⾞種Bの収集データ

想定劣化ライン

マージン

電池性能

電池性能

⾞種Aの収集データ

想定劣化ラインマージン

データ数：約12万点

データ数：約3万点

販売からの経過時間 [days]

販売からの経過時間 [days]

開発時に条件を厳しく想定した安心・安全設計の妥当性を 取得した実環境データで確認できた

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

⾞両設計指針と本研究の狙い

10/20
10/26

＜Hondaにおけるハイブリッド⾞の性能設計指針＞
電池劣化によって目標期間は⾞両性能（燃費、加速性能等）を低下させない
初期から想定した劣化後性能で使⽤これまでの耐久設計

目指す耐久設計
実態に近い想定
分布推移予測実データ
想定劣化ライン

⾞両使用性能期間/距離
目標期間
目標期間中は⾞両性能変化無し

電池性能

電池性能

実データ

⾞両使用性能

従来想定劣化ライン

期間/距離
目標期間電池の潜在能⼒を無駄なく使う

実環境の電池性能分布の推移を高精度に予測し 電池の潜在能⼒を無駄なく最⼤限活用する

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

本研究の目的・目標

11/20
11/26

目的 Objective
実環境に則した形で、電池の性能・コスト・信頼性を最適化し、高品質で魅⼒的な電動⾞を継続的にお客様にお届け出来るプロセスを構築・運用する。

目標 GoalsA) 実環境の電池性能分布の推移を高精度に予測する手法を構築する事。
B) お客様視点で、高性能・高信頼性・適正価格のバランスが取れるように電池を性能設計するPDCAスキームを構築・運用する事。

上記に示す目的と目標を設定し 研究を推進

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

12/20
12/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

課題設定

13/2013/26

電池性能目標A) 電池性能分布の推移を予測したい

電池性能分布
想定劣化ライン期間/距離

課題ⅰ）分布の構成要素は？
ⅱ）要素と要素間の関係は？
ⅲ）要素の合成⽅法は？

⇒ 分布推移算出に最適な構成要素に分解⇒ 要素のばらつき と 要素間の相関関係の把握⇒ 実環境を反映した要素合成手法の構築

目標達成のために３つの課題を設定

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

電池性能の要素分解

14/2014/26

課題ⅰ）電池性能の要素分解①初期性能ばらつき

電池性能

電池性能分布②使い⽅劣化ばらつき③耐久後劣化ばらつき

⾞両使用性能時間

電池知⾒と信頼性⼯学を基に、3つの構成要素に分解

電池性能ばらつき要素定義

原因① 初期性能ばらつき生産による初期性能ばらつき

電池の製造工程における生産のばらつき② 使い⽅劣化ばらつき

使⽤・環境条件の違いによる劣化ばらつき

ユーザ条件のばらつき：⾞の乗り⽅、⾞に乗る頻度・・・等
環境条件のばらつき：気温、⽇射量・・・等③ 耐久後劣化ばらつき

初期同性能・同使⽤・同環境条件でも生じる劣化ばらつき

劣化速度に影響を与える電池の構成材料の生産のばらつき

上記の３要素に分解する事で 重複・抜け漏れなく計算可能な形に整理

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

ばらつきと相関関係の確認手法

15/20
15/26

課題ⅱ）要素のばらつきと要素間の相関関係の把握①初期性能ばらつき

相関

電池性能

相関

電池性能分布②使い⽅劣化ばらつき
相関③耐久後劣化ばらつき

⾞両使用性能時間

電池性能ばらつき要素① 初期性能ばらつき② 使い⽅劣化ばらつき（①との相関関係含む）③ 耐久後劣化ばらつき（①②との相関関係含む）

把握手法
生産データで確認/予測可能
世界中のお客様の様々な環境・使い⽅条件を考える必要あり

ビッグデータとシミュレーションを活用して予測！！

電池テストで確認/予測可能膨⼤なパラメータスタディが必要な項目は ビッグデータとシミュレーションを活用

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

ビッグデータとシミュレーションを活用したばらつきの把握

16/20
16/26

Input

Algorithm(Model)

Outputユーザー条件

⾞両モデル

電池の劣化推移

様々なユーザーの乗り⽅
様々な道路の勾配情報

世界中の様々な電池劣化推移

⾞両挙動シミュレーター
電池挙動シミュレーター
電池劣化モデル

目標期間

環境条件
数千〜数万パターン

様々な気温＆⽇射量PTN

合成

⾞両制御
電池性能

⾞両デバイス

電池初期性能①②

様々な初期性能

電池の膨⼤なパラスタ試験から劣化モデルを構築(骨格式 + パラメータフィット)

専門性(⾞両挙動＆電池挙動)＋ビッグデータ

⾞両使用性能時間

目標期間

マーケットにおける販売台数の「重み」を考慮して合成②使い⽅ばらつきと相関関係を把握

ビッグデータとシミュレーションを活用する事で 膨⼤なパラスタが可能になり 分布とその相関関係を把握

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

電池性能分布算出式の構築

17/2017/26課題ⅲ) 実環境を反映した要素合成手法の構築
非線形の相関関係

条件付き分布の畳み込み積分を⽤いて、電池性能分布推移算出手法を構築。
ȂȂ

シミュレーション結果を用いて計算可能な式に具体化
Ȃ

Ȃ

Ȃ

Ȃ

劣化後電池性能分布
各性能影響因子が与えられた際の劣化後電池性能分布⇒シミュレーション結果から重回帰しAICを基準にモデル化

Ȃ性能影響因子：例）温度、充電率など各性能影響因子の同時確率分布⇒実環境で取得したビッグデータを活用

ちなみに、耐久劣化する様々な部品に適応可能なように、算出式を⼀般化してます。
実環境の電池性能の確率分布推移を算出可能な統計モデルを構築

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

既存電池における性能マージン

18/20
18/26

■従来想定ラインの位置づけ確認

確認フロー

予測データ

・使い⽅予測値/分布・環境予測値/分布・初期容量予測値/分布

本予測手法

予測性能分布比較旧予測手法

予測性能ライン

■確認結果

電池性能構築した新手法
約10σ
従来手法
算出結果イメージ販売からの経過時間

目標期間

従来の想定ラインは性能分布に対して約10σ

従来の想定ラインは実環境の性能分布に対して 約10σの位置づけにあることを確認

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

19/20
19/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

本技術の価値 と 価値化選択肢

20/20
20/26

電池性能

新手法の予測性能分布

⾞両使用性能目標性能に対するマージンが拡⼤

従来の想定ライン時間

電池性能

初期性能最適化

価値化B：電池性能を無駄なく活用

電池性能

価値化A：初期性能を最適設計

⾞両使用性能⾞両使用性能時間効果

電池/⾞両コスト削減、重量削減、など

目標値up
時間効果

⾞両性能(燃費、動⼒性能)向上など

本技術の価値：本技術をコスト削減や⾞両性能向上のどちらにも適用することが可能

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

本技術の価値の定量化

21/20
21/26

電池性能

新手法の予測性能分布

⾞両使用性能目標性能に対するマージンが拡⼤

従来の想定ライン時間

⾞両使用性能時間
効果

⾞両コスト削減、重量削減、など

容量/出⼒

電池性能

初期性能最適化

価値化B：耐久後性能高精度予測
既存電池におけるコスト削減効果試算①

初期投⼊コスト削減率：約10%
電池初期コスト

価値化A：初期性能を最適設計

メリット

②

③
目標値

約10%低減目標値up
15年/24万km 年/距離

⾞両性能向上、モジュールコスト削減など⼤幅なコスト削減効果を達成可能

本技術における初期投⼊コスト削減率試算では約10%を実現可能

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

22/2022/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

電池性能設計・検証プロセス

23/20
23/26

開発目標設定適正化
検証

・マーケティング
・⾞両コンセプト策定
・⾞両目標設定
・電池性能目標設定
・電池信頼性設定
・・・

使われ方の検証頻度

開発目標設定・部品設計
・電池設計
電池性能分布予測・⾞両設計・テスト/検証
・量産
・・・

頻度

開発

以下の実環境データを⽤いて、過去の性能設計の妥当性検証
・電池使われ⽅・電池性能分布

電池性能

性能設計プロセスの最適化を実施
・コスト削減・性能向上
・信頼性向上・・・等

新目標設定
・マーケティング
・⾞両コンセプト策定
・⾞両目標設定
・電池性能目標設定
・電池信頼性設定
・・・

電池性能の開発想定との比較
電池充電率

電池温度

時間

電池の性能設計と検証の両⽅に実環境で取得するビッグデータを活用していくPDCAスキームを構築

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

運用基準とデータ活用者の育成

育成手法

能⼒・スキル

部署運用基準・万能なデータ分析⼒
・統計検定1級相当の知識・プロジェクト全体の管理⼒

・あらゆるデータ活用の指導者
・データ活用プロジェクト・リーダー

・豊富なデータ分析⼒
・統計検定準1級相当の知識・プロジェクト全体の管理補助

・性能分布算出責任者
・データ活用プロジェクト補助・データ分析経験
・統計検定2級相当の知識・プロジェクトの⼀部推進・性能分布算出担当者
・データ活用プロジェクト・メンバー

・データ分析経験無し

24/20
24/26

・データ活用プロジェクト・メンバー

DataScientist

・外部専門家によるOJT・学会参加等による自己研鑽

上級
中級
初級

・上級者によるOJT・学会参加等による自己研鑽

・全所統計講習・部署統計講習・統計ソフト講習

データ活用の能⼒レベル毎に運用基準を設定し 部署（組織）として 活用者を育成する仕組みを構築
Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

目次

25/20
25/26

1. 背景
2. 課題と目的
3. 手法
3-1. 電池性能分布推移の予測手法の構築
3-2. 価値4. 性能設計プロセスの構築と人財育成
5. まとめCopyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.

まとめ

26/20
26/26

専門技術 × 統計学 × 信頼性⼯学 × モデル × ビッグデータ の融合 により以下成果を得た。
①様々な資源・技術(既存&新規、専門&データ分析)を組合せ、⼤きな価値を創出
実環境の電池性能分布の推移を⾼精度に予測する手法を構築 (業界類似例なし)
性能・コスト・信頼性を最適バランス設計
⼤きなコスト削減／⾞両性能向上②継続的に価値を創出するプロセスの構築と運用
・ビッグデータを活⽤した性能設計PDCAスキームの構築と運⽤
・データ活用者(人財)を育成する部署の仕組みの構築と運⽤③本技術のポテンシャルに今後期待！！
耐久劣化する様々な部品に適⽤可能(電池は1例 ⇒ 自動⾞部品は約3万点！ ⇒ ・・・)
業界の先例：ビッグデータ時代の新しい性能設計手法となり得る！！

地球規模の環境問題の解決に大きく貢献できる(我々の想い)と期待している。

[強い目的] × [構想] × [Big Data]= [想いの実現・価値の創出]

Copyright © 2017 Honda R&D Co., Ltd. All Rights Reserved.