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電壓、放電後電壓以及異常標記 表
圖7、2017年檢測異常電池在2016年放電資料散布圖1
1 。

12.2
資料處理
11.7
篩選出 2017 年異常的電池將其標
記。接著，彙整標記電池 2016 年
截止電壓 11.2 的放電前後電壓，並計算 ∆V。將

10.7 這 30512 筆電池的資料製作成散
布圖，並篩掉離群的數值後可以得
到我們所需要的散布圖。最後在這
10.2 個散布圖上可以看到每顆電池的放
1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3
電後截止電壓和 ∆V 圖 7 。
放電前後壓差( V)

找出特徵
圖8、2017年檢測異常電池在2016年放電資料散布圖2
觀察 圖7 ，可以發現這些異常的電
池分布似乎有集中在某幾個區塊的
12.2 趨勢。於是我們A、B、C類電池的
標準標上紅線使其散布圖變成 圖
11.7 8。

截止電壓 11.2 A類電池 透過 圖8可以明顯看出來原本在
2016年判斷為A類電池，卻在
B類電池
2017年變成異常需更換的電池，
10.7 這驗證了本文的推論：電池異常
C類電池
即早PM判斷手法除了截止電壓之
10.2 外，還存在著一個共同的特徵─就
1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3
是∆V。
放電前後壓差( V)
接著我們必須把∆V的分界線畫出
來，並移除C類電池的判斷線(因為
C類電池為當年度立即更換，因此
圖9、2017年檢測異常電池在2016年放電資料散布圖3
並沒有預測電池即早PM的需求)，
我們先設定一個∆V=2.3V的分界線
12.2
畫上即成了 圖9，透過四個象限的
標示可以更明顯的區分出2017年
11.7 度檢測出異常的電池，它在2016
年的保養資料是落於第I、III、IV象
II:61%
I:61%
截止電壓 11.2 限且佔總數的93%。
III:25% IV:25%
10.7
驗證預測
10.2 為了驗證是否正常的電池會散布在
1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3 第II象限，我們撈出2017檢測正常
放電前後壓差( V)
的電池2016年資料，並加入在 圖9
內。

如 圖10所示，異常品在2016年的
分布確實集中於第I、III、IV象限，
數據輸入 池的保養所有資料。將廠內30512
而健康電池在2016年是集中於的II
我們要驗證2017年電池的∆V，因 顆電池兩年資料建檔，共計61024 象限。由此可推斷只要透過正確∆V
此必須取得2017年以及2016年電 筆資料。每筆電池資料包含放電前 分界線的選擇，我們可以有效預測

FACILITY JOURNAL JUNE 2019 93