動力電池智能制造的核心是基于模型的數字化和基于大數據的智能化。首先，建立動力電池制造系統的信息模型，將設備、物料、信息系統模型化，建立基于模型定義的企業（MBE），實現模型的數字化，為基于大數據的智能化提供基礎。
有了數字化模型，通過數字連接，將實體模型和虛擬模型相互關聯，形成數字孿生，如圖３所示。通過數字孿生，可以對系統進行優化，實現虛擬調試。
圖３ 基于模型的數字化孿生
在沒有模型的情況下，制造優化方式是通過人為認識問題、調整影響要素并解決問題，最后實現的是人的經驗積累。基于模型的優化方式則不同，制造優化積累的結果是模型的迭代和進化，實現了數字化的積累，使計算機能夠自主進行優化和深度學習，這就是基于模型優化的魅力所在。基于模型的數字化智能制造路徑的演繹如圖４所示。
圖４ 基于模型的數字化智能制造路徑的演繹
通過模型和數據，可以基于模型尋找影響質量的關鍵因素和關鍵質量控制點，并控制這些關鍵因素，以獲得最佳質量，從而解決顯性問題。同時，利用數據進行數字特征分析提取關鍵特征，實現預測性維護和健康管理，大大提升生產線制造的合格率。此外，還可以優化設計模型，實現反向升級，進一步優化制造過程，這正是智能制造的本質。
