TWAICE 是一套专为电池系统设计的预测性分析平台，透过深度学习与物理模型，为电动车（EV）及电网级储能系统提供精准的健康状态监测。在能源转型加速的时代，电池的寿命与安全性成为产业发展的关键，TWAICE 透过软体模拟技术，让企业能即时掌握电池的退化趋势，并提前预测潜在的故障风险，大幅降低维运成本。
这是什么与核心能力
TWAICE 结合了电池物理模型与人工智慧演算法，能将复杂的电池数据转化为具体的健康指标。它不仅能监控电池当前的运作状态，更能预测未来的退化路径，协助使用者在电池效能下降前采取最佳化措施。这套系统支援从电池开发阶段到后续的营运维护，提供全生命周期的数据洞察，确保电池系统在各种环境下都能维持最佳品质。
解决什么问题与适合对象
这项工具主要解决了电池系统「黑盒子」的问题，让营运商不再需要盲目猜测电池剩余寿命。对于电动车制造商、车队营运商以及大型储能电厂的管理者而言，TWAICE 能有效减少意外停机时间，并延长电池的使用年限。透过精准的数据分析，企业能更有效地管理资产价值，并在保固合约与风险评估上做出更科学的决策，是推动绿色能源转型不可或缺的技术方案。
主要功能
- 即时健康状态监测
- 电池退化趋势预测
- 安全性风险预警
- 全生命周期数据分析
- 物理模型与AI深度整合
优点
- 显著降低维运成本
- 提升电池系统安全性
- 延长资产使用寿命
缺点
- 导入初期需要整合既有硬体数据
- 专业分析门槛较高
使用场景
- 电动车队电池健康管理
- 电网级储能系统维护
- 电池研发与效能最佳化
编辑点评
透过数据驱动的预测性维护，TWAICE 成功将电池管理从被动反应转为主动优化。
常见问题
TWAICE 如何预测电池寿命？
它结合了电池物理模型与人工智慧演算法，透过分析电池在不同环境下的运作数据，精准计算其退化路径。
这套系统适用于哪些类型的电池？
主要针对电动车及电网级储能系统中常见的锂离子电池组进行监测与分析。
使用 TWAICE 能带来什么具体效益？
除了能提前预警潜在故障以提升安全性外，还能透过数据优化维护排程，有效降低长期营运成本。
