PEM-Whitepaper: KI macht Batterieproduktion deutlich effizienter

19.10.2023

Der Lehrstuhl „Production Engineering of E-Mobility Components“ (PEM) der RWTH Aachen hat mit drei Partnern aus der Industrie die Potenziale künstlicher Intelligenz (KI) in der Batterieproduktion ergründet. In einem 20-seitigen englischsprachigen Whitepaper widmen die Verfasser sich den Möglichkeiten der Echtzeitverarbeitung von Daten zur Maximierung der Qualität, der Ausbringung und der Effizienz in der Batteriefertigung. Dabei werden dem Autoren-Team zufolge mit automatisierter Ursachenanalyse, proaktiver Effizienzverbesserung und dem Maschinenzustands-Index drei vielversprechende Anwendungsfälle betrachtet.

  Einblick in das Whitepaper „Maximizing Efficiency“ Urheberrecht: © PEM RWTH Aachen

Nachhaltigkeit durch Datenanalyse in Echtzeit

„Die Beherrschung der verfügbaren Daten und ihre Analyse in Echtzeit sind entscheidend für eine nachhaltige, erfolgreiche Batterieproduktion“, sagt Lehrstuhlleiter Professor Achim Kampker. Daher bewerte das Whitepaper sämtliche Vorteile der untersuchten Anwendungsfälle speziell für die Batterieproduktion und zeige aktuelle Lösungen der Software-Entwickler „camLine“ und „Elisa IndustrIQ“ zur Effizienzsteigerung auf. Anschließend definieren die Autoren ein initiales Vorgehen zur Umsetzung von Lösungen künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens in anderen Unternehmen. „Eine Echtzeit-Datenanalyse, kombiniert mit der Behebung von Abweichungen, kann die Batterieproduktion erheblich verbessern und damit neben der Nachhaltigkeit auch die Rentabilität und die Qualität deutlich steigern“, sagt Kampker.

Das Whitepaper „Maximizing Efficiency: Navigating the Gigafactory Journey with Real-Time Data Insights“ steht als kostenfreier Download zur Verfügung. Weitere Veröffentlichungen zu den Themenfeldern Batterie, Brennstoffzelle und Elektromotor sind im Bereich Leitfäden der Elektromobilität zu finden.