Investigadores alemanes utilizan la IA para optimizar la producción de células de baterías
El objetivo es desarrollar un sistema ' que permita rastrear los datos de producción y calidad hasta las capas individuales de los electrodos', explica Fraunhofer FFB. Además, el proyecto espera optimizar los procesos de mezcla y revestimiento de las celdas de las baterías para aumentar la eficacia y la calidad. "Al final del proyecto, los modelos de aprendizaje automático permitirán predecir la calidad de las células en las primeras fases de producción para minimizar los residuos y mejorar el rendimiento del material", afirma la institución de investigación.
Antes del proyecto, 'un panel de expertos de la investigación y la industria' identificó tres áreas centrales en las que TRAICELL debía centrarse. Al final de los tres años, los investigadores esperan presentar tres prototipos casi en serie 'a lo largo de tres etapas de escalado de la producción de baterías'.
"Las soluciones innovadoras -incluidas las de la producción digitalizada de pilas- deben transferirse más rápidamente de la investigación a la industria", afirma el director del PEM, el profesor Achim Kampker. "En el futuro, será importante poder hacer predicciones fiables sobre la calidad durante el proceso de conformado para reducir los tiempos de producción y detectar los rechazos en una fase temprana."
En el proyecto participan el Instituto Fraunhofer de Investigación para la Producción de Pilas de Batería FFB, la Cátedra de Ingeniería de Producción de Componentes de E-Movilidad (PEM) de la Universidad RWTH de Aquisgrán, el fabricante alemán de electrodos y pilas UniverCell, BST como proveedor de servicios integrales de sistemas de garantía de calidad, y el desarrollador de IA Merantix Momentum. TRAICELL está financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación alemán.
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