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Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Presse und Kommunikation

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Bundesministerium für Bildung und Forschung

Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt

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Im Rahmen von InTeAn soll ein verbessertes Betriebsmodell bzw. eine optimale Anlaufmethodik entworfen werden, die basierend auf Methoden der künstlichen Intelligenz eine selbstlernende Anlagensteuerung (TRL 4) ermöglicht, sodass der Ausschuss im Anlauf um 10% reduziert werden kann. Das TRL der Vorgehensweise beim Wiederanlauf liegt aktuell im Bereich von 3 und soll durch das Vorhaben insgesamt auf TRL 4-5 erhöht werden. Der Fokus liegt hierbei zudem auf der Produktion von Sonderformaten. Aufbauend auf einer umfangreichen Prozessüberwachung sollen zusätzlich ML-Methoden, mit denen mögliche Parameter der Prozessstufen exploriert und schrittweise angepasst werden, zum Einsatz kommen. 

Quelle: https://inzepro-cluster.de/projekt/intean/ (jüngster Zugriff: 29.09.2023)

Intelligente Anlaufsteuerung zur kostenreduzierten und flexiblen Fertigung zukünftiger Batteriezellen

Herr Prof. Dr. Achim Kampker

Prof. Dr.

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Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Presse und Medien

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

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Arbeitseinheit NMT: Neue Materialien und Chemie

Projektträger Jülich Arbeitseinheit NMT: Neue Materialien und Chemie

Projektträger Jülich

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[verbundprojekt]

[Verbundprojekt]

Die Fertigung von Batteriezellen ist aktuell mit hohen Ausschussquoten behaftet. Dies ist auchin einem industriellen Umfeld und insbesondere bei dem Anlauf von Produktionsanlagen der Fall. Auf Grund eines fehlenden Verständnissen für die exakten Prozesszusammenhänge wird häufig ein Trial-and-Error Ansatz verfolgt um die entsprechenden Einstellparameter der verschiedensten Prozesse iterativ zu finden.
Mit dem Projekt InTeAn soll ein alternativer Lösungsansatz entwickelt und verfolgt werden. Durch ein strukturiertes Vorgehen, sowie den Einsatz von künstlicher Intelligenz sollen Anlaufprozesse optimiert und verkürzt werden. Hierdurch soll der entstehende Ausschuss nachhaltig reduziert werden. Das entwickelte Vorgehen wird in dem Projekt in einem ersten Schritt an der Beschichtungsanlage des PEM der RWTH Aachen aufgebaut. Anschließend erfolgt die Validierung des Vorgehens an einem weiteren Prozessschritt. Bei diesem handelt es sich um einen Einzelblattstapelprozess am wbk Institut für Produktionstechnik des KIT in Karlsruhe.

Das Vorhaben gliedert sich für das wbk in vier wesentliche Phasen bzw. Unterarbeitspakete.
Im ersten Schritt wurde eine Technologieroadmap für zukünftige Zellformate erstellt. Hierzu wurden Dimensionsgrenzen von zukünftig zu erwartenden Lithium-Ionen-Batterien erarbeitet und analysiert. Diese Daten konnten anschließend verwendet werden um in Zusammenarbeit mit den weiteren Projektpartnern unterschiedliche Anlaufszenarien zu definieren und so eine Klassifikation der unterschiedlichen Herausforderungen zu ermöglichen.
Anschließend wurde eine Vorgehensweise entwickelt, wie die so definierten Szenarien durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz unterstützt werden können um das Ziel der Ausschussreduktion zu erreichen. Das so entwickelte Vorgehen wurde im Anschluss im Rahmen des Projektes schrittweise umgesetzt und iterativ verbessert. Hierzu erfolgte in einem nächsten Projektabschnitt die Integration der KI in den Stapelbildungsprozess des wbk. Unterschiedliche Variationsparameter wurden bestimmt und in regelbare und nicht regelbare Einflussgrößen unterteilt. Letztere wurden im weiteren Fortlauf des Projektes verwendet um als Stellgrößen für die entwickelte Regelung zu fungieren.
Die eigentliche Regelung wurde in dem Arbeitspaket Datenauswertung und Vergleich der Methoden entwickelt. Hierzu wurden weitere Parameter, wie beispielsweise Qualitätskriterien des Stapelprozesses identifiziert und das Design des Reglers entsprechend angepasst. Abschließend ist eine Validierung der entwickelten Methodik durch das wbk Institut für Produktionstechnik erfolgt.

Die wesentlichen Ergebnisse des wbk belaufen sich auf die Analyse und das Verständnis um den Stapelbildungsprozess, sowie der entwickelten Methodik zur Implementierung einer KI-gestützten Regelung in eben diesen Prozess. Durch die umgesetzte Datenerfassung wurde es möglich, ein umfangreiches Prozessverständnis des Stapelprozesses aufzubauen. Die unterschiedlichen Einflussparameter, wie Stapelgeschwindigkeiten, Prozessdrücke der Vakuumsauger, sowie unterschiedliche Geometrien der Elektrodensheets sind systematisch erfasst, variiert und ihr Einfluss auf die resultierende Stapelgenauigkeit erfasst worden. Diese wird nach Abschluss des Projektes über eine 2D Kamera der Firma Sick vom Typ InspectorP65x erfasst. Hierdurch ist eine Auswertung der Stapelgenauigkeit in Echtzeit ermöglicht worden. So lassen sich auch während des laufenden Prozesses Rückschlüsse auf möglicherweise auftretende Störgrößen schließen um eine entsprechende Ausregelung der entsprechenden Effekte einzuleiten.
Als weiteres wesentliches Ergebnis, lässt sich ein Teil des entwickelten Reglers dafür verwenden, optimale Prozessparameter für auch bisher unbekannte Situationen zu ermitteln. Hierdurch wird das bisher iteraktive ausprobieren neuer Parametersets, wenn beispielsweise eine neue Elektrodengeometrie vorliegt übersprungen und so der Ausschuss signifikant reduziert.

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Universitätsaufgaben, Campus Süd

Karlsruher Institut für Technologie Universitätsaufgaben, Campus Süd

Karlsruher Institut für Technologie

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Institut für Produktionstechnik

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Produktionstechnik

Herr Prof. Dr. Jürgen Fleischer

Standort am Fasanengarten

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Produktionstechnik Standort am Fasanengarten

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Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.

Wissenschaftskommunikation

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Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V. Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Laufzeit	01.03.2021 - 29.02.2024
Ausführende Stelle	RWTH Aachen • PEM
Standort	Aachen
Fördersumme	544.878,00 €
Projektvolumen	544.878,00 €
Fördergeber	BMFTR

Projekt

InTeAn

Intelligente Anlaufsteuerung zur kostenreduzierten und flexiblen Fertigung zukünftiger Batteriezellen

Projektbetreuung als

Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Förderung

Dieses Projekt ist Teil des Verbundprojekts

InTeAn

Weitere Teilprojekte des Verbundvorhabens

Teilprojekt 2

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

Institut für Produktionstechnik

Teilprojekt 3

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Dieses Projekt ist Teil der Förderinitiative

InZePro (Cluster)

Teilprojektleitung

Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Teilprojektleiter*in

Pressekontakt

Verbundprojektkoordination

Lehrstuhl für Production Engineering of E-Mobility Components

Verbundprojektkoordinator*in

Pressekontakt

Links

Abschlussberichte und sonstige Veröffentlichungen in der TIB –Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek