Méně šrotu pro energetický přechod

Jonas Witt | Vynálezci roku Siemens | Nováček

Pohled na výrobu baterií

A man in a black shirt leans over a laptop with

Lithium-iontové baterie mají hliníkovou katodu (- pól) a měděnou anodu (+ pól). Během výroby se na dlouhé pásy mědi nebo hliníkové fólie nanášejí tenké vrstvy aktivních materiálů - např. oxid lithný kobaltový nebo fosforečnan lithný. Tyto dlouhé elektrodové proužky jsou rozřezány na malé segmenty, kombinovány a navinuty kolem nebo naskládány na jednotlivé články baterie. „Povlak kovových fólií je kritickým procesním krokem. Aktivní vrstvy musí mít rovnoměrnou tloušťku po celé šířce fólie, „říká Jonas. „Chyby zde jsou hlavní příčinou špatných článků baterie. Dva vynálezy, které jsou uznávány, nám pomáhají lépe porozumět a zlepšit tento výrobní krok.“

Vzor jako otisk prstu

Čím přesněji lze zjistit příčinu chyby, tím snazší je vyvíjet řešení — a tento princip platí i pro výrobu baterií. Jonas a jeho tým hledali způsob, jak navázat spojení mezi konkrétním článkem baterie a částmi pásů měděné/hliníkové fólie, ze kterých byly vyrobeny. „V minulosti byla výrobní data přiřazena dlouhým proužkům materiálu,“ vysvětluje Jonas. „Náš nový postup je přesnější a neinvazivní. Zjistili jsme, že povrchový vzor materiálu je jedinečný pro jednotlivé segmenty povlaku, podobný otisku prstu. Jakékoli rozdíly ve vzorcích různých segmentů jsou tak jasné, že u konkrétního článku baterie můžeme následně sledovat přesné segmenty fólie, ze kterých byly vyrobeny, kdy byly vyrobeny, a nastavení, která byla použita. Díky těmto znalostem jsme nejen zastarali staré značky, ale jsme také schopni analyzovat, kdy a proč bylo vyrobeno tolik nebo tak málo odpadu přesněji než kdykoli předtím.“

Hands use scissors to cut a dark, flexible material with a red laser line on it, for battery component fabrication.

Učení se od odborníků

A man with a serious expression is standing in front of a white wall, wearing a black shirt and a black jacket.

Klíčovým faktorem je přesná kalibrace výrobních strojů. „Operátoři strojů obvykle musí absolvovat několikaměsíční školení, aby získali správný pocit pro optimální nastavení procesních parametrů,“ říká Jonas. „Velké množství šrotu se často vyrábí, protože něco přehlédlo.“ Proto Jonas a jeho tým vyškolili model umělé inteligence s kontrolním chováním vysoce kvalifikovaného obsluhy stroje, aby vyvinuli systém, který poskytuje doporučení pro optimální konfiguraci během probíhajícího provozu. „Na základě provozních dat je dobře vyškolený model AI mnohem rychlejší v rozpoznání, kdy se příliš odchylujeme od optima,“ potvrzuje Jonas. „Naším cílem v blízké budoucnosti je mít možnost plně automaticky řídit proces lakování, abychom mohli snížit míru šrotu bateriových článků přibližně o deset procent. Už jsme získali komerční licence.“