Menos chatarra para la transición energética

Jonas Witt | Inventores del año de Siemens | Recién llegado

Una mirada a la fabricación de baterías

A man in a black shirt leans over a laptop with

Las baterías de iones de litio tienen un cátodo de aluminio (- polo) y un ánodo de cobre (+ polo). Durante la fabricación, se aplican capas delgadas de materiales activos, por ejemplo, óxido de cobalto de litio o fosfato de hierro y litio, a tiras largas de papel de aluminio o cobre. Estas tiras largas de electrodos se cortan en segmentos pequeños, se combinan y se enrollan o apilan en celdas de batería individuales. “El recubrimiento de las láminas metálicas es un paso crítico del proceso. Las capas activas deben tener un grosor uniforme en todo el ancho de la lámina”, dice Jonas. “Los errores aquí son la principal causa de celdas de batería defectuosos. Los dos inventos que se están reconociendo nos están ayudando a comprender mejor y mejorar este paso de producción”.

Un patrón como una huella digital

Cuanto más exactamente se pueda rastrear la causa de un error, más fácil será desarrollar soluciones, y este principio también se aplica a la fabricación de baterías. Jonas y su equipo buscaron una manera de establecer un vínculo entre una celda de batería específica y las secciones de tiras de papel de cobre/aluminio a partir de las cuales se produjeron. “En el pasado, los datos de producción se asignaban a tiras largas de material”, explica Jonas. “Nuestro nuevo procedimiento es más preciso y no invasivo. Hemos descubierto que el patrón de superficie del material es único para segmentos de recubrimiento individuales, similar a una huella digital. Cualquier diferencia en los patrones de los diferentes segmentos es tan clara que para una celda de batería específica, posteriormente podemos rastrear los segmentos de lámina exactos a partir de los cuales se fabricaron, cuándo se fabricaron y los ajustes que se usaron. Con este conocimiento, no solo hemos hecho obsoletas las marcas antiguas, sino que también podemos analizar cuándo y por qué se produjeron tantos o tan pocos desechos con mayor precisión que nunca”.

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

Aprendiendo de los expertos

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

La calibración precisa de las máquinas de producción es un factor clave. “Los operadores de máquinas generalmente tienen que someterse a varios meses de capacitación para desarrollar una sensación adecuada para establecer de manera óptima los parámetros del proceso”, dice Jonas. “A menudo se producen grandes cantidades de chatarra porque han pasado por alto algo”. Es por eso que Jonas y su equipo han entrenado un modelo de IA con el comportamiento de inspección de un operador de máquina altamente calificado para desarrollar un sistema que proporcione recomendaciones para una configuración óptima durante la operación en curso. “Según los datos operativos, un modelo de IA bien entrenado es mucho más rápido para reconocer cuando nos desviamos demasiado de lo óptimo”, afirma Jonas. “Nuestro objetivo para el futuro cercano es poder controlar el proceso de recubrimiento de forma totalmente automática para que podamos reducir la tasa de chatarra de las celdas de la batería en alrededor del diez por ciento. Ya hemos obtenido licencias comerciales”.