Moins de ferraille pour la transition énergétique

Jonas Witt | Inventeurs Siemens de l'année | Nouveau venu

Un coup d'œil sur la fabrication de batteries

A man in a black shirt leans over a laptop with

Les batteries lithium-ion ont une cathode en aluminium (- pôle) et une anode en cuivre (pôle +). Pendant la fabrication, de fines couches de matières actives — par exemple oxyde de lithium et de cobalt ou phosphate de fer de lithium — sont appliquées sur de longues bandes de feuilles de cuivre ou d'aluminium. Ces longues bandes d'électrodes sont coupées en petits segments, combinées, et enroulées autour ou empilées sur des cellules de batterie individuelles. « Le revêtement des feuilles métalliques est une étape critique du processus. Les couches actives doivent avoir une épaisseur uniforme sur toute la largeur de la feuille », explique Jonas. « Les erreurs ici sont la principale cause des cellules de batterie défectueuses. Les deux inventions qui sont reconnues nous aident à mieux comprendre et améliorer cette étape de production.

Un motif comme une empreinte digitale

Plus la cause d'une erreur peut être tracée avec précision, plus il est facile de développer des solutions - et ce principe s'applique également à la fabrication de batteries. Jonas et son équipe ont cherché un moyen d'établir un lien entre une cellule de batterie spécifique et les sections de bandes de papier cuivre/aluminium à partir desquelles elles ont été produites. « Dans le passé, les données de production étaient attribuées à de longues bandes de matériel », explique Jonas. « Notre nouvelle procédure est plus précise et non invasive. Nous avons découvert que le motif de surface du matériau est unique pour les segments de revêtement individuels, semblable à une empreinte digitale. Toute différence dans les motifs des différents segments est si claire que pour une cellule de batterie spécifique, nous pouvons ensuite suivre les segments exacts de feuille à partir desquels ils ont été fabriqués, quand ils ont été fabriqués, et les paramètres qui ont été utilisés. Avec cette connaissance, nous avons non seulement rendu les anciens marquages obsolètes, nous sommes également en mesure d'analyser quand et pourquoi tant ou si peu de déchets ont été produits plus précisément que jamais auparavant.

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

Apprendre auprès des experts

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

L'étalonnage précis des machines de production est un facteur clé. « Les opérateurs de machines doivent généralement suivre plusieurs mois de formation pour développer une sensation appropriée pour définir de manière optimale les paramètres du processus », explique Jonas. « De grandes quantités de ferraille sont souvent produites parce qu'ils ont négligé quelque chose. » C'est pourquoi Jonas et son équipe ont formé un modèle d'IA avec le comportement d'inspection d'un opérateur de machine hautement qualifié afin de développer un système qui fournit des recommandations pour une configuration optimale pendant le fonctionnement continu. « Sur la base des données opérationnelles, un modèle d'IA bien formé est beaucoup plus rapide à reconnaître lorsque nous nous écartons trop de l'optimum », affirme Jonas. « Notre objectif dans un avenir proche est de pouvoir contrôler le processus de revêtement entièrement automatiquement afin que nous puissions réduire le taux de rebut des cellules de batterie d'environ dix pour cent. Nous avons déjà obtenu des licences commerciales. »