Meno scarti per la transizione energetica

Jonas Witt | Inventori dell'anno Siemens | Esordiente

Uno sguardo alla produzione di batterie

A man in a black shirt leans over a laptop with

Le batterie agli ioni di litio hanno un catodo in alluminio (polo) e un anodo in rame (polo +). Durante la produzione, strati sottili di materiali attivi, ad esempio ossido di litio cobalto o litio ferro fosfato, vengono applicati su lunghe strisce di rame o alluminio. Queste lunghe strisce di elettrodi vengono tagliate in piccoli segmenti, combinate e avvolte o impilate su singole celle della batteria. «Il rivestimento delle lamine metalliche è una fase fondamentale del processo. Gli strati attivi devono avere uno spessore uniforme su tutta la larghezza della pellicola», afferma Jonas. «Gli errori qui sono la causa principale delle celle difettose della batteria. Le due invenzioni che vengono riconosciute ci stanno aiutando a comprendere e migliorare meglio questa fase di produzione».

Uno schema come un'impronta digitale

Più è possibile rintracciare con precisione la causa di un errore, più facile è sviluppare soluzioni e questo principio si applica anche alla produzione di batterie. Jonas e il suo team hanno cercato un modo per stabilire un collegamento tra una specifica cella della batteria e le sezioni di nastri di rame/foglio di alluminio da cui sono state prodotte. «In passato, i dati di produzione venivano assegnati a lunghe strisce di materiale», spiega Jonas. «La nostra nuova procedura è più precisa e non invasiva. Abbiamo scoperto che lo schema superficiale del materiale è unico per i singoli segmenti di rivestimento, simile a un'impronta digitale. Qualsiasi differenza nei modelli dei diversi segmenti è così evidente che per una specifica cella della batteria, possiamo successivamente tracciare i segmenti di pellicola esatti da cui sono stati prodotti, quando sono stati prodotti e le impostazioni utilizzate. Con queste conoscenze, non solo abbiamo reso obsolete le vecchie marcature, ma siamo anche in grado di analizzare quando e perché sono stati prodotti così tanti o così pochi rifiuti in modo più preciso che mai».

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

Imparare dagli esperti

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

La calibrazione precisa delle macchine di produzione è un fattore chiave. «Gli operatori delle macchine in genere devono sottoporsi a diversi mesi di formazione per sviluppare una sensazione adeguata per impostare in modo ottimale i parametri di processo», afferma Jonas. «Spesso vengono prodotte grandi quantità di rottami perché hanno trascurato qualcosa». Ecco perché Jonas e il suo team hanno addestrato un modello di intelligenza artificiale con il comportamento di ispezione di un operatore di macchina altamente qualificato al fine di sviluppare un sistema che fornisca consigli per una configurazione ottimale durante il funzionamento in corso. «Sulla base dei dati operativi, un modello di intelligenza artificiale ben addestrato è molto più veloce nel riconoscere quando ci allontaniamo troppo dall'ottimale», afferma Jonas. «Il nostro obiettivo per il prossimo futuro è essere in grado di controllare il processo di rivestimento in modo completamente automatico in modo da ridurre il tasso di scarto delle celle delle batterie di circa il dieci percento. Abbiamo già ottenuto licenze commerciali».