Mniej odpadów na transformację energetyczną

Jonas Witt | Wynalazcy Roku Siemens | Nowicjusz

Spojrzenie na produkcję baterii

A man in a black shirt leans over a laptop with

Akumulatory litowo-jonowe mają aluminiową katodę (- biegun) i anodę miedzianą (+ biegun). Podczas produkcji cienkie warstwy materiałów aktywnych — np. tlenek litu kobaltu lub fosforanu litowo-żelazowego — nakłada się na długie paski folii miedzianej lub aluminiowej. Te długie paski elektrod są cięte na małe segmenty, łączone i nawijane lub układane w pojedyncze ogniwa akumulatora. „Powlekanie folii metalowych jest krytycznym etapem procesu. Aktywne warstwy muszą mieć jednolitą grubość na całej szerokości folii” - mówi Jonas. „Błędy tutaj są główną przyczyną złych ogniw baterii. Dwa uznawane wynalazki pomagają nam lepiej zrozumieć i ulepszyć ten etap produkcji”.

Wzór jak odcisk palca

Im dokładniej można prześledzić przyczynę błędu, tym łatwiej jest opracować rozwiązania — a zasada ta dotyczy również produkcji baterii. Jonas i jego zespół szukali sposobu na ustanowienie połączenia między określonym ogniwem akumulatora a sekcjami pasków folii miedzianej/aluminiowej, z których zostały wyprodukowane. „W przeszłości dane produkcyjne były przypisywane do długich pasków materiału” - wyjaśnia Jonas. „Nasza nowa procedura jest bardziej precyzyjna i nieinwazyjna. Odkryliśmy, że wzór powierzchni materiału jest unikalny dla poszczególnych segmentów powłoki, podobnie jak odcisk palca. Wszelkie różnice w wzorach różnych segmentów są tak wyraźne, że w przypadku konkretnego ogniwa akumulatora możemy następnie śledzić dokładne segmenty folii, z których zostały wyprodukowane, kiedy zostały wyprodukowane, oraz ustawienia, które zostały użyte. Dzięki tej wiedzy nie tylko uczyniliśmy stare oznaczenia przestarzałymi, jesteśmy również w stanie przeanalizować, kiedy i dlaczego tak dużo lub tak mało odpadów zostało wyprodukowanych dokładniej niż kiedykolwiek wcześniej”.

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

Uczenie się od ekspertów

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

Kluczowym czynnikiem jest precyzyjna kalibracja maszyn produkcyjnych. „Operatorzy maszyn na ogół muszą przejść kilkumiesięczne szkolenie, aby rozwinąć odpowiednie poczucie optymalnego ustawienia parametrów procesu” - mówi Jonas. „Duże ilości złomu są często produkowane, ponieważ coś przeoczyli”. Dlatego Jonas i jego zespół przeszkolili model AI z zachowaniem inspekcyjnym wysoko wykwalifikowanego operatora maszyny w celu opracowania systemu, który zawiera zalecenia dotyczące optymalnej konfiguracji podczas bieżącej eksploatacji. „Na podstawie danych operacyjnych dobrze wyszkolony model sztucznej inteligencji jest znacznie szybszy w rozpoznawaniu, gdy odbiegamy zbyt daleko od optymalnego” - potwierdza Jonas. „Naszym celem w najbliższej przyszłości jest możliwość pełnej automatycznej kontroli procesu powlekania, abyśmy mogli zmniejszyć ilość złomu ogniw akumulatorowych o około dziesięć procent. Uzyskaliśmy już licencje komercyjne”.