Skip to main content

Меньше брака для энергетического перехода

Йонас Уитт | Изобретатели года Siemens | Категория «Новички»

Взгляд на производство аккумуляторов

Мужчина в черной рубашке наклоняется к ноутбуку, на котором наклеены стикеры «Battery Accelerator», а на заднем плане двое других мужчин пишут на доске.

Литий-ионные батареи имеют алюминиевый катод (- полюс) и медный анод (полюс +). В процессе производства на длинные ленты медной или алюминиевой фольги наносятся тонкие слои активных материалов — например, оксида лития-кобальта или литий-железо-фосфата. Эти длинные электродные полосы разрезаются на небольшие сегменты, которые затем объединяются и либо наматываются, либо укладываются в отдельные аккумуляторные ячейки. «Нанесение покрытия на металлическую фольгу — это критически важный этап процесса. Активные слои должны иметь равномерную толщину по всей ширине фольги», — поясняет Йонас. «Ошибки на данном этапе являются основной причиной брака аккумуляторных ячеек. Два изобретения, отмеченные наградой, помогают нам лучше понять и усовершенствовать этот этап производства».

Узор, похожий на отпечаток пальца

Чем точнее можно отследить причину ошибки, тем проще разрабатывать решения — и этот принцип в полной мере применим к производству аккумуляторов. Йонас и его команда искали способ установить взаимосвязь между конкретной аккумуляторной ячейкой и теми участками медных или алюминиевых лент фольги, из которых она была изготовлена. «Раньше производственные данные привязывались к длинным полосам материала», — поясняет Йонас. «Наша новая процедура более точная и неинвазивная. Мы обнаружили, что микрорельеф поверхности материала уникален для каждого отдельного сегмента покрытия, подобно отпечатку пальца. Различия в текстуре разных сегментов настолько отчетливы, что для любой конкретной аккумуляторной ячейки можно впоследствии точно определить сегменты фольги, время изготовления и использованные настройки оборудования. Благодаря этим знаниям старая маркировка стала излишней; более того, появилась возможность анализировать время и причины возникновения брака с беспрецедентной точностью».

В руках ножницы, которыми разрезают темный гибкий материал с красной лазерной линией для изготовления компонентов аккумулятора.

Учимся у экспертов

Мужчина с серьезным выражением лица стоит перед белой стеной в черной рубашке и черной куртке.

Точная калибровка производственного оборудования является ключевым фактором. «Операторам станков обычно требуется несколько месяцев обучения, чтобы развить необходимое чутье для оптимальной настройки параметров процесса», — отмечает Йонас. «Часто образуется большое количество брака из-за того, что какая-то деталь была упущена из виду». Именно поэтому Йонас и его команда обучили ИИ-модель на основе действий высококвалифицированного оператора, чтобы разработать систему, предоставляющую рекомендации по оптимальной конфигурации прямо в процессе работы. «Опираясь на эксплуатационные данные, хорошо обученная ИИ-модель гораздо быстрее распознает моменты, когда происходит значительное отклонение от оптимальных значений», — подтверждает Йонас. «В ближайшем будущем нашей целью является обеспечение полностью автоматического управления процессом нанесения покрытия, что позволит снизить уровень брака аккумуляторных ячеек примерно на 10%. Коммерческие лицензии уже получены».