Manj odpadkov za energetski prehod

Jonas Witt | Siemensovi izumitelji leta | Novinec

Pogled na proizvodnjo baterij

A man in a black shirt leans over a laptop with

Litij-ionske baterije imajo aluminijasto katodo (- pol) in bakreno anodo (+ pol). Med izdelavo se na dolge bakrene ali aluminijaste folije nanesejo tanke plasti aktivnih materialov — npr. litijev kobaltov oksid ali litijev železov fosfat. Ti dolgi trakovi elektrod so razrezani na majhne segmente, združeni in naviti ali zloženi na posamezne akumulatorske celice. »Premaz kovinskih folij je kritičen korak procesa. Aktivne plasti morajo biti enakomerne debeline po celotni širini folije, »pravi Jonas. »Napake tukaj so glavni vzrok slabih baterijskih celic. Dva izuma, ki sta prepoznana, nam pomagata bolje razumeti in izboljšati ta proizvodni korak.«

Vzorec kot prstni odtis

Natančneje kot je mogoče zaslediti vzrok napake, lažje je razviti rešitve - in to načelo velja tudi za proizvodnjo baterij. Jonas in njegova ekipa sta iskala način, kako vzpostaviti povezavo med določeno baterijsko celico in odseki trakov bakrene/aluminijaste folije, iz katerih so bili izdelani. »V preteklosti so bili podatki o proizvodnji dodeljeni dolgim trakom materiala,« pojasnjuje Jonas. »Naš novi postopek je natančnejši in neinvaziven. Odkrili smo, da je površinski vzorec materiala edinstven za posamezne segmente prevleke, podoben prstnemu odtisu. Vse razlike v vzorcih različnih segmentov so tako jasne, da lahko za določeno baterijsko celico pozneje sledimo natančnim segmentom folije, iz katerih so bili izdelani, kdaj so bili izdelani, in nastavitve, ki so bile uporabljene. S tem znanjem nismo le zastareli stare oznake, ampak lahko tudi analiziramo, kdaj in zakaj je nastalo toliko ali tako malo odpadkov natančneje kot kdaj koli prej.«

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

Učenje od strokovnjakov

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

Natančna kalibracija proizvodnih strojev je ključni dejavnik. »Upravljavci strojev morajo na splošno opraviti večmesečno usposabljanje, da razvijejo ustrezen občutek za optimalno nastavitev procesnih parametrov,« pravi Jonas. »Velike količine odpadkov se pogosto proizvedejo, ker so nekaj spregledali.« Zato sta Jonas in njegova ekipa usposobila model umetne inteligence z inšpekcijskim vedenjem visoko usposobljenega upravljavca stroja, da bi razvili sistem, ki zagotavlja priporočila za optimalno konfiguracijo med tekočim delovanjem. »Na podlagi operativnih podatkov dobro usposobljen model umetne inteligence veliko hitreje prepozna, kdaj odstopamo predaleč od optimuma,« potrjuje Jonas. »Naš cilj v bližnji prihodnosti je, da lahko popolnoma samodejno nadzorujemo postopek prevleke, tako da lahko zmanjšamo količino odpadkov akumulatorskih celic za približno deset odstotkov. Pridobili smo že komercialne licence.«