DigiBatMat bringt Daten und Wissen über Batteriematerialien unterschiedlicher Quellen zusammen und bewegt sich als Grenzgänger zwischen der Innovationsplattform MaterialDigital und dem Kompetenzcluster Prozell.
DigiBatMat
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Die Analyse der Batteriematerialdaten ermöglicht die Qualitätsvorhersage sowie die Vorhersage von Kennzahlen. Auf dieser Basis kann ein besseres Verständnis für die Produktions- und Herstellungsprozesse geschaffen werden.
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Ziel ist es, eine datengetriebene Plattform zu entwickeln, die dem Nutzer auf Abruf, Wissen und Empfehlungen bereitstellt. Dadurch können Produktionsfehler frühzeitig erkannt und Batteriekennzahlen in Abhängigkeit gewählter Prozessparameter prognostiziert werden. Eine nachhaltige Herstellung leistungsstarker Batteriezellen kann somit sichergestellt werden.
Principal Investigator
Dr. Dirk Werth
Geschäftsführer und
wissenschaftlicher Direktor
Kurz & Bündig
Was?
Batterien müssen leistungsfähiger, zuverlässiger und langlebiger werden. Um den rasant steigenden Anforderungen der Zukunft gerecht zu werden, beschäftigt sich DigiBatMat mit der Verbesserung der Batteriezellproduktion. Diese zentrale, digitale Plattform für Batteriematerialdaten stellt eine überaus innovative Lösung dar, um die Entwicklung und Transparenz von Batterien, deren Herstellung sowie eingesetzte Materialien weiter voranzutreiben.
Wie?
Es wird eine digitale Plattform für das Datenmanagement von Batteriematerialien entwickelt. Die gesammelten Daten werden so beschrieben und verknüpft, dass sie für Qualitätsvorhersagen mittels Machine Learning und mittels Korrelationsanalyse zur Beantwortung präzise gestellter Fragen genutzt werden können. Auf diese Weise werden kritische Parameter in der Batterieherstellung identifiziert. Die Verbindung zu ProZell, dem deutschen Kompetenzcluster zur Batteriezellproduktion, hilft uns die Bedürfnisse der Batterieforschung bei der Entwicklung der Plattform zu berücksichtigen und Werkzeuge bereitzustellen, die breit genutzt werden können.
Ausgangssituation
Leistungsfähige und haltbare Batterien sind wichtige Bausteine der Energiewende und entscheidend für wettbewerbsfähige Elektrofahrzeuge. Probleme bei der Produktion führen zu Batterien mit geringer Qualität, welche nicht genutzt werden können. Die Folge sind unnötige Umweltbelastungen. Dies gilt es zu vermeiden, indem Qualität und mögliche Mängel bereits vor der Herstellung vorhergesagt werden.
Bei der Entwicklung sowie der Analyse von Lithium-Ionen-Batterien stellen sich der Industrie konkrete Fragen bspw. über die Haltbarkeit oder die Ladefähigkeit der Batterien. Bisher können diese nur mit großem Aufwand in Serienversuchen beantwortet werden. An dieser Stelle setzt das Forschungsprojekt DigiBatMat an. Mit einer digitalen Plattform für Batteriematerialdaten, -wissen und deren Verknüpfung wird ein wichtiger Grundbaustein für die zukünftige, nachhaltige Batterieproduktion gelegt.
250 Mrd. €
könnte das Marktpotenzial für automobile Batterien in Europa Mitte der 2020er Jahre betragen.
40%
zur Wertschöpfung eines Elektroautos trägt die Batterie bei.
Das August-Wilhelm Scheer Institut erarbeitet folgende grundlegende Bestandteile:
Implementierung und Realisierung einer ganzheitlichen Plattform. Hierfür entwickelt das AWS-Institut eine Anwendung zur strukturierten Datenerfassung. Hierbei werden Daten unterschiedlicher Quellen zusammengeführt und verknüpft.
Vorhersehbare Qualitätssicherung. Das AWS-Institut nutzt Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, um die Datenanalyse sowie die Qualitätsvorhersage von Batterien zu ermöglichen.
FÖRDERHINWEIS
Das Projekt DigiBatMat wird gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung.
Förderkennzeichen: 03XP0367D
Laufzeit: 01.03.2021 – 29.02.2024