Optimierung der Fertigungsprozesse mit Hilfe operationeller Daten
Wie die RWTH Aachen mit dem PI System die Batterieproduktion für Elektrofahrzeuge kosteneffizienter macht
Die Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen) ist eine der größten Technischen Hochschulen Europas. Das 2014 an der Hochschule gegründete PEM-Institut (Production Engineering of E-Mobility Components) konzentriert sich auf die Entwicklung von Lösungen für die Elektromobilität. Um Elektrofahrzeuge für den Massenmarkt erschwinglicher zu machen, müssen die Batterien für den Antrieb kosteneffizienter produziert werden.
Das PEM in Aachen setzt auf das PI System von OSIsoft, um die Fertigungsprozesse mit Hilfe operationeller Daten zu optimieren:
– Prognosen zur Batteriequalität während der Fertigung sparen Kosten und Zeit bei End-of-Line-Tests
– Reduktion der Gesamtproduktionskosten um bis zu 20 Prozent
– Senkung der Ausschussraten bei Batterien von 10 auf zwei Prozent
Die wesentlichen Kosten von EV-Batterien
Bei Autos mit Verbrennungsmotoren fließen 25 Prozent der Produktionskosten in den Antrieb. Bei Elektrofahrzeugen beträgt diese Zahl nur 15 Prozent, aber dafür schlägt die Batterie mit sagenhaften 36 Prozent der Herstellungskosten zu Buche. „Die Batterien sind teurer und der Antrieb über Elektromotoren fällt günstiger aus,“ erklärt Christoph Lienemann, Gruppenleiter Batterieherstellung am PEM. „Der Preis von Elektrofahrzeugen definiert sich über die Batterie und auch über die Produktion der Batteriezellen. Deshalb gilt es, sich auf die Produktion zu konzentrieren – diese effizienter zu machen, die Qualität zu steigern und gleichzeitig die Kosten zu senken.“
Die Batterieherstellung: ein Geduldsspiel
Die Batterieherstellung ist ein komplexer und schwieriger Prozess mit umfangreichen Tests nach jedem Schritt. Im letzten Schritt erfolgt die Aufladung und damit die Aktivierung der Batteriezellen. Die Batterien werden geladen und entladen, dann müssen sie zwei bis drei Wochen ruhen, damit chemische Prozesse in Gang kommen. Die Qualität der Batterie kann erst nach der Ruhephase bestimmt werden, das heißt ein Großteil des Betriebskapitals liegt zwei bis drei Wochen im Lager brach. Da man Batterien erst während der Endkontrolle als defekt erkennen kann, landet das eingesetzte Kapital möglicherweise auf der Schrotthalde.
„Eines der größten Probleme in der Batterieherstellung besteht darin, dass man es mit sehr umfangreichen, sehr unterschiedlichen und vielfältigen Prozessen zu tun hat. Und viele Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung sind noch gar nicht klar,“ stellt Lienemann fest. Mit dem Ziel, diese Ursachen/Wirkungs-Zusammenhänge in der Produktion zu verstehen, hat das PEM ein Technologiekonsortium ins Leben gerufen, welches mit Hilfe des PI Systems die unterschiedlichsten Datenquellen mit Test- und Messergebnissen zusammenführt, um die Qualität der Batterie zu prognostizieren und den großen Test am Ende der Produktion zu eliminieren.
Ein PI System-Konsortium rund um Fertigungsdaten
Nach Bildung des Konsortiums mit den passenden Technologiepartnern entwickelte das PEM seinen I40 Maturity Index, ein replizierbares vierstufiges Modell, welches das Grundgerüst für Anwendungsfälle in der Fertigung bildet. Basierend auf maschinellem Lernen für maximale Visibilität, Transparenz, Berechenbarkeit und Anpassungsfähigkeit hat das PEM einen Mix aus Sensoren und integrierten Kameras genutzt, um Daten seiner Misch-, Beschichtungs- und Trockenanlagen zu sammeln. Innerhalb von nur sechs Wochen konnte das PEM mit Hilfe des PI Systems tiefe Einblicke in die Fertigung gewinnen.
Dank dieses ständigen, aus den wichtigen Abschnitten der Batteriefertigungslinie stammenden Datenstroms kann das PEM heute mit den richtigen Informationen erkennen, welche Fertigungsprozesse und -anlagen korrekt funktionieren. Mit Hilfe von Augmented Reality gewinnen die PEM-Mitarbeiter darüber hinaus auch mit mobilen Geräten Einblicke in die Fertigungsanlagen, analysieren deren Parameter und verfolgen deren Funktion. Mit PI Vision kann das PEM tief in die Detaildaten eintauchen, um Rückschlüsse auf die Qualität der Batterien zu ziehen und Probleme zu identifizieren, die potenziell dazu führen, dass Batterien im Schrott landen – und das alles bevor die Batterien fertiggestellt sind.
Kostensenkung in der Batterieherstellung mit dem PI System
Das PEM in Aachen implementiert das PI System-Konsortium über seine gesamte Fertigungslinie hinweg. Anhand von aktuellen Anwendungsfällen geht das PEM davon aus, dass sich die Produktionskosten um 20 Prozent reduzieren lassen. Die Ausschussraten der Batterieindustrie liegen derzeit bei 10 Prozent. In Aachen schätzt man, dass sich diese auf weniger als zwei Prozent reduzieren lassen. Für weitere Infomationen über das PEM und das PI System sehen Sie sich bitte die komplette Präsentation hier an:
Lienemann, Christoph. Digital Transformation to Reduce Testing Efforts in Battery Cell Production. OSIsoft.com, 18. Oktober 2017. https://www.osisoft.com/Presentations/Digital-Transformation-to-Reduce-Testing-Efforts-in-Battery-Cell-Production/
OSIsoft ist von einem 1980 gegründeten Startup für Datenarchiv-Software zu einem Weltmarktführer in „operational intelligence“ gewachsen. Mit Hauptsitz in San Leandro, Kalifornien, USA, betreibt das Unternehmen Niederlassungen weltweit. An über 19.000 Stand-orten werden insgesamt mehr als 1,5 Milliarden sensorbasierte Daten erfasst und ausgewertet.
Das PI™ System
OSIsoft konzentriert sich ausschließlich auf die Bereitstellung eines einzelnen transformativen Produkts: das PI System. Dieses erfasst Sensordaten von Herstellungsanlagen und sonstigen Geräten und verwandelt sie in umfassende Echtzeit-Einblicke, um Kosten zu reduzieren, die allgemeine Produktivität zu verbessern und/oder neue Dienstleistungen zu schaffen.
OSIsoft bietet zudem ein weitreichendes Partner-Ökosystem, das über 450 Schnitt- und Verbindungsstellen umfasst und Daten des PI-Systems in beliebte Unternehmensapplikationen und Cloud-Plattformen übersetzt und überträgt. Mehr als 300 Hardwarehersteller, Softwareentwickler und Systemintegratoren produzieren Produkte und Dienstleistungen, die auf dem PI-System basieren.
Beispiele für Kundennutzen des PI Systems in verschiedenen Branchen:
-Die Windenergiebranche nutzt das PI-System, um die Stromproduktion zu erhöhen und Wartungskosten zu reduzieren
-Wasserversorgungsunternehmen sparen täglich Millionen Liter Wasser, indem sie Lecks mit Hilfe des PI-Systems genau lokalisieren können.
-Ernährungsbranche: Kellog spart durch sensorbasierte Optimierung der Klimageräte
über 3 Mio $ im Jahr
-Pharma: 14 der 15 größten Pharma- und Biotechnologieunternehmen weltweit nutzen das PI System™, um Verbesserungen in der Chargenfertigung, der Einhaltung von Auflagen, dem Risikomanagement, dem Produktionsanlauf und der Neuformulierung von Wirkstoffen umzusetzen
-Energieversorgung/Stadtwerke: Entega nutzt das PI-System als zentrales System zur Datenkonsolidierung für sämtliche Fabriken in den Bereichen „Alarm Handling“, Online-Auswertung, KPI Monitoring und Produktionsvorhersage
-Das PI-System wird ebenfalls in Solarfarmen, Brauereien, Datenzentren, Kreuzfahrtschiffen, führenden Forschungslaboratorien, Elektrizitätsnetzen, Stadien und in Smart-Geräten aller Art eingesetzt.
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