DAFODIL, Datenbasierte Fertigungsoptimierung von Batteriezellen auf Basis von End-of-line-Daten durch massiven Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und inline Analytik

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Tags: Lithium ? Elektrochemie ? Energiewende ? Sensor ? Wirtschaftlichkeitsuntersuchung ? Beschichtung ? Berechnungsverfahren ? Kostensenkung ? Produktionstechnik ? Sensitivitätsanalyse ? Technik ? Produktbewertung ? Sensorische Bestimmung ? Datenerhebung ? Globale Aspekte ? Zelle ? Analytik ? Grundsatz ? Ionen ? Produktionsstatistik ?

Region: Sachsen Bayern Baden-Württemberg Nordrhein-Westfalen

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License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (Finanzielle Förderung)
• Customcells Tübingen GmbH (Projektverantwortung)
• RWTH Aachen (Projektverantwortung)
• SURAGUS GmbH (Projektverantwortung)
• Safion GmbH (Projektverantwortung)
• Siemens (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• Universität Münster (Projektverantwortung)

Last harvest: 22.04.2026 00:30

Time ranges: 2021-09-01 - 2024-08-31

Alternatives

• Title: DAFODIL, Datenbasierte Fertigungsoptimierung von Batteriezellen auf Basis von End-of-line-Daten durch massiven Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und inline Analytik (ufordat-uba) https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1100106
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• Title: DAFODIL, Datenbasierte Fertigungsoptimierung von Batteriezellen auf Basis von End-of-line-Daten durch massiven Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und inline Analytik (ufordat-uba) https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1100303

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