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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Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

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

Region: Baden-Württemberg Bayern Nordrhein-Westfalen Sachsen

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License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (Geldgeber*in)
• Customcells Tübingen GmbH (Betreiber*in)
• RWTH Aachen University, Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (Betreiber*in)
• SURAGUS GmbH (Betreiber*in)
• Safion GmbH (Betreiber*in)
• Siemens (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)
• Westfälische Wilhelms-Universität Münster, MEET Batterieforschungszentrum (Betreiber*in)

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) Origin:
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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) Origin:
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Status

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