Description: Smart Factories (oder intelligente Fertigung) setzen sich zum Ziel eine effiziente und variantenreiche Produktion zu niedrigen Kosten und mit geringen Ausschussquoten zu ermöglichen. Um dies zu erreichen, muss eine intelligente Batteriezellfertigung über eine bedarfsgerechte Nutzung der verfügbaren Datenquellen dazu befähigt werden Ursache-Wirkungszusammenhänge zwischen Prozessführung und Produktqualität eindeutig zu verstehen. Im Rahmen des TwinTRACE Projekts soll die bestehende CustomCells Tübingen (CCT) - KomVar Prozesskette zur Montage von variantenreichen Batteriezellen im Pouch-Format um verschiedene Digitalisierungswerkzeuge erweitert werden. Die zentrale Innovation im Projekt TwinTRACE ist der Aufbau von Modellen als digitaler Zwillinge sowie deren Nutzung bei der prozesskettenübergreifenden Steuerung einzelner Produktionsprozesse in einer variantenreichen Batteriezellfertigung. Hierzu sollen alle relevanten Produktionsdaten einer Batteriezelle von den Charakteristika des Elektrodenbandes bis zur Formation auf Basis des Verwaltungsschalen-Standards abgebildet werden. Zur Ermittlung idealer Prozessparameter je Batteriezelle für einzelne Prozessschritte (z.B. Elektrolytbefüllung und Lamination) werden KI-gestützte Qualitätsmodelle mit Charakterisierungsdaten jedes in der Zelle befindlichen Elektrodenbandabschnittes verknüpft, um Zell-individuell Zielparameter zu ermitteln. Hierzu werden Teilmodelle der AAS (Asset Administration Shell, dt.: Verwaltungsschale) für das Produkt 'individuelle Batteriezelle' entwickelt und umgesetzt. Die Technologie des digitalen Zwillings, die für die CCT-Produktionslinie und für das Produkt entwickelt wird, wird der Schlüssel für den weltweiten Übergang zur Qualität und Rückverfolgbarkeit der Produktion variantenreicher Batteriezellen sein.
Types:
SupportProgram
Origins:
/Bund/UBA/UFORDAT
Tags:
Tübingen
?
Muschel
?
Produktkettennachweis
?
Batterie
?
Digitalisierung
?
Batterieproduktion
?
Produktionstechnik
?
Digitaler Zwilling
?
Produktion
?
Produktionskosten
?
Region:
Baden-Württemberg
Bounding boxes:
9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Organisations
Time ranges:
2023-01-01 - 2025-12-31
Alternatives
-
Language: Englisch/English
Title: Subproject: Construction of the intelligent battery factory through digitalization and digital twin
Description: Smart factories (or intelligent manufacturing) set themselves the goal of enabling efficient and variant-rich production at low costs and with low reject rates. In order to achieve this, smart battery cell manufacturing must be enabled to clearly understand cause-and-effect relationships between process control and product quality via demand-driven use of available data sources. Within the TwinTRACE project, the existing CustomCells Tübingen (CCT) - KomVar process chain for the assembly of variant-rich battery cells in pouch format is to be extended by various digitization tools. The central innovation in the TwinTRACE project is the construction of models as digital twins and their use in the cross-process chain control of individual production processes in a variant-rich battery cell production. For this purpose, all relevant production data of a battery cell from the characteristics of the electrode strip to the formation are to be mapped on the basis of the management shell standard. To determine ideal process parameters per battery cell for individual process steps (e.g., electrolyte filling and lamination), AI-based quality models will be linked with characterization data of each electrode strip section located in the cell to determine cell-specific target parameters. For this purpose, submodels of the AAS (Asset Administration Shell) are developed and implemented for the product 'individual battery cell'. The technology of the digital twin, which is being developed for the CCT production line and for the product, will be the key for the worldwide transition to quality and traceability of the production of variant battery cells.
https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1126559
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