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KIProBatt: Intelligente Batteriezellfertigung mit KI-gestütztem Prozessmonitoring

  1. Material Testing and Sensor Technology
  2. Innovative Material Processing

Teilvorhaben: Hybride Prozessmodellierung durch Integration einer KI-basierten Anomaliedektektion in eine physikalisch-technische Prozesssimulation

Kooperationspartner

Förderung

Hintergrund

Für das Prozessmonitoring in einer Anlage zur Batteriezellproduktion wird eine hybride Simulation erstellt, die Elemente einer Multiskalensimulation mit Methoden des Data Analytics verbindet (Teilvorhaben HYPASIM). Das hybride Modell wird in die generische Systemarchitektur des Gesamtvorhabens KIproBatt auf der Ebene der Analytics Services integriert. Es nutzt die auf der semantischen Ebene zur Verfügung gestellten Prozess- und Sensordaten der Anlage. Die Daten werden zunächst mit Verfahren des Maschinellen Lernens und der KI analysiert und die dafür entwickelten Verfahren in einer KI Toolbox zusammengefasst. Aus einem Prozessmodell wird der nicht datenbasierte (physikalische) Teil des hybriden Modells definiert.

Die Projektdurchführung findet im Labor für Medizinische Informatik und Simulation statt.

Ziele

Ziel des Forschungsprojektes KIProBatt ist es, die Ausschussraten in der Batteriezellproduktion zu reduzieren und Produktionsprozesse damit effizienter zu gestalten. Das Projekt trägt dadurch zur Steigerung der Nachhaltigkeit in Bezug auf Energie- und Materialverbrauch bei. Die Ergebnisse sollen wirtschaftlich in Kollaborationen mit Industrieunternehmen, insbesondere im Bereich der Batteriezellproduktion, und zur Anwendung in der Forschungsfabrik Münster verwertet werden.

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