Prediktivní analýza může snížit náklady Tesly

„Ano,“ říká Kari Terho, ředitel a prezident společnosti Smart Factory. Elisa Smart Factory. Zde vysvětluje, jak jeho tým ve výzkumném centru pro elektromobilitu eLab na univerzitě v Cáchách v Německu zvýšil objem výroby bateriových článků o 16%.

Cena baterie 100 $ / kWh (90,8 € / kWhf) je hlavním cílem: Tesla. K dosažení tohoto cíle musí společnost vyřešit jednu z nejnáročnějších technologických výzev na světě, a to jak zvýšit objemovou hustotu energie bateriových článků a snížit výrobní náklady.

Když v roce 2017 zakladatel Tesly Elon Musk veřejně hovořil o výzvě společnosti k výdělku: „Může někdo přijít s přívěsem na baterie? Byli bychom rádi! “ Aby uspokojili Muskovu poptávku po průlomových inovacích baterií, pokoušejí se vědci společnosti Elisa zjistit, jak zvyšují objem výroby článků baterie předpovídáním kvality sestavení.

Při výrobě bateriových článků existuje problém s kvalitou

Výroba lithium-iontových článků pro elektromobily je v zásadě jednoduchý proces.

Anodové a katodové elektrody jsou vyráběny v několika různých vláknech ze směsi různých surovin a poté baleny do bateriových článků naplněných elektrolytem, ​​které jsou utěsněny a zakončeny před odesláním na konec linky. testy.

Proces je však mnohem složitější. Hlavní výzvou při výrobě bateriových článků je to, že konečnou kvalitu vyráběných článků lze ověřit až po dlouhých testech na konci řádku a dokončení testu může trvat až tři týdny. Teprve po tomto bodě může výrobce určit, zda lze finální produkt s bateriovými články dále použít k výrobě bateriových sad; nebo pokud je třeba jej zlikvidovat jako nebezpečný odpad.

Vyřazené články baterie nejsou recyklovatelné, což má za následek zbytečné, neobnovitelné a drahé suroviny, jako je lithium, kobalt, síran nikelnatý, měď, hliník a grafit. Globální průměrný první výkon (FTY) pro bateriové články se odhaduje na 15%, což činí výrobu bateriových článků nákladnou a časově náročnou.

Jak můžeme zlepšit výkon při výrobě bateriových článků?

Ve výzkumném centru pro elektromobilitu eLab na univerzitě v Cáchách v Německu byl tento problém s kvalitou identifikován jako hlavní problém, který zakazuje ziskovou výrobu a zpomaluje přijímání zelených elektrických automobilů ve snaze vyvinout výrobní proces. eLab, který je pro bateriové články efektivnější, uzavřel partnerství s týmem datových vědců společnosti Elisa Smart Factory.

Využití prediktivní analýzy kvality pro výrobu bateriových článků

Prediktivní analýza kvality se používá k extrakci dat z výrobního procesu k určení datových vzorů na základě toho, které trendy a výsledky související s kvalitou lze předvídat. Proto je vhodným nástrojem k řešení problému kvality eLabu.

Tým datových vědců Elisy použil průmyslový standardní proces pro dolování dat, šestistupňový proces CRISP-DM; Toto je nejpoužívanější analytický model mezi profesionály v oblasti dolování dat. Proces je popsán takto.

1. První krok je jasný obchodní smysl výroba bateriových článků a stanovení správných cílů. Byl vyhodnocen obecný stav, byly identifikovány faktory kvality v procesu, byly stanoveny datové body ovlivňující kvalitu článku baterie a byly stanoveny parametry, které nejlépe definovaly kvalitu článku baterie.
2. Další krok data porozumění, Stejně jako v procesu CRIP-DM. Zahrnovalo analýzu mezer mezi tím, jaké údaje byly požadovány, a jaké typy údajů byly k dispozici. V tomto případě byla mezera v datech vyplněna instalací kvalitní kamery na výrobní linku.
3. v Příprava dat V této fázi jsou data vyčištěna a harmonizována ve stejném formátu. Časová razítka jsou křížově kontrolována, aby se zabránilo ztrátám při sběru dat.
4. Modelování Pro vědce v oblasti dat to byla nejnáročnější fáze. Existují tisíce způsobů, jak analyzovat data. Vědci v oblasti dat musí testovat různé algoritmy, aby viděli různé výsledky, které dávají při použití na data shromážděná z výrobní linky bateriových článků.
5. hodnocení výsledek je kritický. Zahrnovalo to zkoumání, zda jsou výsledky platné a zda předpovídají kvalitu článků baterie.
6. Konečně rozdělení Tým definoval optimální parametry pro konfiguraci výrobního zařízení a strojů pro optimální kvalitu výroby. To mimo jiné zahrnovalo správné parametry viskozity.

Výsledek je 16%. měZvýšení výkonu výroby baterií.

Po uplatnění prediktivní analýzy kvality Elisa se šrot na výrobní lince bateriových článků eLab snížil o 16%, protože kvalitu bateriových článků lze nyní předvídat na začátku procesu. . Články baterie, u nichž se na konci procesu očekává, že budou pod normami, jsou nyní určeny na začátku procesu a vyjmuty z linky. Surovinu lze recyklovat pro novou výrobní dávku, místo aby byla po třech týdnech testování na konci řádku vhozena do nerecyklovatelného odpadu.

Jako výsledek

Jaká by byla cena Tesly za 16% nárůst produkce? Těžko říct, ale představte si toto …

Pokud by celková výrobní kapacita 23 GWh v Tesla Gigafactory 1 byla věnována výrobě pouze 2170 bateriových článků automobilu Tesla Model 3, mohla by její roční produkce činit 1,3 miliardy jednotek 2170 článků. 16% účinnost odpovídá více než 200 milionům vyrobených buněčných jednotek, což je dostatečné pro 49 000 vozů Tesla Model 3 s dlouhým dosahem.

Představte si, že by bylo možné ušetřit 400 milionů USD (363 milionů EUR) za předpokladu, že náklady na generování bateriových článků budou 111 USD za kWh (100,8 EUR za kWh), jak předpovídá banka UBS.

Bez ohledu na komerční dopad jakékoli automobilky musí průmysl elektrických vozidel neustále zlepšovat své výrobní postupy a efektivitu. Lithium-iontové baterie jsou vyrobeny z minerálů vzácných zemin, jako je kobalt, lithium, nikl a další kovy, a je třeba je efektivně používat k uspokojení rostoucí poptávky po elektrických automobilech.

Autorem je Kari Terho, manažerka Smart Factory a prezidentka Elisa Corporation.

o autorovi

Kari Terho je ředitelkou a ředitelkou Smart Factory ve společnosti Elisa Corporation, poskytovatele ICT služeb ve Finsku. Před příchodem do společnosti Elisa Smart Factory působila Kari na různých pozicích v oblasti prodeje a rozvoje obchodu a správy služeb u předních poskytovatelů bezdrátových služeb a globálních čipů, včetně Hewlett-Packard. Kari má titul MBA v oboru podnikání a managementu.

Elisa Smart Factory je poskytovatel softwaru pro umělou inteligenci a průmyslový IoT pro průmyslové výrobce. Připojujeme se k jakémukoli zdroji dat, využíváme datové toky a kombinujeme analýzu dat a strojové učení, abychom vytvořili výsledky, jako je prodloužená doba provozu, kvalita výroby a propustnost. Jako součást společnosti Elisa máme desítky let zkušeností se správou velkých a vysoce automatizovaných síťových infrastruktur a také s předvídáním a prevencí katastrofických událostí. Naším cílem je využít tuto odbornost a stát se předním poskytovatelem řešení digitalizace továrny v Evropě i mimo ni.