Agile Produktion von Batteriezellen

Ausgangslage:
Die industrielle Produktion von Li-Ionen-Zellen findet derzeit in großen, starren Fertigungslinien statt. Diese sind zwar hochproduktiv, jedoch ist bei einem Format- oder Materialwechsel ein hoher Aufwand zur Umrüstung notwendig. Eine Umrüstung findet also nur für die Produktion sehr hoher Stückzahlen statt. Damit gibt es am Markt nur wenige frei verfügbare Zelltypen, was wiederum das Design von batterieelektrisch betriebenen Produkten einschränkt, da die Batterie nicht frei spezifiziert werden kann.

Ziel:
Ziel des Gesamtvorhabens AgiloBat ist der Aufbau eines agilen Produktionssystems zur Fertigung von Zellverbünden aus formatflexiblen Pouch-Zellen mit einer modularen Prozesssteuerung und einer durchgehenden Qualitätssicherung. Das vollautomatisierte Produktionssystem besteht aus Roboterzellen, in welchen ein regelbares Microenvironment herrscht. Dadurch kann auf große Trockenräume verzichtet werden und der Feuchtigkeitseintrag durch Menschen vermieden werden. Die Prozessschritte werden von flexiblen Produktionsmodulen durchgeführt, welche sich frei in den Roboterzellen anordnen lassen und welche durch die Handling-Roboter verknüpft werden.
Durch Hinzufügen oder Wegnahme von Roboterzellen kann das Produktionssystem hinsichtlich der Ausbringung skaliert werden und eignet sich somit für kleine bis mittlere Stückzahlen.
Durch die flexiblen, programmierbaren Prozesse können verschiedenste Zellformate durch Umprogrammierung und ohne Umrüstung der Anlage gefertigt werden.

Vorgehen:
Das Gesamtvorhaben AgiloBat ist in die Einzelprojekte AgiloBat1 und AgiloBat2 geteilt.
In AgiloBat1 werden die Anforderungen an frei gestaltbare Batteriesysteme erarbeitet und daraus die flexiblen Prozesse und die grundlegenden Anforderungen an das Produktionssystem abgeleitet. Dazu findet eine ganzheitliche Betrachtung und Simulation der Batteriezellen statt und die Verknüpfung der Produkteigenschaften mit Prozessparametern hergestellt.
In AgiloBat2 werden die in AgiloBat1 erarbeiteten Erkenntnisse praktisch umgesetzt. Die Planung des Produktionssystems findet anhand von Prozess- und Anlagenmodellen (digitale Zwillinge) statt. Es werden die flexiblen Prozesse zu Produktionsmodulen weiterentwickelt, die Roboterzellen und das autonome Materialflusssystem werden konstruiert und aufgebaut. Schließlich findet die Inbetriebnahme des Produktionssystems inklusive der selbstkonfigurierenden Steuerung statt. Parallel dazu werden zuvor erarbeitete Qualitätsmanagementkonzepte umgesetzt und entsprechende Sensorik in die Anlage integriert. Zur weiteren Untersuchung der Qualitätsdaten mithilfe Methoden des maschinellen Lernens werden diese in einer Datenbank gesichert.