Kurzbeschreibung
Durch den Einsatz von Digitalisierungsansätzen in der Batterieproduktion ist es möglich, flexible Anlagentechnik prozessspezifisch zu steuern, Anomalien in der Produktion zu erkennen und Produktionskosten durch Verkürzung von Einfahrprozessen und Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) zu reduzieren. Einen wesentlichen Bestandteil bei der Anwendung solcher Digitalisierungsansätze bilden eine umfassende Datengrundlage und eine technologieübergreifend Erfassung von Daten aus den Produktionsanlagen. Durch eine Integration von horizontalen Datenstrukturen können Informationen prozessübergreifend nutzbar gemacht werden. Dies ist Voraussetzung für die effiziente und nachhaltige Anwendung von Digitalisierungsansätzen wie z.B. Methoden des maschinellen Lernens.
Im Projekt werden zunächst die relevanten Parameter der gesamten Batterieproduktion gesammelt und strukturiert in Form einer Ontologie bereitgestellt. Diese dient als Grundlage für die Entwicklung einer Middleware welche die Maschinenparameter ihren eindeutigen Gegenstücken in der Ontologie zuordnet und automatisiert passende Vorverarbeitungsschritte durchführt (z.B. Konvertierung von Einheiten). Die zugeordneten und aufbereiteten Daten werden an eine selbst entwickelte Datenplattform gesendet welche diese, ebenfalls basierend auf der Ontologie, strukturiert und so eine einfache und automatisierte Suche und Weiterverarbeitung ermöglicht. Um die Durchgängigkeit der gesamten Datenpipeline zu demonstrieren wird abschließend eine halbautomatisierte Analyse der aufgenommenen Daten durchgeführt.