Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB
SiPaFeb
Forschungsprojekt, »SiPaFeb - Sicherstellung der partikelfreien Fertigung von Batteriezellen«
Das Ziel aller Tätigkeiten dieses Projektes ist es, in einer im industriellen Umfeld genutzten Lithium Ionen-Batteriezellfertigung ein Software- und Hardwaresystem aufzubauen, das inline und ohne zeitliche Verzögerung die Partikelbelastung der Fertigungslinie anzeigt, sodass der Zellhersteller Maßnahmen zur Minimierung der Partikelbelastung ergreifen kann, bevor kontaminierte Zellen produziert oder gar an den Kunden ausgeliefert werden.
Um diesen Demonstrator aufzubauen, ist die Beantwortung der folgenden Forschungsfragen notwendig:
1. Identifikation der relevantesten Partikelquellen: „Welche Prozesse/sonstige Quellen emittieren potenziell kritische Partikel?“
2. Demonstration der Unterscheidbarkeit von Partikeln unterschiedlicher Partikelquellen: „Wie können Partikel anhand von geometrischen/anderen Messgrößen den verschiedenen
Partikelquellen zugeordnet werden?“
3. Erstellung und Validierung des Messkonzeptes und der Infrastruktur (Demonstratoraufbau): „Wie muss ein Messkonzept und die dazugehörige Infrastruktur aussehen, um so früh
wie möglich eine kritische Partikelbelastung zu identifizieren und zu lokalisieren?“
Demonstratorbeschreibung:
Der aufzubauende Demonstrator besteht aus drei Teilen:
1. Inline-Sensorik, die Prozessparameter mit Einfluss auf die Partikelkontamination in Echtzeit überwacht
2. IT-Infrastruktur, die mit KI-Unterstützung basierend auf den Echtzeitinformationen eine Kontamination der produzierten Batteriezellen vorhersagt
3. Anweisungen zur regelmäßigen Durchführung von Offline-Messungen zur Nachkalibrierung der Prädiktion
Das Ziel ist, dass durch die Implementierung des Demonstrators die Sauberkeit der produzierten Batteriezellen und damit deren Sicherheit garantiert werden kann. Der Demonstrator wird so aufgebaut, dass er (nach Anpassung an das spezifisches Anlagendesign) in beliebige Serienfertigungen von Batteriezellen implementiert werden kann. Deshalb wird auf die Tauglichkeit für den Großserieneinsatz der verwendeten Komponenten geachtet. Um die universelle Anwendbarkeit unter Beweis des Messkonzeptes und des Demonstrators unter Beweis zu stellen, wird dieser sowohl bei EAS wie auch in Fraunhofer FFB PreFab implementiert. Zum Aufbau der genannten Teilbereiche sind umfangreiche Vorarbeiten notwendig.
Arbeitsplan
Das gesamte Projekt wird in insgesamt sieben Arbeitspakete aufgeteilt:
In AP 1 wird initial ein Sauberkeitsaudit in der Produktion von EAS sowie in derFraunhofer FFB PreFab durchgeführt. Die Ergebnisse dieser Sauberkeitsaudits sind die Basis für die Durchführung von Messungen und die Auswahl und Installation von Sensorik. Ziel: Potentiell relevante Partikelquellen sind identifiziert und eine Messstrategie für alle Partikelquellen ist definiert.
Parallel wird in AP 2 durch aiXbrain und Eurogard die digitale Infrastruktur samt Schnittstellen geschaffen, um in den nachfolgenden Arbeitspaketen alle anfallenden Daten verarbeiten zu können. Ziel: Daten aller relevanten Datenquellen (siehe AP3) können verarbeitet und analysiert werden.
In AP 3 werden in vier parallelen Arbeitspaketen Messdaten in den Fertigungen von EAS und in der FFB PreFab gesammelt:
- MeaStream begleitet die Installation und den Betrieb von anlagennaher inline-Sensorik zur Echtzeitaufnahme von Partikelbelastungen
- Cleancontrolling untersucht in den hauseigenen Sauberkeitslaboren Bauteile auf Partikelbelastungen, um einen Zusammenhang zwischen Partikeln in der Umgebung und Partikeln im Produkt herstellen zu können
- EAS und Fraunhofer dokumentieren Ereignisse im Produktionsablauf, um beispielsweise die Einflüsse von Rüstvorgängen oder Schichtwechseln berücksichtigen zu können.
- Ziel: Sowohl bei EAS wie auch in der FFB PreFab ist das in AP1 definierte Messkonzept implementiert und es werden laufend Daten aufgenommen.
Alle Daten werden in AP 4 durch die Firma Eurogard zentral aggregiert, um die anschließende Auswertung und KI-gestützte Analyse der verschiedenen Datenquellen zu ermöglichen. Ziel: Alle erfassten Daten liegen zentral ab, sodass diese gesammelt ausgewertet werden können.
In AP 5 werden die gesammelten Daten ausgewertet und hinsichtlich Korrelationen beispielsweise der Inline-Sensorik und Bauteildaten untersucht. Dies geschieht einerseits manuell durch Cleancontrolling und Fraunhofer sowie KI-gestützt durch aiXbrain. Ziel: Korrelationen zwischen den Datenquellen können manuell und automatisiert hergestellt werden, sodass anhand der Inline-Sensorik in Echtzeit der Status der Partikelbelastung der Fertigung angezeigt werden kann.
In AP 6 werden alle Tätigkeiten im Rahmen der Messung der Nachhaltigkeitskriterien gebündelt. Unter anderem wird hier ein Life Cycle Assessment durchgeführt. Ziel: Alle durchgeführten Maßnahmen werden hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf die Nachhaltigkeit analysiert und bewertet.
AP 7 beinhaltet neben dem Projektmanagement auch alle Tätigkeiten zu Veröffentlichungen der Ergebnisse. Zudem wird auf Basis der Projektergebnisse ein Schulungskonzept zum Thema »Technische Sauberkeit in der Batteriezellfertigung« entwickelt, welches Teil des
»Europäischen Lernlabors Batteriezell« (ELLB) wird. Ziel: Es werden mindestens zwei Veröffentlichungen zu den Projektergebnissen erstellt. Zudem gibt es im ELLB einen Schwerpunktkurs zum Thema »Technische Sauberkeit in der Batteriezellfertigung«.
Ergebnisverwertung
Um die abstrakte Beschreibung der Projekttätigkeiten etwas greifbarer zu machen, folgen vier exemplarische Projektergebnisse der Untersuchungen:
- Die durch das Slitting erzeugten Metallpartikel nehmen im Zeitverlauf kontinuierlich zu, bis die Partikeldichte abrupt abfällt. Das Verhalten wiederholt sich in periodischen Abständen („Sägezahnkurve“). Ein Vergleich mit den Metadaten zeigt, dass der planmäßige Austausch des Messers den Abfall der Kurve verursacht, weshalb das Wechselintervall erhöht wird.
- Die während des Slittings erzeugten Partikel weisen eine charakteristische Form auf, weshalb in der Mikroskopsoftware eine Funktion hinzugefügt wird, um anhand der Geometrie einzelner
Partikel mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit vorhersagen zu können, ob es sich um einen Partikel des Slitters handelt oder nicht. - Durch einen Vergleich der Daten der Partikelfallen und von Inline-Sensorik kann empirisch bestätigt werden, dass sich mit beiden Methoden die Anzahl der in der Produktion befindlichen
Partikel bestimmen lassen. Der Wechsel von Partikelfallen zu Inline-Sensorik ermöglicht eine Echtzeitüberwachung der Fertigung, während bei der Analyse mittels Partikelfallen bis zu zwei Wochen auf ein Ergebnis gewartet werden muss. - Zu Uhrzeiten, in denen Schichtwechsel durchgeführt werden, steigt die Partikelbelastung in der Umgebungsluft stark an. Nach einer Untersuchung der Kleidung der Mitarbeiter kann festgestellt werden, dass die aktuell in der Batteriezellfertigung eingehaltenen Standards nicht ausreichen, um eine Kontamination der Fertigung zu verhindern. Bei den genannten Beispielen handelt es sich nur um mögliche Projektergebnisse. Die tatsächlichen Projektergebnisse können selbstverständlich nicht vorweggenommen werden
Verwertung:
- Produkt zur Inline-Partikelüberwachung.
- Wissensgewinn technische Sauberkeit.
- Erkenntnisse, die in Industrieprojekte eingebracht werden können.
- Verbesserung der Produktqualität bei großem Zelllieferanten.
- Zwei Veröffentlichungen.