Das Forschungsprojekt TRAICELL am Lehrstuhl PEM der RWTH Aachen soll die Effizienz der Batteriezellen-Produktion durch den Einsatz künstlicher Intelligenz steigern. Das auf drei Jahre angelegte Vorhaben wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert und umfasst Partner aus Forschung und Industrie. Ziel ist es, Daten aus verschiedenen Produktionsschritten lückenlos rückverfolgbar zu machen und auf dieser Basis maschinelles Lernen für Qualitätsprognosen einzusetzen.
Drei seriennahe Prototypen
Im Rahmen des Projekts sollen drei Prototypen entwickelt werden, die in unterschiedlichen Skalierungsstufen entstehen – von der Pilotfertigung über die Forschungsproduktion bis hin zur seriennahen Umsetzung. Dabei kooperiert PEM unter anderem mit der Fraunhofer-Einrichtung Forschungsfertigung Batteriezelle FFB, mit dem Zellenhersteller UniverCell, mit dem Qualitätssicherungsspezialisten BST und mit dem KI-Entwickler Merantix Momentum.
Früherkennung von Ausschuss durch KI
Ein wesentliches Entwicklungsziel ist ein System, das Produktions- und Qualitätsdaten bis auf die Ebene einzelner Elektrodenlagen erfasst. Parallel dazu zielt das Projekt darauf ab, die Prozessschritte des Mischens und Beschichtens zu optimieren. Am Ende des Vorhabens sollen prädiktive Modelle in der Lage sein, die Qualität von Zellen bereits in frühen Produktionsphasen zu bewerten, wodurch Ausschuss reduziert und die Materialausbeute verbessert werden sollen. Die industrielle Umsetzung ist für Ende 2027 geplant. Das Konsortium strebt eine Übertragung der Ergebnisse auf bestehende Infrastrukturen an, um eine zeitnahe Anwendung in der Serienfertigung zu ermöglichen.
