Wie erfolgt die Integration der AI Battery Simulation in bestehende Testumgebungen?

Die Integration erfolgt schrittweise über bestehende Teststände und Datenschnittstellen, sodass vorhandene Systeme weiter genutzt werden können. Zu Beginn werden ausgewählte Zellchemien eingebunden, bevor der Einsatz mit stabilen Datenflüssen und etablierten Workflows sukzessive ausgeweitet wird.

Welche Daten werden für belastbare End-of-Life-Prognosen benötigt?

Zykliertests aus Laboren und Validierungsprüfständen bilden die Grundlage und werden durch die im vortrainierten Modell enthaltenen Testläufe ergänzt. In Kombination mit physikalischen Modellen entsteht eine konsistente Datenbasis, die die Prognosequalität erhöht und eine differenzierte Bewertung verschiedener Zellchemien ermöglicht.

Für welche Branchen und Teams ist AI Battery Simulation besonders geeignet?

Die Lösung richtet sich an Unternehmen aus Automobil- und Fertigungsindustrie, die komplexe, variantenreiche Produkte entwickeln. Besonders profitieren Entwicklungs- und Validierungsteams, die regelmäßig Entscheidungen auf Basis umfangreicher Test- und Simulationsdaten treffen und ihre Prozesse beschleunigen möchten.

AI Battery Simulation

Verkürzen Sie die Validierungszyklen für neue Batteriezellen von vielen Monaten auf wenige Wochen und treffen Sie früh belastbare Entscheidungen in der Entwicklung und Beschaffung.

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Mikrochip-Platine mit einem blau leuchtenden Batterie-Symbol für digitale Energiesimulation.

Herausforderung: Langsame Entwicklung von Batteriezellen

In der Entwicklung von Batteriezellen stehen Unternehmen vor einer Vielzahl an Herausfoderungen – von langen Validierungszyklen über hohen manuellen Aufwand bis zur langsamen Markteinführung:

Lange Validierungszyklen

Ein einzelner Validierungslauf für eine neue Zellchemie bindet über viele Monate Prüfstände, Fachkräfte und Budget. Häufig spricht man heute von 12 bis 18 Monaten.

Späte Transparenz

Die vollständige Testmatrix steht erst zur Verfügung, wenn wesentliche Design- und Sourcing-Entscheidungen bereits hätten getroffen werden müssen – also erst spät im Entwicklungszyklus.

Hoher manueller Aufwand

Parametrisierung von P2D- und ECM-Modellen erfolgt manuell, was durch fehlende Automatisierung unnötig zeitaufwendig ist.

Verzögerte Markteinführung

Langsame Entscheidungen, etwa zu Design, Freigabe und Beschaffung führen zu hohen Testkosten und verspätetem Time-to-Market für neue Produkte.

Messbarer Mehrwert: Schneller entscheiden, Kosten senken

Nutzen Sie die KI-gestützte Batteriesimulation, um den Alterungszustand von Zellen früher zu verstehen und Entwicklungsrisiken zu reduzieren. Treffen Sie Design- und Sourcing-Entscheidungen auf Basis digitaler Vorhersagen statt ausschließlich auf späten Testergebnissen. Reduzieren Sie den manuellen Modellierungsaufwand und steigern Sie die Effizienz Ihrer Entwicklungs- und Validierungsteams.

Frühere Entscheidungen: Treffen Sie belastbare End-of-Life-Einschätzungen auf Basis früher Simulationsergebnisse.
Weniger manueller Aufwand: Reduzieren Sie die Modellierung und Validierung durch KI-gestützte Auswertung.
Schnellere Markteinführung: Beschleunigen Sie die Design-, Freigabe- und Beschaffungsentscheidungen.
Geringere Entwicklungskosten: Senken Sie Testkosten durch gezieltere Versuchsplanung und digitale Prognosen.

Lösung: KI-gestützte End-of-Life-Prognose nach 50 Zyklen

AI Battery Simulation ermöglicht die Vorhersage von End-of-Life-Eigenschaften von Zellen bereits nach rund 50 Zyklen. Die Grundlage bildet ein vortrainiertes KI-Modell, das auf mehr als 4.000 Zykliertests und physikalischen Modellen basiert und reale Alterungsprozesse abbildet. Testdaten, physikbasierte Modelle und KI-Modelle werden in einer gemeinsamen Umgebung zusammengeführt, sodass eine konsistente Datenbasis für Entwicklung und Validierung entsteht.

Auf dieser Grundlage lassen sich Alterungsverläufe frühzeitig bewerten und unterschiedliche Zellchemien systematisch vergleichen. Die Kombination aus datengetriebenen und physikalischen Ansätzen erhöht die Aussagekraft der Prognosen und unterstützt eine fundierte Bewertung von Varianten. Gleichzeitig wird die Abhängigkeit von langwierigen Testreihen reduziert, da Simulationsergebnisse bereits in frühen Entwicklungsphasen belastbare Hinweise auf das spätere Verhalten der Zellen liefern.

Wettbewerbsvorteil: Schnellere Entwicklung und fundierte Entscheidungen

Die Kombination aus KI-Modellen und integrierter Datenbasis ermöglicht eine effizientere Batterieentwicklung und unterstützt fundierte Entscheidungen entlang des Entwicklungsprozesses.

Schnellere Innovationszyklen

Verkürzen Sie Entwicklungszeiten durch früh verfügbare Simulationsergebnisse.

Bessere Datenbasis

Verknüpfen Sie Testdaten, physikalische Modelle und KI-Vorhersagen.

Effizientere Zusammenarbeit

Nutzen Sie eine gemeinsame Grundlage für Ihre Entwicklung und Validierung.

Technologiepartnerschaft

Profitieren Sie von der Kombination aus Sphere Energy APEX und der Infrastruktur von Schwarz Digits.

Das Fundament: STACKIT und APEX

Setzen Sie auf die Kombination aus Sphere Energy APEX und der Infrastruktur von Schwarz Digits, um die AI Battery Simulation in Ihre IT- und OT-Landschaft zu integrieren. Nutzen Sie eine Umgebung für daten- und rechenintensive Anwendungen.