KIBa - Künstliche Intelligenz für eine systematische und effiziente Herstellung von Batteriematerialien

Abstract

Im Fokus der Untersuchungen stand für die Firma NETZSCH die Mahlung in Rührwerkskugel-mühlen. Bestehende Modelle zur Beschreibung des Zerkleinerungs- oder Dispergierfortschritts basieren auf theoretischen Annahmen die die Zahl von Beanspruchungsvorgängen und dabei übertragene Beanspruchungsenergie in der Mühle als Grundlage für die Modellbildung nutzen. Diese komplexen Modelle funktionieren, benötigen für jedes Mahlsystem, jede veränderte Materialausführung, jede Formulierung und für jedes andere Material veränderte Annahmen, die nur durch eine Vielzahl von Versuchen bestimmt werden können, um für ein spezielles Produkt und eine Formulierung die optimalen Prozessparameter vorhersagen zu können. Zusätzlich sind diese Modelle bisher nur dazu geeignet Betriebsparameter zu optimieren und die Entwicklung der Partikelgröße abzuschätzen. Die Entwicklung weiterer wesentlicher Parameter, wie z.B. der Produkttemperatur, der Viskosität oder des Drucks im Mahlraum können mit diesen Modellen bisher nur für bekannte System vorhergesagt werden. Der Ansatz über eine KI-Modellierung auf der Basis von wenigen Prozessdaten und Daten aus einer Datensammlung solche Vorhersagen zu treffen oder Hinweise für eine Optimierung zu geben, ohne dafür die genaue Formulierung zu kennen oder einzelne Faktoren zu bestimmen, stellt ein sehr großes Potential für die Steigerung der Produktionssicherheit und für die Produktionskapazität bestehender Anlagen dar.