대규모 배터리 생산을 가능하게 합니다

배터리 산업은 2010년 말까지 10배 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 주로 전기 운송 및 에너지 저장을 위한 리튬 이온(Li-ion) 셀 배터리에 대한 수요 증가에 의해 주도됩니다. 높은 시장 수요와 많은 국가의 점점 더 지원적인 정부 정책으로 인해 시장 리더를 결정하기 위해 신생 기업, 합작 투자 회사 및 기존 기업 간의 치열한 경쟁이 이루어졌습니다. 신규 진입자와 기존 공급업체는 비용, 품질 및 지속 가능성 목표를 충족하면서 확장 시간을 단축하고 불량률을 줄이며 처리량을 극대화하는 방법에 대한 동일한 과제에 직면해 있습니다. 전통적인 제조 방식으로는 이러한 야망을 실현할 수 없습니다.

오히려 배터리 생산을 비용 효율적으로 확장하고 선도적인 시장 위치를 ​​차지하려는 기업에는 자동화 기술과 산업용 IoT(IIoT) 지원을 통해 생산의 디지털 트윈이 실제 공장 운영에 연결되는 제조용 디지털 엔터프라이즈 프레임워크가 필요합니다. 장치. 이를 통해 공장 현장에 구현하기 전에 생산 라인의 가상 설계 및 최적화와 생산 프로세스 검증이 가능해 투자 위험을 줄이고 확장 시간을 단축할 수 있습니다.

디지털 프레임워크를 자동화 하드웨어 및 소프트웨어, 산업용 IoT와 연결하면 생산의 엔드투엔드 통합이 촉진됩니다. 이는 대규모 생산에 대한 실행 통찰력과 데이터 기반 프레임워크를 제공하여 장기적으로 프로세스 지속 가능성과 수익성의 균형을 맞추는 동시에 생산 처리량을 지속적으로 개선합니다.

지난 몇 년간의 사례를 보면 기업이 기가팩토리 발표부터 안정적인 규모의 생산 달성까지 7년 이상이 걸릴 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 이렇게 생산 규모를 확대하는 데 오랜 시간이 걸리는 것은 급변하는 배터리 시장에서 중요한 과제입니다. 제조 가상 개발의 목표는 연결된 다분야 엔지니어링을 통해 공장의 설계, 건설 및 레이아웃을 가속화하는 것입니다. 여기에서 기업은 프로세스, 라인 및 플랜트의 안정적인 가상 버전을 만들어 실제 환경에서 비용과 위험 없이 반복적으로 생산 프로세스를 시운전할 수 있습니다. 또한 시뮬레이션, 셀 엔지니어링 및 최적화를 활용하면 엄청난 속도를 낼 수 있습니다.

시뮬레이션을 통해 엔지니어는 다양한 화학 물질이 전지 성능, 전지 안전성 및 노화에 미치는 영향을 정확하게 평가할 수 있을 뿐만 아니라 전지 설계를 최적화하여 에너지 밀도와 빠른 충전을 극대화할 수 있습니다. 디지털 트윈을 활용하여 팩 요구 사항 및 최종 시스템 요구 사항에 대해 셀 설계 및 동작을 가상으로 검증할 수 있습니다. 이는 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 테스트 전용 접근 방식에서 기업을 해방시킵니다. 기업들이 디지털 트윈 프레임워크를 채택함에 따라 배터리 설계 및 엔지니어링이 2배에서 3배로 가속화되고 있습니다. 강력한 PLM 백본을 통해 제품, 생산 및 공장의 디지털 트윈이 연결된 상태로 유지되므로 기업은 전체 라이프사이클에 걸쳐 상호 의존성과 변화의 영향을 설명할 수 있습니다.

재료 화학, 셀 설계 및 제조 기술의 급속한 발전으로 인해 배터리 제품 및 생산의 디지털 트윈은 배터리 산업의 주요 요구 사항이 되고 있습니다. 변화하는 산업에서 리더십 위치를 확보하려면 민첩성이 필요하며, 이러한 변화는 최적의 에너지 및 원자재 사용을 유지하기 위해 신속하게 검증되어야 합니다.

우리 고객 중 한 명은 Siemens 디지털 트윈 프레임워크를 활용하여 세포 엔지니어링 및 최적화를 가속화하고 실험실 생산 프로세스에서 본격적인 제조 확장을 위한 생산 라인을 사실상 시운전하고 있습니다. 이 프레임워크를 채택함으로써 배터리 셀이 실험실에서 대규모 생산으로 이동하는 데 걸리는 시간을 단축하는 동시에 지속 가능성 목표와 고유한 요구 사항을 충족할 수 있었습니다.

대규모 생산의 가장 큰 과제 중 하나는 매우 높은 불량률입니다. 우리는 셀 생산 시작 시 폐기율이 40% 이상인 반면, 생산 시작 후 몇 년 후에 최대 속도의 생산 능력이 달성되면 대부분의 경우 10% 미만에 머무르는 것을 확인했습니다. 이러한 수준은 생산 비용 절감에 있어 주요 병목 현상입니다.