一種快速自動化的評估電池數據并將其提供給AI流程的方法

FraunhoferInstituteforChemicalTechnologyICT的衍生公司，它正在使用模塊化軟件包來自動采集、記錄和評估電池和燃料電池測試數據的過程。材料制造商、電池開發人員和研發部門可以將結果的可視化用作針對其產品開發和改進的有效手段。

在電池和燃料電池中，優化的材料和組件(例如電極、活性材料、電解質和隔板)決定了系統的使用壽命、質量和性能。電動汽車和固定式儲能應用需要新的、可持續的和可回收的材料組合，與目前可用的系統相比，這些材料具有更高的能量密度或更低的制造成本，使它們成為更具吸引力的替代品。現在，BatalyseGmbH正在為有效的數據分析和信息管理提供模塊化軟件解決方案，旨在加快尋找新材料和確定正確組合的過程。BatalyseGmbH由MarkusHagen博士與同事兼首席技術官EranNave共同創立，從總部位于Pfinztal的FraunhoferICT分拆出來，并于2021年5月獨立成為一家公司。

滿足未來需求的理想電池

“制造商持續監控他們的電池和材料，他們審查與生產過程或電極質量等方面相關的眾多參數。通過我們的三個軟件模塊——數據分析、收集和思維——我們可以為公司提供他們開發所需的支持一種真正滿足未來要求的電池，”BatalyseGmbH首席執行官MarkusHagen博士說。數據分析模塊評估實驗室測試電池和商用電池的電池數據和電化學測試，并比較這些值。例如，這使電池單元購買者可以比較供應商和生產批次，并立即了解哪種電池單元具有最佳性能。

無論使用哪種測試設備，數據分析都能夠進行評估，并且它與所有文件格式和結構兼容——這使其在競爭中具有巨大優勢。雖然Collect和Mind模塊可單獨使用，但Batalyse建議使用完整的軟件包，因為所有模塊都相互交互。Collect自動收集原始數據的每一項以及相關的元數據，并將所有這些存儲在中央服務器上。該工具不僅限于電池和燃料電池，還能夠處理來自過程、分析、生產和圖像的數據。Mind提供來自Collect的數據的可視化表示，并補充這些信息，例如可以分類、過濾和聯網的客戶、測試樣本、材料和項目數據。訪問管理功能控制誰有權訪問每個數據庫存，并使與客戶共享項目成為可能。DataAnalysis提供的結果也可以存儲在Collect中并在Mind中可視化。由于Collect和Mind捕獲每一條可用的數據和信息，它們為使用人工智能奠定了良好的基礎。

“數據評估和文檔記錄是研究、開發和生產中非常耗時的部分。看似簡單的測量實際上包含與材料、工藝和工具相關的數百個參數的信息鏈。我們的軟件模塊組合使我們能夠實現一切自動化參與數據處理并為AI目的準備數據和信息，”MarkusHagen博士繼續說道。

雖然數據分析現在可用，但目前在FraunhoferICT使用的Mind和Collect版本仍處于原型階段。目標是在2022年初推出它們，但目前這兩個模塊都可供行業客戶測試。