Fernüberwachung, die die Leistung von Lithiumbatterien verbessert: die Evolution des Flash Data Centers

Um Daten zu analysieren, nimmt das Machine Learning die Theorien der Statistik und versucht, die Rechenleistung von Computern zu nutzen, um alle statistischen Techniken zu implementieren. Die große Datenmenge, die wir ihm zur Verfügung stellen können, stellt sicher, dass genaue und zuverlässige Informationen über das Verhalten der Batterien extrahiert werden, was es uns ermöglicht, für jede unserer Lithiumbatterien eine Art „digitalen Zwilling“ nachzubilden, der für die Durchführung von Tests und Simulationen insbesondere im Planungsbereich nützlich ist und um Verhaltenshypothesen auch für Batterien der zukünftigen Generation zu untersuchen.

Welche Batteriedaten analysiert das Flash Data Center?

Das Flash Data Center analysiert alle Betriebsparameter der Lithiumbatterie, nämlich:

• SOH (State of Health), d. h. den allgemeinen Gesundheitszustand der Batterie, der von entscheidender Bedeutung ist, da er uns eine genaue Momentaufnahme des Gesundheitszustands jeder einzelnen Lithiumbatterie auf dem Markt ermöglicht.
• Spannungen
• Ströme
• Temperaturen
• Untersuchung der Lade- und Entladezeiten unter besonderer Berücksichtigung der während dieser Aktivität erreichten Mindest- und Höchstwerte

Die Vorteile von Flash Data Center führen zu einer echten Nutzungsoptimierung industrieller Anwendungen, und zwar ausgehend von der Leistung.

Eine Lithiumbatterie kann in unterschiedlichen Zusammenhängen und auf unterschiedliche Weise verwendet werden, was sich auf ihre Lebensdauer auswirkt.

Bereits im Voraus zu wissen, wo und wie man handeln muss, um die Lebenszyklen zu verlängern oder die Leistung zu verbessern, ist an sich schon ein großer Vorteil.

Seit 2012 stellen wir Lithiumbatterien her, die in den unterschiedlichsten Einsatzbereichen verwendet werden und den verschiedensten Belastungen ausgesetzt sind, zum Beispiel im Bereich der automatisierten Logistik, wo FTFs und LGVs 24 Stunden am Tag in Industrieanlagen bei Temperaturen von -30° bis +45° nonstop arbeiten.

Dank Fernüberwachung und prädiktiver Datenanalyse kann man:

• Verstehen, wie der Benutzer eine Lithiumbatterie verwendet
• Die tatsächliche Batterielebensdauer auf dem Fahrzeug schätzen
• Voraussagen, wie sich die Batterie in Zukunft verhalten wird

Drei wesentliche Informationen, sowohl für uns als auch für den Kunden, zu denen wir eine sorgfältige Planung des Austauschs vorschlagen und nützliche Informationen liefern können, um die Leistung der Maschine selbst zu korrigieren und zu perfektionieren und ihre Produktivität zu steigern.

Aber die Vorteile der Fernsteuerung und der vorausschauenden Analyse sind damit noch nicht erschöpft! Wer auf Flash Battery setzt, baut oft nicht nur eine Lithium-Batterie in sein Industriefahrzeug ein, im Gegenteil, wir haben es mit kompletten Systemen zu tun, bei denen Informationstechnologie, IOT und künstliche Intelligenz zu echten Verbündeten werden, um die Zuverlässigkeit der Anwendung im Laufe der Zeit zu gewährleisten.

• Die Anwendung richtig dimensionieren

  Die Implementierung der Fernüberwachungsfunktion bereits in der Prototypenphase ermöglicht es beispielsweise, das Fahrzeug optimal zu dimensionieren. Durch die Analyse der Prototyp-Daten kann man schnell verstehen, ob die Anwendung eine Lithiumbatterie mit mehr oder weniger verfügbarer Energie oder mit bestimmten Eigenschaften benötigt, um ihre Leistung zu steigern.

• Nützliche Informationen über die tatsächliche Nutzung der Anwendung gewinnen

Unsere Kunden sind oft nicht die Endverbraucher des elektrifizierten Fahrzeugs: Flash Battery-Lithiumbatterien werden in Fahrzeuge eingebaut, die der Kunde auf der ganzen Welt vermarktet, und es liegt auf der Hand, dass die Verfügbarkeit der Betriebsdaten in Echtzeit eine Analyse der korrekten Nutzung der Anwendung durch den Endnutzer ermöglicht (z. B. wenn das Fahrzeug wiederholt Vollentladungen oder Temperaturen außerhalb des zulässigen Bereichs ausgesetzt ist).

Nehmen wir den Fall einer Straßenkehrmaschine: Durch ständige Überprüfung der Daten können wir gezielt analysieren, wie sich die Batterie im jeweiligen Einsatzkontext verhält, wie ihr Lade- und Entladeprofil ist, wo ihre Grenzen liegen und wie der Endverbraucher sie nutzt. Dank dieser Daten wird der Hersteller in der Lage sein, die tatsächliche Nutzung zu überprüfen und Verbesserungen an zukünftigen Flotten vorzunehmen, und wir werden wiederum in der Lage sein, spezifische Batterien zu entwickeln, die immer leistungsfähiger werden.

• Vorausplanung von Eingriffen verwalten

  Flash Data Center ermöglicht mit seiner automatischen Kontrolle der Daten durch Machine Learning endlich eine vorausschauende Planung für außergewöhnliche Wartungseingriffe, wodurch unnötige und kostspielige Maschinenstillstände vermieden werden, und gibt dem Kunden die Möglichkeit, das Ende der Lebensdauer der Anlagen selbstständig zu verwalten und den Austausch von Lithium-Batterien am Ende ihrer Lebensdauer für ganze Flotten nachhaltig einzuplanen, so dass Entsorgungskosten optimiert und reduziert sowie die Effizienz von Prozessen verbessert werden.

Ein System, das Daten für immer intelligentere Lithiumbatterien lernt, speichert und verarbeitet

Heute ermöglicht Flash Data Center eine sehr genaue SOH-Analyse, die uns die Möglichkeit gibt, Lithiumbatterien der neuen Generation zu untersuchen, die immer leistungsfähiger und intelligenter werden und deren Eigenschaften speziell für die Bedürfnisse und den Einsatz in jeder Art von industrieller Anwendung entwickelt wurden.

Seine zukünftige Entwicklung wird mit der Datenmenge einhergehen, die ihm zur Verfügung gestellt wird. Wir sprechen von einem intelligenten System, das ständig lernt, speichert und verarbeitet. Nach und nach treffen neue Daten ein und werden durch das Machine Learning verarbeitet, analysiert, angepasst und untersucht.