Modeling Process-Product Interdependencies in Battery Cell Production
The use of batteries in electric vehicles and stationary energy storage systems is widely regarded as a promising enabler for sustainable mobility and energy sectors. Although significant progress has been made over the last decade toward higher battery performance and lower production costs, there continues to be considerable potential to be exploited, especially along the battery cell production chain. The presented work provides an innovative approach to understand, quantitatively describe, and improve the complex battery cell production by modeling the process-product interdependencies along the process chain. Initially, the operating principle, different components of battery cells, and the production chain with its heterogeneous process steps and manifold process-product mechanisms are explained and corresponding challenges for battery cells are revealed. Many cause-effect relations along the process chain are not yet fully understood or controlled, which hinders an efficient production with lower scrap rates. Furthermore, quality in production systems and mathematical modeling are introduced to exhibit the current understanding respectively the existing quantitative tools for production improvement. In addition, evaluation criteria are defined, which are used to analyze recent publications in the core research field. The fulfillment of sixteen publications for each evaluation criteria is summarized in a heat map in order to identify open research needs across the research area. A clear description is given for further research in terms of investigating the complex process-product interdependencies along the battery cell process chain with mechanistic models. Consequently, the concept for modeling process-product interdependencies in battery cell production is explained in detail. The model framework based on the underlying process-structure-performance relationship is presented. The model framework comprises three connected modules. First, the process chain model module connects different mechanistic (algebraic and numerical) process models in a generic container platform via the structural parameters of the respective process step to allow a digital representation of the battery cell process chain. Second, the battery cell model module takes the final structural parameters from the process chain model and computes performance properties of the battery cells via a Doyle-Fuller-Newman type model. Third, the analysis methods module provides a detailed description on how to conduct an uncertainty and sensitivity analysis for the process chain model. Furthermore, a method to identify model-based production tolerances is presented that takes into account production cost and revenue as a function of production precision. Finally, the developed concept is prototypically implemented and an exemplary application of the developed framework for modeling process-product interdependencies in battery cell production is presented. Two elaborate use cases are provided to show the potential application fields of the framework. The first use case includes an uncertainty and sensitivity analysis for the cathode production to identify and quantify the impact of process parameter uncertainty on the structural parameter uncertainty and subsequently the final performance property uncertainty. The results show, among other things, that the uncertainty in volumetric energy density is affected but consistently low, while the uncertainty in discharge capacity is strongly correlated with the uncertainty in dry matter loading. The second use case addresses the identification of production tolerances for the coating and calendering process. Combining production cost and cell revenues suggest ideal production tolerances for a scenario which requires a more precise operation during the coating process than calendering and highly skilled operators for the coating process and a regular maintenance schedule. The work ends with a brief summary, a thorough critical review of the presented concept and an extensive outlook for further research.
Der Einsatz von Batterien in Elektrofahrzeugen und stationären Energiespeichersystemen wird weithin als vielversprechender Wegbereiter für eine nachhaltige Mobilität und Energiewirtschaft angesehen. Obwohl in den letzten zehn Jahren erhebliche Fortschritte bei der Steigerung der Batterieleistung und der Senkung der Produktionskosten erzielt wurden, gibt es nach wie vor ein erhebliches Potenzial, das es auszuschöpfen gilt, insbesondere entlang der Produktionskette von Batteriezellen. Die vorliegende Arbeit bietet einen innovativen Ansatz zum Verständnis, zur quantitativen Beschreibung und zur Verbesserung der komplexen Batteriezellenproduktion durch Modellierung der Prozess-Produkt-Interdependenzen entlang der Prozesskette. Zunächst werden das Funktionsprinzip, die verschiedenen Komponenten von Batteriezellen sowie die Produktionskette mit ihren heterogenen Prozessschritten und vielfältigen Prozess-Produkt-Mechanismen erläutert und entsprechende Herausforderungen für Batteriezellen aufgezeigt. Viele Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge entlang der Prozesskette sind noch nicht vollständig verstanden und beherrscht, was eine effiziente Produktion mit geringeren Ausschussquoten behindert. Des Weiteren werden Qualität in Produktionssystemen und mathematische Modellierung vorgestellt, um das aktuelle Verständnis bzw. die vorhandenen quantitativen Werkzeuge zur Produktionsverbesserung aufzuzeigen. Darüber hinaus werden Bewertungskriterien definiert, anhand derer aktuelle Veröffentlichungen im Kernbereich der Forschung analysiert werden. Die Erfüllung von sechzehn Publikationen für jedes Bewertungskriterium wird in einer Heatmap zusammengefasst, um den offenen Forschungsbedarf im gesamten Forschungsbereich zu identifizieren. Es wird klar beschrieben, dass weitere Forschung notwendig ist, um die komplexen Prozess-Produkt-Interdependenzen entlang der Prozesskette von Batteriezellen mit mechanistischen Modellen zu untersuchen. In der Folge wird das Konzept zur Modellierung von Prozess-Produkt-Interdependenzen in der Batteriezellenproduktion detailliert erläutert. Der Modellrahmen, der auf der zugrundeliegenden Prozess-Struktur-Leistungs-Beziehung basiert, wird vorgestellt. Der Modellrahmen besteht aus drei miteinander verbundenen Modulen. Erstens verbindet das Prozesskettenmodellmodul verschiedene mechanistische (algebraische und numerische) Prozessmodelle in einer generischen Containerplattform über die Strukturparameter des jeweiligen Prozessschrittes, um eine digitale Darstellung der Batteriezellenprozesskette zu ermöglichen. Zweitens übernimmt das Batteriezellenmodellmodul die endgültigen Strukturparameter aus dem Prozesskettenmodell und berechnet die Leistungseigenschaften der Batteriezellen über ein Modell vom Typ Doyle-Fuller-Newman. Drittens bietet das Modul Analysemethoden eine detaillierte Beschreibung, wie eine Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse für das Prozesskettenmodell durchgeführt werden kann. Darüber hinaus wird eine Methode zur Ermittlung modellbasierter Produktionstoleranzen vorgestellt, die Produktionskosten und -erlöse in Abhängigkeit von der Produktionsgenauigkeit berücksichtigt. Überprüfung des vorgestellten Konzepts und einem umfassenden Ausblick auf weitere Forschung.
Schließlich wird das entwickelte Konzept prototypisch implementiert und eine beispielhafte Anwendung des entwickelten Frameworks zur Modellierung von Prozess-Produkt-Interdependenzen in der Batteriezellenproduktion vorgestellt. Zwei ausführliche Anwendungsfälle zeigen die potentiellen Einsatzgebiete des Frameworks. Der erste Anwendungsfall umfasst eine Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse für die Kathodenproduktion, um die Auswirkungen der Prozessparameterunsicherheit auf die strukturelle Parameterunsicherheit und in der Folge die Unsicherheit der endgültigen Leistungseigenschaften zu identifizieren und zu quantifizieren. Die Ergebnisse zeigen unter anderem, dass die Unsicherheit in der volumetrischen Energiedichte beeinflusst wird, aber gleichbleibend gering ist, während die Unsicherheit in der Entladekapazität stark mit der Unsicherheit in der Trockenmassebeladung korreliert ist. Der zweite Anwendungsfall befasst sich mit der Ermittlung von Produktionstoleranzen für den Beschichtungs- und Kalandrierungsprozess. Durch die Kombination von Produktionskosten und Zellerträgen werden ideale Produktionstoleranzen für ein Szenario vorgeschlagen, das einen präziseren Betrieb während des Beschichtungsprozesses als beim Kalandrieren sowie hochqualifizierte Bediener für den Beschichtungsprozess und einen regelmäßigen Wartungsplan erfordert.
Die Arbeit endet mit einer kurzen Zusammenfassung, einer gründlichen kritischen
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