Honeywell annuncia il lancio di Battery Manufacturing Excellence Platform (Battery MXP), una soluzione software basata su intelligenza artificiale (AI).
Questa piattaforma è progettata per ottimizzare il funzionamento delle gigafactory fin dal primo giorno, migliorando la resa delle celle delle batterie e accelerando l’avvio degli impianti produttivi.
Le soluzioni tradizionali standalone comportano per i produttori di batterie un tasso di scarto di materiale che può raggiungere il 30% a regime, e ancora più elevato durante il processo di avviamento dell’impianto[ii]. Questo può portare a milioni di dollari di spreco tra energia e materiali, mentre la gigafactory passa lentamente a una produzione più efficiente e redditizia nell’arco di diversi anni.
Fornendo dati precisi e in grado di migliorare il controllo della qualità e il processo decisionale all’interno dell’impianto, Battery MXP è stato progettato per aiutare gli stabilimenti a ridurre i tempi di avvio della produzione, a ridurre del 60% gli scarti dei materiali in fase di avviamento e ad aumentare i tassi di consegna per soddisfare la crescente domanda di batterie a base di litio.
L’elettrificazione della vita quotidiana continua ad aumentare la domanda globale di batterie agli ioni di litio di qualità per alimentare i veicoli elettrici, l’elettronica di consumo e i sistemi di accumulo di energia a batteria – ha dichiarato Pramesh Maheshwari, President of Honeywell Process Solutions. Poiché è prevista la costruzione di oltre 400 gigafactory in tutto il mondo entro il 2030, Battery MXP di Honeywell è una tecnologia cruciale che consente ai produttori di massimizzare la resa delle celle e di raggiungere il picco di produzione molto più rapidamente rispetto alle soluzioni tradizionali.
Battery MXP integra nel processo di produzione applicazioni di intelligenza artificiale che consentono di individuare e risolvere i problemi di qualità prima che si traducano in scarti di materiale. La soluzione utilizza il machine learning per identificare le condizioni che portano a problematiche di qualità e trasforma questi dati in informazioni orientate all’azione che i produttori possono utilizzare per migliorare l’efficienza e la produttività.
Grazie a Battery MXP di Honeywell e alle sue capacità di automazione, saremo in grado di creare rapidamente ed efficacemente una base per la nostra rete di gigafactory – ha dichiarato John Kem, president of American Battery Factory. Questa soluzione è fondamentale per le nostre operazioni di produzione perché ci permette di ridurre gli scarti e di scalare rapidamente, assicurandoci al contempo di soddisfare la domanda statunitense e internazionale di batterie al litio-ferro-fosfato di alta qualità, mentre ci prepariamo all’aumento senza precedenti previsto per il prossimo decennio.
Grazie alla tracciabilità bidirezionale e alla genealogia, Battery MXP monitora le celle delle batterie dalla materia prima al prodotto finito in tempo reale, contribuendo a garantire la qualità del prodotto in ogni fase. La soluzione consente anche di rispondere ad altre sfide fondamentali cui devono far fronte i produttori di batterie, offrendo soluzioni per il controllo dei processi, la gestione della forza lavoro e la prevenzione degli incendi da fuga termica delle batterie. Questi elementi di sicurezza aiutano sia gli operatori delle gigafactory che gli utenti finali delle batterie a rimanere al sicuro.
L’utilizzo dell’automazione per far progredire il percorso di elettrificazione del mondo rientra nell’allineamento del portfolio di Honeywell ai megatrend dell’automazione e della transizione energetica. In qualità di protagonista della transizione energetica globale, Honeywell sta mettendo a disposizione il suo portfolio completo di soluzioni per l’automazione industriale, l’IoT (Internet of Things), la movimentazione dei materiali, l’automazione degli edifici e la sicurezza per aiutare i produttori di batterie a immettere sul mercato prodotti affidabili il più rapidamente possibile, per soddisfare la domanda prevista di celle per batterie.
Fonte: Honeywell
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