PRedictive Industrial Maintenance Agent for Batteries

Ziel des Vorhabens ist die Erforschung und Validierung einer Internet of Things (IoT)-Plattform, die den wachsenden Markt der Elektromobilität in Industrie und Logistik adressiert. Für die dort verwendeten Sekundär-Batterien sollen drohende Ausfälle und passgenaue Wartungseinsätze vorhergesagt werden – predictive maintenance – sowie relevante Historiendaten zusammengestellt werden. Diese Maßnahmen ersparen hohe Kostenaufwände im produktiven Betrieb und erhöhen den Ausnutzungsgrad der Batterie, auch im zweiten Leben. Erreicht werden sollen diese Ziele mittels wissenschaftlicher Emulation von Batteriedaten, Algorithmen der künstlichen Intelligenz sowie einer auf das Industrieumfeld maßgeschneiderten Soft- und Hardware, die Speicher-, Rechen- und Kommunikationsaufwände minimiert bzw. optimal zwischen den IoT-Geräten und einer Datencloud verteilt.

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Förderkennzeichen:

DIK-2107-0007/ DIK0384/02