Intelligente Produktionslösungen durch smarte Automatisierung und digitale Vernetzung

Die Expansion der Produktionskapazitäten für mobile Energiespeicher ist eine der größten Herausforderungen auf dem Weg zu einer nachhaltigen Mobilität. Allerdings erfordert die Produktion von Batterysystemen im Vergleich zu der von elektrischen Antrieben erhebliche neue Investitionen. ​Zur Reduzierung des Risikos unserer Kunden vereinen wir Experten für die Modulfertigung - von der Vormontage und dem Isolieren bis zur Batterie Pack-Fertigung, unabhängig der eingesetzten Zellform. Dabei bieten wir Lösungen für:

• Einsatz und Befestigung der Zellmodule im Gehäuse des Batteriepacks
• Elektrische und thermische Integration der Zellmodule
• Verschließen des Gehäuses und Durchführung von Dichtheitsprüfungen an den Batteriepacks
• Laden und Programmieren der Batteriepacks
• Abschließende End-of-Line-Prüfungen zur Sicherzustellung hoher Qualitätsstandards aller Battery-Produktionsschritte

Unsere Schlüsselkompetenzen im Maschinenbau sowie für digitale Applikationen vereinen wir für Konzepte mit modularen Maschinensystemen, die einen hohen Kundennutzen bieten. Unsere Smart Machine Platform bildet dabei die zentrale Basis unserer Produktions-IT und bietet maschinennahe, skalierbare Softwarelösungen. Mit unserer Smart Machine Platform verfolgen wir das Ziel der Gestaltung einer zentralen Informations-Schnittstelle, die alle relevanten Anforderungen und Funktionen für die Fertigung abdeckt. Machine-Learning-Algorithmen und KI-gestützte Datenanalysen ergänzen die Funktionalität unserer Maschinen, stellen die Prozessfähigkeit sicher und erhöhen die Effizienz.

Unseren Beitrag für eine CO₂ neutrale Produktion verfolgen wir über die gesamte Supply Chain hinweg. Dafür betrachten wir den Product Carbon Footprint (PCF) unserer Maschinen und Systeme. Den PCF verbessern wird durch Einsatz nachhaltiger Materialien, Energieeffizienz, Reduzierung bzw. Vermeidung von Medienverbräuchen und Anlagensoftware, die aktiv zur Verbrauchsreduktion beiträgt:

• Verwendung sparsamer Maschinenkomponenten mit geringem Stromverbrauch
• Einsatz rekuperativer Antriebe für einen höheren Wirkungsgrad
• Implementierung druckluftreduzierende Komponenten
• Einbindung der Mitarbeitenden in die Produktion, indem Stand-by-Zeiten oder mögliche Leckagen und Verschleiß im System frühzeitig erkannt werden
• Implementierung von Machine-Learning-Modellen für eine vernetzte und datengetriebene Steuerung der Produktion, Prozessoptimierung und Reduzierung von Ausschuss.