Honeywell ha presentado su Plataforma de Excelencia en la Fabricación de Baterías (Battery MXP), una solución de software basada en inteligencia artificial diseñada para optimizar el funcionamiento de las gigafábricas desde el primer día, mejorando el rendimiento de las celdas de baterías y acelerando la puesta en marcha de las instalaciones para los fabricantes.
Las tasas de desecho de material de los fabricantes de baterías con las soluciones independientes tradicionales pueden llegar al 30% en estado estacionario e incluso más durante el proceso de puesta en marcha de las instalaciones. Esta práctica puede suponer el despilfarro de millones de dólares en energía y material mientras una gigafactoría escala lentamente hacia una producción más eficiente y rentable a lo largo de varios años.
Battery MXP incorpora técnicas de IA en el proceso de fabricación, lo que permite detectar y solucionar los problemas de calidad antes de que den lugar a material desechado. La solución utiliza el aprendizaje automático para identificar las condiciones que conducen a problemas de calidad y convierte estos datos en información orientada a la acción que los fabricantes pueden utilizar para mejorar la eficiencia y la productividad.
Al proporcionar datos potentes que pueden mejorar el control de calidad y la toma de decisiones en la planta, este software está diseñado para ayudar a los fabricantes a reducir el tiempo de aceleración de la producción, reducir las tasas de desechos de material de arranque en un 60% y aumentar las tasas de entrega para satisfacer la creciente demanda de baterías de litio.
“Con Battery MXP de Honeywell y sus capacidades de automatización, podremos establecer rápida y eficazmente una base para nuestra red de gigafábricas”, ha apuntado John Kem, presidente de American Battery Factory. “Esta solución es vital en nuestra operación de fabricación porque nos permite reducir la chatarra y escalar rápidamente, al tiempo que garantiza que satisfacemos la demanda estadounidense e internacional de baterías de litio hierro fosfato de alta calidad mientras nos preparamos para el aumento sin precedentes que se espera en la próxima década”.
Proporcinando trazabilidad bidireccional y genealogía, rastrea las celdas de las baterías desde la materia prima hasta el producto acabado en tiempo real, ayudando a garantizar la calidad del producto en cada paso. La solución también ayuda a abordar otros retos clave a los que se enfrentan los fabricantes de baterías al ofrecer soluciones para el control de procesos, la gestión de la mano de obra y la prevención de incendios en baterías por fuga térmica. Estos elementos de seguridad ayudan tanto a los operarios de la gigafactoría como a los usuarios finales de las baterías a mantenerse seguros.
“La electrificación de la vida cotidiana sigue aumentando la demanda mundial de baterías de iones de litio de calidad para alimentar vehículos eléctricos, electrónica de consumo y sistemas de almacenamiento de energía en baterías”, ha señalado Pramesh Maheshwari, presidente de Honeywell Process Solutions. “Con la construcción de más de 400 gigafábricas previstas en todo el mundo para 2030, Battery MXP de Honeywell es una tecnología crucial que permite a los fabricantes maximizar el rendimiento de las celdas y alcanzar el pico de producción mucho más rápido que con los métodos tradicionales”.
El uso de la automatización para avanzar en el camino de la electrificación mundial respalda la alineación de la cartera de la compañía con las megatendencias de automatización y transición energética. Como actor clave en la transición energética mundial, está aplicando su cartera completa en automatización industrial, IoT (Internet de las cosas) ciberseguridad, manipulación de materiales, automatización de edificios y soluciones de seguridad para ayudar a los fabricantes de baterías a llevar productos fiables al mercado lo más rápido posible para satisfacer la demanda prevista de celdas de batería.
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Su futuro está claramente orientado a una expansión significativa, impulsada por la continua evolución de la inteligencia artificial, IoT y el análisis de datos en tiempo real
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