Ofensiva de calidad para mejores baterías

Con nuevos métodos de AQua, la calidad del recubrimiento de los electrodos puede verificarse automáticamente. (Foto: Irina Westermann, KIT) / With new methods from AQua, the quality of the electrode coating can be checked automatically. (Photo: Irina Westermann, KIT)

Fabricación de un montón de electrodos en el laboratorio. Las líneas de producción semiautomáticas garantizan una fabricación flexible. (Foto: Markus Breig, KIT)

Potente, duradera y segura: Con estas características y un precio asequible, las baterías "Made in Germany" podrían pronto estar en la cima mundial. Para ello, se están desarrollando y probando, entre otras cosas, enfoques avanzados para garantizar la calidad y la analítica en la producción, actualmente en el Instituto Karlsruhe de Tecnología (KIT). El trabajo en el clúster de investigación de baterías AQua se realiza en estrecha colaboración con socios de investigación en la "Fábrica de Investigación de Baterías", iniciativa del Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF).

Asegurar una alta calidad a costes lo más bajos posible — eso es lo que quieren los científicos en una nueva plataforma de investigación, que se ha puesto en marcha en el KIT como parte del clúster de competencia en baterías AQua (que significa: Analítica / Garantía de Calidad). Para ello, primero analizan cada paso de la producción, desde las materias primas hasta la celda terminada, para identificar posibles fuentes de error. Luego, pretenden optimizar y automatizar la gestión de errores durante la proceso en curso, de modo que al final se garantice una calidad constante y elevada. "En la producción, cada paso debe ser correcto. Todo está coordinado y cualquier error puede afectar el rendimiento posterior de las celdas", dice el profesor Helmut Ehrenberg del Instituto de Materiales Aplicados (IAM-ESS) del KIT, quien coordina los trabajos de investigación. "La capacidad analítica y de garantía de calidad tiene una influencia decisiva en la calidad, seguridad y costes de una celda". Las soluciones que proponen los investigadores se desarrollan con métodos de control de fabricación integrado y se implementan en toda la cadena de procesos.

Investigación en detección automática de errores

Para detectar posibles errores críticos en el proceso de producción lo antes posible y para interpretarlos correctamente, los científicos trabajan en los proyectos AQua, entre otros, siguiendo el principio del Análisis de Modos de Falla y sus Efectos (FMEA). "De este modo, introducimos errores de manera controlada y dirigida para cuantificar con precisión la relación entre una perturbación y sus efectos en las celdas", explica la Dra. Lea de Biasi, una de las investigadoras del proyecto. "Cuando definimos criterios de rendimiento específicos como objetivos de calidad, podemos establecer límites de tolerancia para todos los pasos relevantes del proceso". Estos límites se aplican directamente en la producción. Además, AQua desarrolla métodos para captar en tiempo real factores críticos de influencia — como la homogeneidad del recubrimiento de los electrodos o la humedad residual de los componentes al inicio de la fabricación de la celda. En la detección automática de errores, los productos intermedios se inspeccionan inmediatamente después de cada paso mediante máquinas, y las piezas defectuosas se separan. "Además, es posible deducir las causas de los errores", dice de Biasi. "De este modo, podemos corregir las perturbaciones del proceso a tiempo y evitar costes adicionales por desecho".

Infraestructura de datos para una rápida transferencia de investigación

La nueva plataforma de investigación se complementa con un proyecto acompañante, coordinado en el KIT por el Dr. Michael Selzer del Instituto de Materiales Aplicados — Ciencia de Materiales Computacional (IAM-CMS). Aquí, entre otros aspectos, se trata del intercambio de la plataforma con otros clústeres de competencia en baterías de la "Fábrica de Investigación de Baterías" y de colaboraciones con la industria. Pero el foco principal está en la creación de una infraestructura de datos: "En los experimentos y simulaciones a gran escala en el proyecto AQua, generamos grandes cantidades de datos que deben analizarse mediante procedimientos específicos de análisis de datos a través de flujos de trabajo estandarizados", explica Selzer. "Con la infraestructura de datos, creamos un acceso sostenible a estos datos de investigación y herramientas de análisis". Esto es una contribución clave para garantizar la calidad y también para la transferencia de conocimientos en la fabricación de baterías, subraya la profesora Britta Nestler del IAM-CMS, quien apoya significativamente el proyecto como experta en simulación de microestructuras. "Queremos desarrollar en AQua una comprensión integral y transversal del impacto de la interacción entre materiales, pasos de fabricación y particularidades electroquímicas en las estructuras y propiedades de la batería".