Tüm üretim zincirinde optimizasyon

Söz konusu proje, batarya hücrelerinin üretim sürecini uçtan uca ele alıyor. Elektrot üretiminden başlayarak hat sonu testlerine ve doğrudan geri dönüşüm süreçlerine kadar uzanan geniş bir kapsamda geliştirilen yapay zeka modelleri, üretimin her aşamasında verimliliği artırmayı hedefliyor. Sistem, geçmiş test verileri ile gerçek zamanlı üretim verilerini bir araya getirerek batarya hücrelerinin performansını ve üretim parametrelerini önceden tahmin edebiliyor.

Bu yaklaşım sayesinde geleneksel olarak oldukça maliyetli ve zaman alıcı olan test süreçlerinin sayısı ve süresi azaltılabiliyor. BMW, bu yöntemin yalnızca hız kazandırmakla kalmayıp aynı zamanda kaliteyi koruyabileceğini hatta artırabileceğini belirtiyor.

Test süreçlerinde radikal değişim

Ayrıca Bkz.Yeni BYD Sealion 05 satışa çıktı: 630 km menzil, 9 dakikada şarj

Proje çalışmaları ise BMW’nin Münih’teki batarya merkezinde yürütülüyor. Bu merkez, şirketin gelecekteki yüksek voltajlı elektrikli araç bataryaları için hücre geliştirme faaliyetlerinin kalbini oluşturuyor. BMW, batarya operasyonlarını Münih, Parsdorf ve Salching olmak üzere üç ana lokasyonda topluyor. Münih araştırma ve geliştirme faaliyetlerine odaklanırken Parsdorf seri üretime yakın hücre üretimini üstleniyor. Salching ise doğrudan geri dönüşüm süreçlerini destekliyor.

BMW yetkilileri, geliştirilen yapay zeka çözümlerinin prototip aşamasından çıkarılarak üretim ağı genelinde kullanılabilir hale getirilmesi için çalışmaların sürdüğünü belirtiyor. Ayrıca bu ortaklık şirket için bir yetenek havuzu oluşturma işlevi de görüyor. BMW, batarya teknolojileri ve yapay zeka alanında uzmanlaşan genç araştırmacıları bünyesine katmayı hedefliyor. Öte yandan BMW, kullanılan yapay zeka modellerinin teknik detaylarını ya da bu sistemlerin tam ölçekli endüstriyel kullanıma ne zaman geçeceğini henüz açıklamış değil.