Siemens et Hirano Tecseed, un constructeur de machines japonais, s'associent pour transformer les processus de fabrication des batteries
La collaboration soutient l'optimisation et la numérisation des machines de fabrication de batteries
Cette collaboration porte sur la normalisation et la numérisation des machines de revêtement de batteries afin d'optimiser les processus de revêtement, de réduire les déchets et d'améliorer la qualité des produits et les performances des opérateurs.
Le marché des batteries se développe rapidement en raison de l'évolution mondiale vers l'énergie durable, et en particulier de l'importance croissante des véhicules électriques et du stockage de l'énergie à l'échelle de l'utilité publique. Hirano et d'autres constructeurs de machines cherchent à augmenter la production de batteries et à réduire leurs coûts tout en maintenant des niveaux élevés de qualité et de sécurité. Une étape cruciale de la production consiste à revêtir des bandes de feuilles de plusieurs couches actives pour former les électrodes de la batterie. Tout défaut dans ce processus peut avoir une incidence négative sur les performances et la durabilité de la batterie finie. Une surveillance étroite et un contrôle de la vitesse et de la tension pendant le processus de revêtement sont essentiels.Un élément clé de la collaboration a été le développement d'un jumeau numérique pour l'équipement de fabrication de batteries. Grâce au logiciel Simcenter™ de Siemens, Hirano a simulé et testé avec succès un jumeau numérique de sa machine de revêtement de batteries. S'appuyant sur les données en temps réel d'un contrôleur Simatic et des entraînements Sinamics, qui automatisent la machine pilote, la simulation fournit un modèle virtuel très précis pour les tests de performance. En s'appuyant sur Simcenter™ Amesim™, un logiciel de simulation de systèmes de la plateforme Siemens Xcelerator, les ingénieurs concepteurs de Hirano peuvent évaluer et optimiser virtuellement le système de manutention de la bande de la machine pour un débit maximal.
Auparavant, les paramètres des machines de Hirano étaient définis en fonction de l'expérience, ce qui pouvait entraîner des produits défectueux en raison de réglages incorrects. L'utilisation de la technologie complète de jumeau numérique de Siemens a permis à Hirano de configurer et de simuler une machine dans un environnement virtuel avant de s'engager dans la production physique. Cela permet à Hirano de réduire considérablement le besoin de prototypes physiques et de prévoir les défauts potentiels des produits. Les ingénieurs de développement peuvent évaluer et optimiser les réglages de la machine cinq fois plus vite dans l'environnement virtuel que dans l'environnement physique. En outre, jusqu'à 80 % de la simulation de la machine et du jumeau numérique peuvent être construits à l'aide de blocs fonctionnels standard préconfigurés, ce qui permet de réduire les délais de mise en œuvre et de mise en service, ainsi que les coûts de développement. Nous sommes ravis de collaborer avec Siemens pour améliorer nos processus de fabrication de batteries", a déclaré Katsuhiro Omori, directeur et cadre supérieur de la R&D chez Hirano Tecseed. "L'intégration des systèmes de simulation mécatronique et d'automatisation dans un environnement de modélisation unifié a considérablement aidé Hirano à identifier les défauts potentiels des produits et à faire progresser l'optimisation de nos processus machine dans un cadre virtuel.""En tirant parti de nos technologies avancées de simulation et d'automatisation, Siemens permet à Hirano d'atteindre des niveaux d'efficacité et de qualité sans précédent dans la fabrication de batteries", a ajouté Michael Thomas, vice-président senior de l'automatisation industrielle et responsable des machines de production chez Siemens. "Ce partenariat illustre notre engagement à stimuler l'innovation et à soutenir nos clients dans leur parcours de transformation numérique."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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