Szakértői betekintés

Az elektromosjármű-akkumulátorok összeszerelésének újragondolása kiterjesztett valósággal és intelligens eszközökkel

3 perces olvasmány július 24, 2025

Akkumulátorgyártás elektromos járművekhez

Az elektromos mobilitás felgyorsulásával az elektromos járművek (EV) gyártása is fejlődik – az akkumulátort a gyártási folyamat középpontjába helyezve. Az akkumulátor nemcsak a gépkocsi hatótávolságát és töltési idejét határozza meg, hanem a biztonság szempontjából is rendkívül kritikus részegység. Már kisebb összeszerelési hibák is súlyos következményekkel járhatnak, beleértve a nehezen eloltható tüzeket. Ezeknek a kihívásoknak a leküzdése érdekében a gyártók olyan fejlett technológiákat alkalmaznak, mint a kiterjesztett valóság (AR) kivetítés, az intelligens eszközök és a valós idejű szerszámkövetés. Ezeknek az innovációknak az a célja, hogy fokozzák a biztonságot, javítsák a minőségbiztosítást és növeljék a termelési hatékonyságot.

Kihívás: precíz meghúzás és hegesztés

Az akkumulátorgyártás komplex, nagy pontosságú feladatok sorozatát foglalja magában. Minden egyes akkumulátor több száz cellát és több ezer elektromos csatlakozást tartalmaz, amelyek mindegyikét nagy pontossággal kell összeállítani. Bármilyen eltérés rövidzárlatot vagy instabil teljesítményt okozhat. A manuális folyamatok, például a meghúzás és a hegesztés továbbra is létfontosságúak, különösen olyan területeken, ahol az automatizálás nem megvalósítható. Az akkumulátortechnológia innovációjának egyre gyorsuló üteme pedig ezenfelül rugalmas és skálázható gyártási rendszereket igényel. A gyártóknak emellett a szakképzett munkaerő hiányával, valamint a fenntarthatósági és szabályozási követelményeknek, például az ESG-jelentéstételi és az ellátásilánc-átvilágítási kötelezettségeknek való megfeleléssel kapcsolatos egyre növekvő nyomással is szembesülniük kell.

Holisztikus megoldás az összeszereléshez és az újramegmunkáláshoz

Ezeknek a kihívásoknak a leküzdésére olyan holisztikus megoldást javaslunk, amely integrálja a dinamikus lézer- és video-kivetítést, az intelligens szerszámokat és a digitális szerszámkövetést. Ezek a technológiák egymással együttműködve vezetik végig a dolgozókat az összetett feladatokon, biztosítják a pontosságot és valós idejű visszajelzést adnak. Ezenkívül az újramegmunkálási folyamatok dinamikusan illeszthetők a képfelismerő rendszerek alkatrészspecifikus eredményeihez, például a hegesztési és habtokozási alkalmazások hibáinak azonosításához. Az összes folyamat során keletkező adatokat összegyűjtik és a felhőben tárolják, lehetővé téve a hosszú távú dokumentációt, valamint a mesterségesintelligencia-alapú elemzést és a folyamatos fejlesztést. Ez az integrált megközelítés nemcsak a működési hatékonyságot támogatja, hanem a környezetvédelmi és biztonsági normáknak való megfelelést is.

Hogyan működik?

A rendszer kiterjesztett valóság (AR) kivetítés alkalmazásával történő digitális dolgozói útmutatással indul, amely pontos utasításokat jelenít meg közvetlenül a munkadarabon. Ez lehetővé teszi a dolgozók számára, hogy nyomtatott kézikönyvek vagy VR-szemüvegek nélkül is pontosan végezzék el a feladatokat. Az intelligens szerszámok közvetlenül a szoftverből kapják meg a nyomatékspecifikációkat, és automatikusan beállítják azokat, biztosítva, hogy minden csavar megfelelően legyen meghúzva. A szerszámkövető rendszerek kamerák és infravörös jelölők segítségével valós időben felügyelik a szerszám helyzetét és a műveleteket.

A hegesztési folyamatokban az intelligens szerszámok elemzik az áram- és lángjellemzőket a hegesztési minőség értékeléséhez. A képfelismerő szoftver megvizsgálja az akkumulátort, és megjelöli az esetleges hibákat, amelyeket ezután az újramegmunkáló állomásokon kivetített útmutatás segítségével javítanak ki. Tűzvédelmi okokból hővezető habot alkalmaznak, az esetlegesen előforduló üregeket pedig észlelik és megjelölik a manuális korrekcióhoz.

A hegesztőrobotokat tesztcellákkal rendelkező próbaakkumulátorokkal tesztelik. Minden cellát QR-kódok segítségével követnek nyomon, és a teljes folyamat – a behelyezéstől a hegesztésig – dokumentálva van. Az eredményeket a laboratóriumban elemzik, és a végeredmény alapján optimalizálják a robotok beállításait. Minden adat visszakerül a digitális modellbe, folyamatos visszacsatolási hurkot létrehozva a fizikai és a digitális környezet között.

Legfontosabb előnyei

Az összeszerelési hibák kockázatának csökkentése és az egyenletes minőség biztosítása révén jelentős mértékben javítja a biztonságot.
A gyorsabb manuális műveleteknek és a csökkentett újramegmunkálási időnek köszönhetően növeli a hatékonyságot.
A valós idejű visszajelzés és az intuitív útmutatás minimalizálja az emberi hibákat, megkönnyítve a kevésbé tapasztalt dolgozók számára az összetett feladatok elvégzését.

A hulladék csökkentésével, az erőforrások megóvásával és az alacsonyabb energiafogyasztással a rendszer támogatja a fenntarthatóságot.
Az átfogó adatkövetés teljes körű nyomon követhetőséget és a szabályozási követelményeknek való megfelelést biztosít.
A mesterségesintelligencia-alapú elemzés állandó folyamatoptimalizálást tesz lehetővé, segítve a vállalatokat abban, hogy versenyképesek maradjanak egy gyorsan fejlődő iparágban.

Összefoglalás

Az elektromos járművek akkumulátorainak gyártása a legmagasabb szintű pontosságot, biztonságot és alkalmazkodóképességet igényli. A kiterjesztettvalóság-kivetítés, az intelligens eszközök és a valós idejű nyomon követés integrálásával a gyártók megfelelhetnek ezeknek az igényeknek, miközben javítják a hatékonyságot és a fenntarthatóságot. A termelési adatok szisztematikus gyűjtése és elemzése további optimalizálási és innovációs lehetőségeket nyit meg. Azok a vállalatok, amelyek ilyen intelligens, összekapcsolt megoldásokat alkalmaznak, versenyelőnyre tesznek szert, és hozzájárulnak az elektromos mobilitás biztonságosabb, fenntarthatóbb jövőjéhez. Egy holisztikus megoldásokat kínáló szolgáltatóval való együttműködés zökkenőmentes megvalósítást és hosszú távú sikert biztosít a teljes akkumulátorgyártási folyamat során. Ismerje meg az Atlas Copco ipari kivetítési útmutatási (IPG) és teljes munkaállomás megoldásait.