BMW Group, elektrikli araç bataryalarının üretim süreçlerini hızlandırmak ve kaynak kullanımını azaltmak amacıyla yapay zeka tabanlı yeni bir yaklaşımı devreye alıyor. Zagreb Üniversitesi ile yürütülen Insight adlı proje, batarya hücresi üretiminin belirli aşamalarında malzeme kullanımı ile üretim sürelerini önemli ölçüde azaltma potansiyeli sunuyor. Tüm üretim zincirinin uçtan uca optimize edilmesi, elektrot üretiminden hat sonu testlerine ve doğrudan geri dönüşüm süreçlerine kadar uzanan geniş kapsamıyla dikkat çekiyor. Yapay zeka modelleri geçmiş test verileri ile gerçek zamanlı üretim verilerini bir araya getirerek hücre performansını ve üretim parametrelerini önceden tahmin edebiliyor. Bu sayede geleneksel olarak maliyetli ve zaman alan test süreçlerinin sayısı ve süresi, projenin getirdiği öngörülerle azaltılabiliyor.
BMW, bu yaklaşımın yalnızca hızı artırmakla kalmayıp kaliteyi korumayı ve hatta iyileştirmeyi de hedeflediğini belirtiyor. Test süreçlerinde köklü bir değişim olarak görülen bu yaklaşım, batarya geliştirme aşamalarında sıkça karşılaşılan tekrar eden test serilerini azaltmayı amaçlıyor. Ham madde tüketimini düşüren ve üretim hatları ile laboratuvar kapasitesini daha verimli kullanıma yönlendiren bu yöntem, sonuçları erken aşamada öngörebildiği için döngüyü önemli ölçüde kısaltıyor. Proje çalışmaları Münih’teki BMW’nin batarya merkezinde yürütülüyor ve burası gelecekteki yüksek voltajlı elektrikli araç bataryalarının kalbini oluşturuyor. Şirketin batarya operasyonları şu ana kadar Münih, Parsdorf ve Salching olmak üzere üç ana lokasyonda yoğunlaşıyor: Münih Ar-Ge faaliyetlerini, Parsdorf seri üretime yakın hücre üretimini ve Salching ise doğrudan geri dönüşüm süreçlerini destekliyor.
Geliştirilen yapay zeka çözümlerinin prototip aşamasından çıkarılarak tüm üretim ağına entegre edilmesi için çalışmalar sürüyor. Aynı zamanda bu ortaklık, şirket için genç araştırmacıları bünyeye çekmek amacıyla bir yetenek havuzu oluşturuyor. Ancak kullanılan yapay zeka modellerinin teknik ayrıntıları ile sistemlerin tam ölçekli endüstriyel kullanıma geçiş tarihi hakkında henüz net bilgiler paylaşılmadı.
