»REVAMP: Automatisiertes Remanufacturing von variantenreichen Fahrzeugbatterien«

Damit die Automobilindustrie eine erfolgreiche Mobilitätswende mit klar erkennbaren ökologischen Vorteilen erreichen kann, sind ganzheitlichere Ansätze als bisher gefragt: Erst durch eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft lässt sich Elektromobilität mit knappen Rohstoffen und möglichst geringen Mengen problematischer Abfälle umweltschonend und gleichzeitig effizient auf die Straße bringen. Neue Konzepte für die Aufbereitung, das sogenannte Remanufacturing, und eine Nachnutzung gebrauchter Batterien für weitere Anwendungen am Ende ihres ersten Lebenszyklusabschnitts müssen schon bei der Produktion berücksichtigt werden.

Das Projekt »REVAMP« bietet einen neuen Ansatz zur Wiederverwertung gebrauchter Fahrzeugbatterien nach ihrem sogenannten »First Life«: Der Prozess beginnt mit einer automatisierten Zustandsbewertung der Batterien. Diese Bewertung dient dazu, autonome Entscheidungen über ihren Einsatz für eine Zweitnutzung, das »Second Life«, zu treffen. Erst dann durchlaufen die gebrauchten Batterien einen hochflexiblen De- und Remontageprozess, um sie effizient aufzubereiten und für das Second Life nutzbar zu machen. Die Implementierung nachhaltiger Konzepte für die Kreislaufwirtschaft im Projekt »REVAMP« kann auf diese Weise dazu beitragen, den ökologischen Fußabdruck in der Elektromobilität weiter zu reduzieren.

Hohe Komplexität der unterschiedlichen Batteriezustände nach dem First Life

Damit die Kosten für die Wiederaufbereitung der Batterien wirtschaftlich vertretbar bleiben, ist eine automatisierte De- und Remontage entscheidend: Die große Vielfalt an gebrauchten Batterien, die aufgrund unterschiedlicher Ausgangsvarianten, Einsatzgebiete im ersten Nutzungszyklus und Herstellungszeiträume entsteht, stellt hohe Anforderungen an die Remanufacturing-Linie. Hinzu kommen die verschiedenen Zustände der eingelieferten Batterien und Module. Um diese Komplexität zu beherrschen und die einzelnen Komponenten effizient zu verarbeiten, ist eine flexibel vernetzte Montagelinie erforderlich. Moderne Algorithmen zur Datenverarbeitung und künstliche Intelligenz ermöglichen die autonome Planung und Steuerung der Produktion.

Der Arbeitsplan ist in elf Arbeitspakete unterteilt:

1. Anforderungen & Anwendungsszenarien 

2. Batterie Zustandsbewertung und Second-Use Planung

3. Planung von De- und Remontage

4. Steuerung frei verketteter Remanufacturingsysteme

5. Aufbereitung von Batteriekomponenten

6. Automatisierte De- und Remontage

7. Anwendungsnahe Tests der Second-Use Batterien

8. Aufbau Demonstrator und Validierung  

9. KPI-basierte Ökobilanzierung

10. Entwicklung eines digitalen Zwillings (inkl. Traceability) vom Rohmaterial bis zum Second-Use

11. Integration des entwickelten digitalen Zwillings in das Remanufacturing

Damit das verknüpfte Produktionssystem zur De- und Remontage erfolgreich die passenden Entscheidungen treffen kann, setzen die Fraunhofer FFB und seine Projektpartner auf die Entwicklung eines Digitalen Produkt- und Anlagenzwillings. Die Daten aus der Batteriezellherstellung, Nutzungsdaten aus dem First Life und Prozessdaten aus dem laufenden Remanufacturing-Prozess werden zur Erstellung des Digitalen Zwillings erfasst und weiterverarbeitet. Damit ist sichergestellt, dass alle Anforderungen des Battery Passport gemäß EU Battery Regulation, Artikel 65 erfüllt werden und ein detailliertes digitales Abbild der Batterie entsteht, das über alle Lebenszyklusphasen mitgeführt wird. Ein konkretes Beispiel für eine autonome Entscheidung des Produktionssystems auf Basis der erstellten digitalen Zwillinge ist die Bestimmung des optimalen Anwendungsszenarios für das Second Life einer Batterie. Die erfassten Daten dienen auch zur Bewertung der Ökobilanz des entwickelten Remanufacturingkonzepts anhand von Leistungskennzahlen (KPI).

Das Projekt wird praxisnah in Zusammenarbeit am eMobility Technikum bei MAN Truck & Bus SE umgesetzt und erprobt, um so eine industriereife autonome Remanufacturing-Linie für die Aufbereitung von Batterien zu schaffen.