DemoSens
Digitalisierung einer automatisierten Demontage und sensorgestützten mechanischen Aufbereitung von Lithium-Ionen-Batterien für ein hochwertiges Recycling
Das vom BMBF geförderte Verbundprojekt DemoSens – Digitalisierung einer automatisierten Demontage und sensorgestützten mechanischen Aufbereitung von Lithium-Ionen-Batterien für ein hochwertiges Recycling - hat zum Ziel das Recycling von Lithium-Ionen-Batterien aus Elektrofahrzeugen entlang der gesamten Prozesskette von der Demontage über die Sortierung bis hin zur mechanischen Aufbereitung umfassend zu digitalisieren und zu automatisieren. Das Projekt ist dem BMBF-Kompetenzcluster Recycling / Grüne Batterie – Green Battery zugeordnet.
Innerhalb des Vorhabens erfolgt seitens des Instituts für Unternehmenskybernetik (IfU) die Entwicklung, Erprobung und Implementierung von Verfahren des maschinellen Lernens für die automatisierte Demontage von EV-Batteriesystemen durch selbstlernende Robotersysteme. Ziel ist es, bisher bestehende Algorithmen auf Basis des maschinellen Lernens weiterzuentwickeln, sodass eine robotergestützte Demontage adaptiv und generalisierbar auf Teilkomponenten des EV-Batteriesystems erfolgen kann. Die entwickelten lernfähigen Algorithmen werden innerhalb eines Kleinstdemonstrators vorvalidiert und anschließend in die Pilotanlage übertragen.
