Research & Innovation

Attraverso l’utilizzo di un BMS, nel nostro caso attivo, le celle vengono bilanciate trasferendo energia da quelle con una carica più elevata a quelle con uno stato di carica (SoC) inferiore. L’energia viene così redistribuita all’interno della batteria, senza essere sprecata. A partire dai dati raccolti durante precedenti attività di ricerca, è stato progettato un prototipo software per la raccolta e l’analisi dei dati, in grado di stimare alcuni parametri fondamentali della batteria, tra cui lo stato di carica (SoC) e lo stato di salute (SoH).

Il progetto prevede l’implementazione di Intelligenza Artificiale e Machine Learning (ML). Un’attività fondamentale consiste nel completare il BMS con un software capace di utilizzare il Machine Learning per interpretare i dati reali e sviluppare un sistema di controllo in grado di riconoscere potenziali problemi. Sono state inoltre progettate reti avanzate, collegate tramite cloud a un database che raccoglie le informazioni necessarie per continuare ad addestrare il software. Le batterie utilizzate come sistema di propulsione nel settore automotive rappresentano infatti un ambito relativamente giovane, caratterizzato da soluzioni differenti e in continua evoluzione. La raccolta di dati come il SoC, le temperature e il numero di cicli di carica e scarica può fornire al software gli elementi necessari per continuare l’apprendimento e aggiornare costantemente il BMS nel lungo periodo.

Il contributo del CIM

Nell’ambito del progetto BMS, STAR7 si è avvalsa del supporto del Competence Industry Manufacturing 4.0 (CIM) come partner, con l’obiettivo di individuare gli algoritmi di Machine Learning più adatti e ricevere supporto nella progettazione di un archivio remoto.

L’esigenza di sviluppare un progetto dedicato all’economia circolare per le batterie dei veicoli elettrici è emersa in modo naturale grazie all’esperienza maturata da STAR7 nei servizi a supporto del manufacturing del settore.

Il progetto di economia circolare mira a massimizzare l’efficienza nell’impiego delle risorse, ridurre gli sprechi e contenere l’impatto ambientale delle batterie utilizzate in diversi settori, tra cui automotive, elettronica ed energia.

L’innovazione proposta affronta il tema della tracciabilità dei componenti che possono essere riparati, ricondizionati, riutilizzati o riciclati. La soluzione comprende un manuale per il disassemblaggio completo della batteria, con particolare attenzione alla sicurezza, e una procedura per analizzare e caratterizzare i moduli delle batterie che non possono essere riparati. I moduli verranno qualificati attraverso diverse prove di laboratorio, per valutarne l’impiego in nuove applicazioni, sia in ambito automotive sia in ambito civile.

La proposta Circular Economy punta a prolungare il ciclo di vita dei moduli, certificati per un lungo periodo di tempo, destinando i moduli stessi o le singole celle ad applicazioni meno impegnative. Solo dopo le fasi di riparazione, riutilizzo e riciclo dei componenti si procede al recupero degli elementi rari. In prospettiva, l’evoluzione delle tecnologie di recupero, oggi ancora dispendiose, potrà aumentarne l’efficienza e contribuire allo sviluppo di un sistema completamente circolare, riducendo lo spreco di risorse naturali.

Il contributo del CIM

Nell’ambito del progetto Circular Economy, STAR7 si è avvalsa del supporto del Competence Industry Manufacturing 4.0 (CIM) come partner, con l’obiettivo di sviluppare un sistema di tracciabilità collegato al cloud e definire le linee guida per l’analisi di un modello di business efficace per il progetto di ricerca.

STAR7 e il CIM hanno inoltre organizzato un workshop per favorire il confronto con i leader di settore interessati all’ambito del progetto.