Führen Sie die Revolution in der Batterietechnologie an
Perfekte Batterieleistung ist kein Luxus – sie ist eine Notwendigkeit. Um den heutigen Erwartungen an Reichweite und Ladezeiten gerecht zu werden, benötigen Sie Intelligenz, Geschwindigkeit und Effizienz. Doch herkömmliches Testen bremst Sie aus: Lange Bestimmungen des State-of-Health (SOH) verzögern die frühe Entwicklung. Validierungen in späteren Phasen mit physischen Prototypen verzögern den Serienanlauf (SOP). Und der Zustand der Onboard-Batterie bleibt oft ein blinder Fleck. Verlagern Sie das Testen nach links – hin zu virtualisierten, datengestützten Validierungen, die Antworten liefern, bevor Probleme auftreten. Vom Zell-Design über die Pack-Integration bis hin zur Nutzung: Beschleunigen Sie jeden Schritt mit Simulation und Automatisierung. Während der globale Wettbewerb zunimmt und der Batteriemarkt jährlich um 20 % wächst, ist es entscheidend, die Abhängigkeit von Prototypen zu reduzieren und die Erkenntnisse skalierbar zu machen. Mit AVL an Ihrer Seite vereinen Sie Flottendaten, prädiktive Modelle und Ingenieurswissen, um Strategien des Batteriemanagementsystems (BMS) zu optimieren, die Lebensdauer zu verlängern und schneller voranzukommen. Vom Labor bis zur Straße – präzise, präventiv und kosteneffektiv.
SOH-Vorhersage, schnell und skalierbar
Batteriepack-Validierung ohne Fahrzeugprototypen
Flottenweite Sichtbarkeit des Batteriezustands
Längere Reichweite, kürzere Ladezeiten
Ursachen des Alterungsprozesses & KPIs, vollständig transparent
Frühere Erkenntnisse, geringere Kosten
Vorhersage des Zellalterungsprozesses mit Präzision – Let’s Release!
Beschleunigen Sie die SOH-Bestimmung, indem Sie intelligenter und nicht langsamer handeln. Veraltete Testkampagnen erstrecken sich über ein Jahr – blockieren Prüfstände, überlasten Klimakammern und verzögern Zeitpläne. Jeder Faktor, der die Alterung von Batterien beeinflusst – von Lade-/Entladezyklen über Temperatur bis hin zu Ruhe und mechanischem Stress – erfordert monatelange isolierte Tests. Selbst OEMs wiederholen die Tests von Lieferanten, um die Zellalterung zu verifizieren. Die Validierung kommt ins Stocken, Kapazitäten bleiben gebunden und die Markteinführungszeit wird länger. Aber warum Zeit verschwenden? Trainieren Sie Machine-Learning-Modelle mit frühen Zyklen, um Muster zwischen schnell und langsam alternden Zellen zu erkennen. Lassen Sie Algorithmen das Degradationsverhalten lernen und präzise die verbleibenden 20 – 40 % der SOH-Kurve vorhersagen – unter Verwendung aktiver Design-of-Experiments (DoE)-Strategien. Mit intelligenter Parametervariation und optimierter Testsequenzierung reduzieren Sie wertvolle Zeit, gewinnen früher Erkenntnisse und befreien Ressourcen – während andere noch testen.
Batteriepack-Validierung im Labor – Let’s Release!
Verkürzen Sie die Wartezeit, erkennen Sie Risiken frühzeitig: Die Validierung von Batteriepacks in physischen Fahrzeugen spiegelt zwar die realen Bedingungen wider, aber sie kommt viel zu spät. Probleme in dieser Phase zu entdecken, gefährdet den SOP-Zeitplan und erhöht die Kosten für Korrekturmaßnahmen. Warum also warten? Verschieben Sie die Validierung stattdessen auf den Batterieprüfstand. Mit Battery-in-the-Loop und vollständiger Fahrzeugsimulation spiegeln Sie reale Lasten, thermische Dynamik und Fahrerverhalten mit voller Automatisierung wider. Das Batteriepack reagiert wie auf der Straße, während Sie jeden Parameter kontrollieren. Simulieren Sie Reichweite, Stressleistung und extreme Temperaturen. Evaluieren Sie SOx-Werte wie State-of-Charge (SOC) unter realistischen Fahrbedingungen und verfeinern Sie Ihre Strategien frühzeitig. Führen Sie Alterungsvorhersagen, thermische Stressszenarien und vollständige Leistungstests auf Fahrzeugebene durch – noch bevor der erste Prototyp existiert. Keine Überraschungen in der späten Phase. Keine kostspieligen Nacharbeiten. Keine thermischen Ausfälle.
Vorhersage von SOx über Flotten hinweg – Let’s Release!
Hören Sie auf, den Zustand der Batterie zu erraten. Die Vorhersage von SOx während des Betriebs ist oft uneinheitlich und führt das BMS in die Irre und untergräbt Garantiefälle und Wartungsplanung. Und warum? Weil bordeigene Systeme nur eine Batterie in einem Fahrzeug sehen. Ohne breiteren Datenkontext schwanken die Werte unregelmäßig und verlieren an Bedeutung. Wechseln Sie von fragmentierten Messwerten zu cloudbasierter Intelligenz, die durch vernetzte BEVs und zentralisierte Datenanalyse unterstützt wird. Durch die Aggregation von Felddaten ganzer Flotten können Sie robuste SOx-Vorhersagemodelle erstellen, die optimierte Strategien direkt in das BMS einspeisen. KI-Methoden wie Long Short Memory (LSTM) und Transfer Learning kombinieren Labor- und Feldwissen, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Federated Learning gewährleistet den Datenschutz und verbessert gleichzeitig kontinuierlich die Modellleistung in globalen Flotten. Sie erhalten frühzeitige Warnungen vor Anomalien, eine zuverlässige Lebensdauerplanung und eine präzise SOx-Transparenz – nicht auf der Grundlage von Hypothesen, sondern von strukturierten Ergebnissen. Und mit der Ursachenanalyse können Sie quantifizieren, was wirklich eine Verschlechterung der Batterieleistung verursacht – und was Sie dagegen tun können.
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