バッテリー性能の最大化

SOHをより迅速に判断するには、効率的に取り組むことが必要です。従来のテストキャンペーンは1年以上かかり、試験設備や気候チャンバーを占有し、タイムラインを遅らせてしまいます。充放電サイクルや温度、休止状態、機械的ストレスなど、バッテリー劣化に影響を与える各要因は、個別に数ヶ月間のテストを必要とします。OEMでさえ、セルの劣化を確認するためにサプライヤーのテストを再実施することがあります。その結果、検証が停滞し、キャパシティが埋まり、市場投入までの時間が延びてしまいます。時間の無駄を避けて、効率的に進める方法を探るべきです。初期サイクルを活用して機械学習モデルを訓練し、高速と低速で老化するセルのパターンを検出させましょう。アルゴリズムに劣化の挙動を学習させることで、SOHカーブの残り20～40％を正確に予測することができます。アクティブな設計実験（DoE）戦略を使用し、賢いパラメーター変更と最適化された試験の順序設定を通じて貴重な時間を節約し、早期に洞察を得てリソースを解放することが可能になります。他社がまだテストをしている間に進展を遂げることができます。

バッテリーの状態を推測する必要はありません。運用中のSOx予測は一貫性に欠けることが多く、BMS（バッテリーマネジメントシステム）を誤解させ、保証イベントやメンテナンス計画を妨げる原因になります。それは、車載システムでは車両内の1つのバッテリーしか監視できないからです。広範なデータの文脈がなければ、値は不規則に変動し、意味を失います。 そこで、分散した読み取りデータからクラウドベースのインテリジェンスに移行しましょう。接続されたBEV（バッテリー電気自動車）と中央集約型のデータ分析によってサポートされるこの方法では、車両全体からフィールドデータを集約して、BMSに直接最適化された戦略を供給するための堅牢なSOx予測モデルを作成できます。 LSTM（Long Short-Term Memory）や転移学習といったAI手法を活用すれば、ラボとフィールドの知見を組み合わせて予測精度を高められます。フェデレーテッド・ラーニング（Federated Learning）はデータ保護を保証しながら、グローバルな車両全体でモデル性能を継続的に向上させます。この結果、異常の早期警告、信頼できる寿命計画、そして仮説に基づいたものではなく、構造化された成果に基づいて正確なSOxの可視化が可能となります。さらに、根本原因分析によってバッテリー性能の低下を実際に引き起こしている原因を定量化し、その対応策を特定できます。