전기차와 재생 가능 에너지원의 증가로 배터리는 현대 에너지 생태계의 중요한 구성 요소가 되었습니다. 그러나 배터리 기술은 불확실하며, 에너지 밀도, 출력, 안전성, 비용 절감 등 서로 상충되는 개발 목표를 가지고 있습니다. 급속히 증가하는 배터리 수요는 강력한 시험평가 인프라를 요구하고, 이는 기술적, 물류적, 재정적 과제를 제기합니다. 미래 시장의 수요에 대응하기 위해 배터리 시험평가를 지능적으로 확장하고, 프로세스를 최적화하며, AI를 활용한 데이터 분석을 활용하는 것이 필수적입니다.
실험실 효율성
AVL은 효율적이고 효과적인 운영을 통해 배터리 테스트 실험실의 생산량을 극대화하는 데 중점을 둡니다. 지능형 스케줄링 알고리즘과 프로세스 자동화를 활용하여 다운타임을 최소화하고 자원 활용을 극대화합니다.
테스트 최적화
AVL의 AI 기반 최적화 접근 방식은 데이터의 품질과 신뢰성을 보장하면서 테스트 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다. 고급 분석 및 모델링 기술을 통해 정확도를 저하시키지 않으면서 테스트 프로세스를 가속화합니다.
데이터 분석
AVL은 AI를 활용한 데이터 분석의 힘을 활용하여 테스트 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환하여 정보에 기반한 의사결정과 지속적인 개선을 가능하게 합니다. 시뮬레이션, 시험평가 및 플릿 거동을 포함한 다양한 출처의 데이터를 상호비교함으로써 숨겨진 패턴을 발견하고 테스트 절차를 최적화합니다.
치열한 글로벌 전기 모빌리티 경쟁 속에서, AVL은 배터리 및 차량 제조업체들이 시장 출시 기간을 단축할 수 있도록 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
- Gerald Sammer박사, AVL 배터리 및 BEV 주요 사업 개발 관리자
배터리 시험평가 최적화에 대한 AVL의 전문성을 보여주는 성공적인 구현 포트폴리오와 사례 연구를 살펴보세요. 자동차에서 에너지 저장 애플리케이션에 이르기까지, AVL의 솔루션을 통해 테스트 프로세스를 간소화하고, 출시 기간을 단축하며, 제품 성능을 향상시킬 수 있었습니다.
AVL의 혁신적인 접근 방식이 다양한 산업 분야에서 배터리 시험평가 운영, 효율성, 신뢰성, 비용 효율성을 어떻게 혁신적으로 변화시켰는지 알아보세요. 지속 가능한 에너지 미래를 향해 나아가는 탐험과 혁신의 여정에 합류하세요.
AVL CAMEO 5™는 차량 소프트웨어 시험평가에서 새로운 차원의 켈리브레이션 및 검증을 제공합니다.
구성부터 SOP까지 개발 프로세스를 가상화하세요.
테스트 실험실의 효율성과 효과성을 높이세요.
CRETA는 모든 차량 제어 장치의 켈리브레이션 데이터를 체계적으로 관리하기 위해 설계된 통합 데이터 관리 시스템입니다.
AVL Data Analytics™는 오늘날 차량 엔지니어의 요구에 맞춰 설계된 클라우드 기반 소프트웨어 솔루션으로, 강력한 데이터 인사이트를 제공하고 효과적인 작업 실행을 지원합니다.
하이라이트
미래를 향한 지속적인 발전: 배터리 성능 시험평가 분야의 새로운 소식을 알아보세요.
Join us in our webinar series focused on optimizing battery testing performance, where we address how the market readiness of new batteries and electric vehicles can be accelerated.
Discover in this webinar how the time to market for new batteries and electric vehicles can be shortened.
As industry leaders, we understand the critical role that efficient laboratory operations play in achieving optimal performance results for battery testing. In this webinar we are happy to share our strategies to maximize the utilization of your lab's resources.
In this webinar, we will focus on how methodology can support the development and testing of battery cells or packs and what improvements can be achieved by applying these methods.
This webinar elaborates how to better analyze data using AI in the context of battery testing. The webinar discusses the rationale behind the need for better data analysis, including the remaining useful life of a battery as determined by its health.