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EXPERTISE
Work Smarter Video-Serie

Graph illustrating accelerated battery production time with 15 cycles and 99.8% accuracy.

Entdecken Sie, wie camLines KI-gestützte Battery Lifetime Predictor und Root Cause Analyzer die Batterie-F&E-Zyklen beschleunigen, indem sie Testzeiten von Wochen auf Stunden reduzieren.

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Breakfast for Engineer: Eine Case Study zur Standardisierung der Rezeptverwaltung

Date: July 29, 2025 
Location: Aloft Portland Airport, USA

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Work Smarter Video-Serie

Beschleunigen Sie den Batterie-F&E-Zyklus mit dem KI-gestützten Battery Lifetime Predictor und Root Cause Analyzer

Verkürzen Sie die Testdauer und fördern Sie kontinuierliche Verbesserungen in Qualität und Ausbeute der Batteriefertigung.

Der globale Wandel hin zu Netto-Null-Emissionen führt zu einem schnellen Wachstum der Elektromobilität (EV). Mit steigender Nachfrage nach EV-Batterien stehen Hersteller unter wachsendem Druck, die Produktion zu beschleunigen und gleichzeitig hohe Qualitätsstandards einzuhalten.

In diesem Work Smarter Video stellt camLine eine skalierbare und flexible KI-basierte Lösung vor – den Battery Lifetime Predictor und Root Cause Analyzer – die Batterieherstellern hilft, die Testzeiten in der Forschung und Entwicklung (F&E) erheblich zu reduzieren und die gesamte Batteriefertigungsqualität zu verbessern. Diese Lösung ist auch als Software-as-a-Service (SaaS) verfügbar, um eine schnelle und flexible Einführung zu ermöglichen, die sich nahtlos an sich wandelnde Geschäftsanforderungen anpasst.

Wie camLines KI-basierte Lösung den Batterie-F&E-Zyklus beschleunigt und die Qualität sichert

KI-gestützter Battery Lifetime Predictor benötigt nur 1,5 % der Daten zur Beschleunigung der Tests

Während KI-Modelle typischerweise 5 bis 7 % der Gesamtdaten benötigen, prognostiziert camLines Battery Lifetime Predictor die Batterieleistung mit nur 1,5 % der Zyklusdaten – das entspricht nur 15 von 1000 Zyklen. Das Modell integriert kontinuierlich weitere 5 % der Daten für fortlaufende Verfeinerungen, wodurch Hersteller die langwierigen Testphasen deutlich verkürzen und die Produktionseffizienz steigern können.

KI-gesteuerter Root Cause Analyzer erkennt Anomalien frühzeitig durch Prozessübergreifende Analyse

Der Root Cause Analyzer sammelt detaillierte Prozessparameter aus mehreren Fertigungsschritten und führt prozessübergreifende Korrelationsanalysen durch, um die Ursachen von Fehlern und Ineffizienzen präzise zu identifizieren. Diese proaktive Funktion ermöglicht eine frühzeitige Erkennung von Anomalien, reduziert Ausfallzeiten und verbessert sowohl Ausbeute als auch Produktqualität.

Vorteile von camLines KI-basierten Lösungen für Batterie-F&E und Produktion

  • Beschleunigte Markteinführung: Reduzieren Sie Testzeiten von Wochen auf Stunden und beschleunigen Sie die Produkteinführung.
  • Zuverlässige Leistungsprognose: Erreichen Sie genaue Lebensdauervorhersagen mit minimalem Datenaufwand.
  • Verbesserte Produktqualität: Identifizieren Sie Fehlerursachen präzise, um Konsistenz und Ausbeute zu steigern.
  • Früherkennung von Anomalien: Erkennen Sie Probleme frühzeitig, um schneller korrigieren zu können und Ausfallzeiten zu minimieren.
  • Flexible Bereitstellung: Als SaaS-Lösung für eine skalierbare und schnelle Einführung, die sich an wechselnde Geschäftsanforderungen anpasst.
Success Stories

Erfolg von theion bei der Beschleunigung der Batterie-F&E: Reduzierung der Testzeiten mit 99,8 % Prognosegenauigkeit

theion, ein Entwickler schwefelbasierter Batteriezellen, hatte einen 42-tägigen F&E-Testzyklus, der ihre Markteinführung verzögerte. Durch den Einsatz von camLines Battery Lifetime Predictor verkürzte theion die Testdauer auf nur 15 Stunden und erreichte dabei eine herausragende Prognosegenauigkeit von 99,8 %. Dieser Fortschritt beschleunigte den Entwicklungszyklus um fast 40 Tage.

Ergänzend dazu ermöglichte camLines Root Cause Analyzer theion, Produktionsanomalien frühzeitig zu erkennen, wodurch Probleme schneller behoben und Ausfallzeiten reduziert werden konnten. Dies führte zu einer verbesserten Batterieleistung und einer höheren Produktionsausbeute.

Vorschaubild_Martin Schaupp

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