Cinco instituciones científicas en Alemania están trabajando actualmente juntas en plantas de producción de autoaprendizaje que utilizan datos de proceso para la optimización permanente de la fabricación. La iniciativa tiene como objetivo volver a hacer atractivo el asentamiento de fábricas fotovoltaicas en Alemania y Europa.
La fabricación de células y módulos solares de alta tecnología requiere muchos procesos y materiales de producción complejos, y el volumen de datos en producción es correspondientemente alto.
Según cinco institutos científicos del estado alemán de Baden-Württemberg, esta es una gran oportunidad para un mayor desarrollo y optimización de la producción. Los centros de investigación están trabajando juntos en el proyecto de fábrica fotovoltaica de aprendizaje automático, o SelFab, que tiene como objetivo desarrollar sistemas de producción fotovoltaicos inteligentes.
El Instituto Fraunhofer de Ingeniería de Fabricación y Automatización IPA, el Instituto Fraunhofer de Sistemas de Energía Solar ISE, el Centro Internacional de Investigación de Energía Solar Konstanz (ISC Konstanz eV), el Instituto de Energía Fotovoltaica de la Universidad de Stuttgart (ipv) y el Centro de Energía Solar y la investigación del hidrógeno Baden-Württemberg (ZSW ) se asocian en el proyecto SelFab. El Ministerio de Economía y Trabajo de Baden-Württemberg está financiando el proyecto con alrededor de 2 millones de euros como parte de la estrategia de digitalización del estado.
“La cooperación entre la automatización de la producción y la investigación fotovoltaica en el campo del silicio y las células solares de película delgada CIGS crea sinergias en el desarrollo de la base para una fábrica solar de autoaprendizaje, lo que aumenta el alcance de los resultados del proyecto y que se puede aplicar a una amplia variedad de tecnologías solares”, dijo Martin Kasperczyk, coordinador del proyecto en Fraunhofer IPA.
Análisis de datos de planta y fábrica en tiempo real
Los socios crearon un marco digital para una línea de producción de células y módulos solares mediante la digitalización de todos los procesos de producción relevantes en una fábrica fotovoltaica con modelos genéricos con el fin de aumentar la gama de aplicaciones y el número posible de empresas que lo utilizan. Las imágenes digitales proporcionan datos y su significado a través de interfaces de comunicación comunes. Los socios también desarrollaron métodos de aprendizaje automático adecuados para este propósito.
Según los investigadores, el beneficio de este enfoque es que los datos de la planta y la fábrica se pueden analizar de forma continua y en tiempo real utilizando inteligencia artificial. Con la ayuda de información completa, los procesos de fabricación y los productos se pueden optimizar.
Esto fue ilustrado por los análisis de datos y su correlación con la eficiencia de las células solares. Esto es particularmente útil en áreas intensivas en investigación y desarrollo, ya que los avances tecnológicos se pueden transferir a la producción de manera más rápida y eficiente.
Con el conocimiento adquirido en el proyecto, la ingeniería mecánica y de plantas para células y módulos solares debería integrarse en las futuras fábricas inteligentes de la Industria 4.0. Según los socios del proyecto, los resultados del proyecto también se pueden utilizar en otras ramas de la industria más allá de los límites de la energía fotovoltaica.
El interés de la industria solar en el uso de inteligencia artificial es grande. “Con las fábricas de autoaprendizaje, nuestros ingenieros tienen herramientas nuevas e innovadoras a su disposición con las que podemos ahorrar tiempo y dinero en el desarrollo de módulos de película delgada CIGS”, explicó Kay Orgassa, CTO de Nice Solar Energy. La empresa produce módulos solares de película fina a base de cobre, indio, galio y selenio (CIGS).
Noticia tomada de: pv magazine / Traducción libre del inglés por World Energy Trade
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