Digitalisierte Batteriezellen: Turbo für Deutschlands Autoindustrie

Digitalisierte Batteriezellfertigung: Vom Engpass zum Wettbewerbsvorteil

2024 wurden in Europa über eine halbe Billion Euro in Elektromobilität und Batterietechnologien angekündigt. Trotzdem kämpfen viele deutsche Automobilhersteller und Zulieferer noch mit einem sehr bodenständigen Problem: Die Batteriezellfertigung ist teuer, volatil und oft erstaunlich analog organisiert.

Genau hier liegt der Hebel. Wer Batteriezellenproduktion konsequent digitalisiert und mit KI steuert, entscheidet mit darüber, ob Wertschöpfung in Deutschland bleibt – oder nach Asien abwandert. Projekte wie DigiBattPro 4.0 am Fraunhofer IPA zeigen ziemlich klar: Datendurchgängigkeit, virtuelle Sensorik und KI-gestützte Qualitätskontrolle sind nicht „nice to have“, sondern Voraussetzung für wirtschaftliche Gigafactories.

In diesem Beitrag aus der Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ schauen wir uns an, was eine digitalisierte Batteriezellfertigung konkret ausmacht, welche Werkzeuge sich in der Praxis bewähren – und wie Sie als OEM, Tier-1 oder Maschinenbauer jetzt einsteigen können.

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Warum Digitalisierung in der Batteriezellfertigung über Margen entscheidet

Der Kern: Nur digitalisierte Batteriezelllinien lassen sich stabil, kosteneffizient und skalierbar betreiben. Ohne belastbare Datenbasis wirken selbst teure Anlagen wie „Black Boxes“ – mit entsprechend hohem Ausschuss und instabilen Prozessen.

Für die Automobilindustrie hat das drei direkte Effekte:

1. Kosten pro kWh: Ausschussquoten von 10–20 % sind in frühen Ramp-up-Phasen keine Seltenheit. Jeder Prozentpunkt weniger Ausschuss reduziert die Batteriekosten spürbar.
2. Qualität und Sicherheit: Batteriedefekte sind nicht wie Lackfehler – sie betreffen direkt Sicherheit und Lebensdauer. OEMs brauchen rückverfolgbare, belastbare Qualitätsdaten.
3. Ramp-up-Geschwindigkeit: Wer eine Gigafactory nicht binnen Monaten stabil bekommt, riskiert Lieferengpässe und Vertragsstrafen.

Das Fraunhofer IPA fasst es im Rahmen des Seminars „Digitalisierte Batteriezellfertigung – der Schlüssel zum Erfolg“ treffend zusammen: Digitalisierung ist kein Selbstzweck, sondern Werkzeug, um

• Ausschuss zu minimieren,
• Anlagen besser auszulasten,
• Wartung vorausschauend zu planen und
• den Produktionshochlauf zu beschleunigen.

Oder anders: Ohne Daten kein belastbares Prozessverständnis – ohne Prozessverständnis keine wirtschaftliche Zellproduktion in Deutschland.

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Digitale Werkzeuge aus der Praxis: Was heute schon funktioniert

Die gute Nachricht: Viele Bausteine für eine digitalisierte Batteriezellfertigung sind nicht mehr Theorie. Im BMBF-Projekt DigiBattPro 4.0 wurden am Fraunhofer IPA gemeinsam mit Industriepartnern wie VARTA konkrete Use Cases umgesetzt, die sich direkt auf Automobilanwendungen übertragen lassen.

Virtuelle Sensorik: Slurryviskosität ohne zusätzliche Hardware messen

Ein unterschätzter Stellhebel ist die Beschichtung der Elektroden. Die Viskosität des Slurrys (Beschichtungsmasse) entscheidet über Schichtdicke, Homogenität und damit über Kapazität und Lebensdauer der Zelle.

Statt neue teure Inline-Sensorik zu installieren, setzt DigiBattPro 4.0 auf virtuelle Sensorik:

• Maschinen- und Prozessdaten (z.B. Pumpendrücke, Temperaturen, Drehzahlen) werden erfasst.
• KI-Modelle lernen den Zusammenhang zwischen diesen Signalen und der tatsächlichen Slurryviskosität.
• Die Viskosität wird in Echtzeit „virtuell“ geschätzt.

Vorteile für Automotive-Batterielinien:

• Keine zusätzlichen Messpunkte in sensiblen Bereichen notwendig.
• Schnellere Reaktion auf Chargenabweichungen von Aktivmaterialien.
• Besseres Verständnis, welche Parameter Rezepturen wirklich stabil halten.

KI-Bilderkennung: Elektrolytrückstände und Materialfehler finden

In der Zellmontage kann ein einzelner Elektrolyttropfen an der falschen Stelle später zu Kurzschlüssen führen. Klassische Sichtprüfungen sind langsam, teuer und oft unzuverlässig.

DigiBattPro 4.0 nutzt KI-basierte Bildverarbeitung, um

• Elektrolytrückstände automatisch zu erkennen,
• Materialausdünnungen bei der Becherumformung zu detektieren und
• so kritische Fehlerquellen frühzeitig auszusortieren.

Für Automobilhersteller bedeutet das:

• Stabile, dokumentierte Qualität auch bei hohen Taktzeiten.
• Reduktion manueller Prüfaufwände.
• Kombination von Bilddaten mit Prozessdaten – wertvoll für Root-Cause-Analysen.

Standardisierte Anbindung heterogener Anlagen

Fast jede Batteriefertigung in Deutschland kennt das Problem: Pressen vom einen Hersteller, Beschichtungsanlagen vom nächsten, Prüftechnik von einem dritten – und jede Maschine spricht ihre eigene Sprache.

Ein zentrales Arbeitspaket von DigiBattPro 4.0 ist deshalb die standardisierte Anbindung heterogener Anlagen an IT-Systeme:

• Nutzung gemeinsamer Datenmodelle und Schnittstellenstandards.
• Vereinheitlichte Datenerfassung über unterschiedliche Linien und Standorte hinweg.
• Grundlage für durchgängige Dashboards, OEE-Analysen und KI-Anwendungen.

Ohne diese Basis bleibt jede KI-Pilotlösung ein Insellöschen. Mit ihr entsteht eine skalierbare Datenplattform, die sich auf andere Werke und Produktvarianten übertragen lässt.

Markierungsfreie Rückverfolgbarkeit in der Elektrodenfertigung

Rückverfolgbarkeit ist im Automotive-Bereich Pflicht. Klassisch geschieht sie über Labels, Codes oder Gravuren – in der Elektrodenfertigung aber oft störend oder gar nicht möglich.

DigiBattPro 4.0 verfolgt einen anderen Ansatz: markierungsfreie Rückverfolgbarkeit.

• Elektrodenfolien werden anhand ihrer Prozesssignaturen und Bildmerkmale eindeutig zugeordnet.
• Jede spätere Zelle lässt sich zur konkreten Position auf der Folie zurückverfolgen.

Das Ergebnis ist ideal für OEMs:

• Vollständige Traceability ohne zusätzliche Markierungsschritte.
• Möglichkeit, später auftretende Feldausfälle sehr präzise mit Prozessparametern zu verknüpfen.

Chatbots in der Instandhaltung

Ein weiteres, sehr bodennahes Beispiel: Chatbots für Maintenance-Aufgaben.

Statt in PDF-Handbüchern zu blättern, kann der Instandhalter etwa fragen:

„Was bedeutet Fehlercode E47 an Linie 2 und welche Schritte brauche ich zur Behebung?“

Der Chatbot greift auf:

• historische Störungsdaten,
• Herstellerdokumentation und
• interne Best Practices

zu und liefert eine konkrete Handlungsempfehlung. Das spart Zeit, reduziert Stillstände und senkt die Abhängigkeit von einigen wenigen „Erklärbären“ im Werk.

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KI als Werkzeugkasten für Batteriezellproduktion in der Autoindustrie

Der rote Faden durch alle Use Cases: KI wird zum Standard-Werkzeugkasten der Produktionsingenieure. Nicht als Selbstzweck, sondern eingebettet in bekannte Methoden der Produktions- und Qualitätsplanung.

Typische KI-Anwendungen in Batteriezelllinien

Für Automobilhersteller und Zulieferer sind vor allem diese Anwendungsfelder relevant:

• Qualitätsprognose: Vorhersage der Zellgüte anhand von Prozessdaten schon lange vor dem End-of-Line-Test.
• Anomalieerkennung: Frühwarnsysteme, die Muster in Daten identifizieren, bevor Ausschuss sichtbar wird.
• Predictive Maintenance: Vorhersage von Ausfällen kritischer Aggregate (z.B. Beschichtungsanlagen, Trockner, Kalander).
• Rezepturoptimierung: KI-gestützte Analyse, welche Parameterkombinationen die besten Elektrodeneigenschaften liefern.

Die Realität: Viele Werke sitzen bereits auf riesigen Datenbergen, nutzen aber nur einen Bruchteil. Wer strukturiert startet, kann oft innerhalb von 6–12 Monaten erste produktive KI-Services einführen.

Erfolgsfaktor Mensch: Shopfloor und Führung mitnehmen

Florian Maier vom Fraunhofer IPA betont im Seminarprogramm einen Punkt, den viele unterschätzen: Ohne den Shopfloor scheitert jede Digitalstrategie.

Erfolgreiche Projekte zeichnen sich dadurch aus, dass

• Führungskräfte klare Ziele formulieren (z.B. „Ausschuss um 30 % in 18 Monaten reduzieren“),
• Linien- und Schichtleiter früh eingebunden werden und
• Bedienerinnen und Bediener verstehen, wie die neuen Tools ihren Alltag erleichtern.

Ich habe in Projekten häufig gesehen: Sobald Teams merken, dass Dashboards oder KI-Modelle ihre Probleme adressieren – statt nur weitere Berichte für das Headquarter zu produzieren – kippt die Stimmung. Aus Skepsis wird Eigeninitiative.

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Vom Labor zur Gigafactory: Wie Skalierung in der Praxis klappt

Viele Digital- und KI-Projekte bleiben in „Showcases“ hängen. Das DigiBattPro-Programm bietet einen pragmatischen Blick auf das Thema Skalierung von Batteriezellproduktion.

Drei Fragen, die jedes Werk beantworten sollte

In den Workshops am Fraunhofer IPA wird sehr konkret gearbeitet. Drei Leitfragen eignen sich gut als Checkliste für Automobilzulieferer:

1. Wo liegt das größte Verbesserungspotenzial?

   • Ausschuss in der Elektrodenbeschichtung?
   • Stillstände in der Zellassemblierung?
   • Nacharbeit im End-of-Line-Test?

2. Welche Rolle kann KI in der Anlagentechnik spielen?

   • Kann ein virtuelles Messverfahren teure Sensorik ersetzen?
   • Lassen sich Bildverarbeitung und klassische Messgrößen kombinieren?

3. Welche Voraussetzungen fehlen noch im Unternehmen?

   • Gibt es eine einheitliche Datenplattform?
   • Sind Schnittstellenstandards definiert?
   • Wer übernimmt die Verantwortung für Datenqualität?

Wer diese Fragen ehrlich beantwortet, identifiziert schnell 2–3 Leuchtturmprojekte, die sich betriebswirtschaftlich lohnen und zugleich das interne Vertrauen in KI stärken.

Vom Demonstrator zum Roll-out

Ein sinnvoller Weg, den auch das Zentrum für digitalisierte Batteriezellenproduktion am Fraunhofer IPA geht:

1. Use Case definieren (z.B. KI-Bilderkennung für Elektrolytrückstände).
2. Datenzugang sicherstellen (Schnittstellen schaffen, Datenqualität prüfen).
3. Pilot im Labor bzw. Technikum aufbauen.
4. Produktionsnahen Test auf einer Linie durchführen.
5. Standardisierung vorbereiten (Dokumentation, Schnittstellenbeschreibung, Schulungskonzepte).
6. Roll-out auf weitere Linien/Standorte mit angepassten Modellen.

So bleibt die Komplexität beherrschbar – und aus einem Forschungsprojekt wird ein echter Business Case.

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Was die Automobilbranche jetzt konkret tun sollte

Die Quintessenz aus DigiBattPro 4.0 und vergleichbaren Initiativen: Digitalisierte Batteriezellfertigung ist kein Zukunftsthema mehr, sondern akuter Wettbewerbsfaktor. Wer heute als OEM oder Zulieferer Batteriesysteme in Deutschland fertigen will, sollte drei Schritte anstoßen:

1. Digitale Basis schaffen

   • Heterogene Anlagen an eine gemeinsame Datenplattform anbinden.
   • Datenmodelle harmonisieren, Stammdaten bereinigen.
   • Verantwortlichkeiten für Produktionsdaten klar definieren.

2. Fokussierte KI-Pilotprojekte starten

   • Use Cases wählen, die direkt auf Kosten, Qualität oder OEE wirken.
   • Mit Partnern arbeiten, die Praxis- und Branchenwissen mitbringen.
   • Von Beginn an Skalierbarkeit und Standardisierung mitdenken.

3. Kompetenzen im Unternehmen aufbauen

   • Produktionsingenieure zu „Übersetzern“ zwischen Shopfloor und Data Science machen.
   • Mitarbeitende im Umgang mit neuen digitalen Werkzeugen schulen.
   • Erfolge sichtbar machen – etwa durch transparente Kennzahlen vor Ort.

Dieses Zusammenspiel aus Technologie, Organisation und Qualifizierung entscheidet, ob KI in der Batteriezellfertigung ein weiteres Buzzword bleibt – oder zu einem handfesten Wettbewerbsvorteil für die deutsche Automobilindustrie wird.

Die Perspektive für 2026 und darüber hinaus ist klar: Wer Batteriezellen für Elektrofahrzeuge stabil, digital beherrscht, sichert sich nicht nur Aufträge, sondern auch technologischen Einfluss auf kommende Zellgenerationen. Die Frage ist weniger, ob Sie den Weg zur digitalisierten Fertigung gehen – sondern wie schnell Sie starten.