Batteriezellfertigung entscheidet über die Zukunft der deutschen Autoindustrie. Wie KI und Digitalisierung Ausschuss senken und Ramp-ups beherrschbar machen.
Warum digitalisierte Batteriezellfertigung jetzt Chefsache ist
70–80 % der Wertschöpfung eines Elektroautos hängen direkt oder indirekt an der Batterie. Gleichzeitig kämpfen viele deutsche Werke 2025 noch mit zweistelligem Ausschuss, ungeplanten Anlagenstillständen und schwierigen Ramp-ups. Wer Batteriezellen in Deutschland wirtschaftlich fertigen will, kommt ohne konsequente Digitalisierung und KI nicht mehr weit.
Genau hier setzt das Projekt DigiBattPro 4.0 des Fraunhofer IPA an – und zeigt sehr konkret, wie datenbasierte Werkzeuge die Batteriezellproduktion stabiler, transparenter und profitabler machen. Auch wenn das zugehörige Seminar im November 2025 abgesagt wurde: Die Inhalte sind für Automobilhersteller und Zulieferer hoch relevant.
In dieser Ausgabe der Reihe „KI in der deutschen Automobilindustrie: Produktion und Innovation“ schauen wir uns an, wie eine digitalisierte Batteriezellfertigung funktioniert, welche Rolle KI in der Qualitätssicherung spielt und was Sie heute vorbereiten sollten, damit Ihr nächster Batteriestandort nicht zum teuren Experiment wird.
1. Was digitalisierte Batteriezellfertigung konkret bedeutet
Digitalisierte Batteriezellfertigung heißt: Jede wesentliche Prozessstufe – von der Slurry-Herstellung über das Beschichten bis zur Zellassemblierung – ist datenfähig, vernetzt und mit Modellen hinterlegt, die in Echtzeit bewerten, was in der Linie passiert.
Kernbausteine sind:
- durchgängige Datenerfassung an Maschinen und Prüfständen
- verständliche Visualisierung für Shopfloor und Management
- KI-Modelle für Vorhersage, Anomalieerkennung und Ursachenanalyse
- digitale Assistenzsysteme für Instandhaltung und Bedienpersonal
- Rückverfolgbarkeit von der Rohfolie bis zur Zelle
Das Fraunhofer IPA zeigt mit DigiBattPro 4.0, wie so ein System in der Praxis aussieht:
Daten werden nicht nur gesammelt, sie werden strukturiert, verstanden und zur Entscheidungsgrundlage im Alltag der Fertigung gemacht.
Für die Automobilindustrie bedeutet das: Batteriezellfertigung rückt näher an die ausgereifte Automotive-Produktion heran, mit ähnlichen Standards bei OEE, Qualität und Traceability.
2. Typische Probleme im Hochlauf – und wie Daten sie entschärfen
Der wirtschaftliche Hochlauf einer Batteriezellproduktion scheitert selten an der einzelnen Maschine, sondern an fehlender Transparenz über das Gesamtsystem. Die größten Pain Points, die ich in Projekten immer wieder sehe:
- Hohe Ausschussraten in den ersten Monaten, weil Prozessfenster nicht stabil sind
- Lange Ramp-up-Phasen, da iterative Versuche ohne Datenunterstützung laufen
- Fehlende Standards bei Datenformaten und Schnittstellen
- Reaktive Instandhaltung, die Störungen erst nach dem Ausfall adressiert
DigiBattPro 4.0 setzt genau hier an und zeigt, wie sich diese Probleme datenbasiert entschärfen lassen.
2.1 Ausschuss senken: Fehler früher sehen
In der Batteriezellfertigung ist „zu spät erkannt“ fast immer „zu teuer“. Wer Defekte erst nach Zellabschluss findet, hat Material, Energie und Maschinenzeit bereits komplett verbraucht.
Mit digitalen Werkzeugen lässt sich das umdrehen:
- Virtuelle Sensorik erkennt Prozessabweichungen, bevor sie zu Qualitätsfehlern führen.
- KI-gestützte Bildverarbeitung entdeckt Defekte direkt nach kritischen Prozessschritten.
- Traceability-Systeme helfen, betroffene Chargen gezielt zu sperren, statt ganze Lose zu verwerfen.
Das Ziel, das Fraunhofer IPA im Projekt formuliert: Ausschuss minimieren, Anlagen besser auslasten, Wartung vorausschauend gestalten und den Ramp-up beschleunigen. Genau das braucht die deutsche Automobilindustrie im globalen Wettbewerb.
2.2 Ramp-up planen wie ein Projekt – nicht wie ein Experiment
Ein stabiler Ramp-up passiert nicht aus dem Bauch heraus. Erfolgreiche Werke planen ihn wie ein Datenprojekt:
- Kritische Prozessschritte identifizieren (z. B. Slurry, Beschichtung, Trocknung, Becherumformung)
- Relevante Prozessgrößen und Messpunkte definieren
- IT- und OT-Anbindung der Anlagen standardisieren
- Erste KI-Modelle vorbereiten, noch bevor die Linie im Schichtbetrieb läuft
Wer so startet, hat nach wenigen Wochen genügend Daten, um Muster zu erkennen und Gegenmaßnahmen gezielt auszutesten – statt monatelang im Blindflug zu optimieren.
3. Konkrete KI-Anwendungen aus DigiBattPro 4.0
Die Stärke des Fraunhofer-Ansatzes liegt in sehr konkreten Use Cases. Drei Beispiele zeigen gut, wie KI und Digitalisierung in der Batteriezellproduktion funktionieren.
3.1 Slurryviskosität mit virtueller Sensorik bestimmen
Die Viskosität des Slurrys ist ein entscheidender Hebel für Beschichtungsqualität und damit für Kapazität, Lebensdauer und Sicherheit der Zelle. Direkt zu messen ist sie im Prozess aber aufwendig.
Virtuelle Sensorik löst das Problem so:
- Reale Sensoren erfassen Prozessparameter (Drehzahl, Temperatur, Druck, Energieeintrag usw.).
- Ein datengetriebenes Modell schätzt daraus laufend die aktuelle Slurryviskosität.
- Das System warnt, wenn die virtuelle Viskosität das zulässige Fenster verlässt.
Für Automobilhersteller bedeutet das: stabilere Elektrodenbeschichtung, weniger Nachjustieren „per Gefühl“ und deutlich geringere Streuung zwischen Linien und Standorten.
3.2 Elektrolytrückstände per KI-Bilderkennung aufspüren
Elektrolytrückstände können Sicherheitsrisiken und Reklamationen verursachen. Klassische Stichproben reichen hier nicht aus.
DigiBattPro 4.0 nutzt KI-Bildverarbeitung, um:
- Elektrolytrückstände inline zu erkennen,
- ihre Lage und Ausprägung zu klassifizieren,
- Zusammenhänge zu bestimmten Prozesszuständen aufzudecken.
Das reduziert manuelle Prüfaufwände und erhöht gleichzeitig die Detektionsrate. Für die Automobilindustrie ist das ein Baustein, um Sicherheits- und Gewährleistungsanforderungen souverän zu erfüllen.
3.3 Materialausdünnung bei der Becherumformung inline detektieren
Bei zylindrischen Zellen ist die Becherumformung kritisch: Zu starke Materialausdünnung führt zu mechanischen Schwachstellen.
Mit automatisierter Inline-Detektion lassen sich diese Schwachstellen direkt erkennen. In Verbindung mit Modellen zur mechanischen Belastbarkeit wird daraus ein mächtiges Tool:
- Kritische Teile frühzeitig aussortieren
- Prozessparameter anpassen, bevor Serienfehler entstehen
- Design- und Prozessentwicklung datenbasiert weiterentwickeln
Gerade für Premium-OEMs, die hohe Sicherheits- und Lebensdauerziele verfolgen, ist dieser Ansatz kaum verzichtbar.
4. IT, KI und Mensch: So wird aus Technik ein Erfolgsfaktor
Technologie allein löst kein einziges Produktionsproblem. Entscheidend ist, wie gut sie an die Organisation angebunden ist. Das zeigt sich im Programm der Fraunhofer-Veranstaltung sehr deutlich.
4.1 Standardisierte Anbindung heterogener Anlagen
Viele Werke stehen vor einem sehr praktischen Hindernis: Die Batterielinie besteht aus Maschinen verschiedenster Hersteller, mit unterschiedlichen Protokollen und Datenmodellen.
Im Projekt werden Ansätze demonstriert, wie sich heterogene Anlagen standardisiert an ein IT-System anbinden lassen. Für die Praxis bedeutet das:
- geringerer Integrationsaufwand je neuer Maschine,
- einheitliche Datenstrukturen statt Datensilos,
- solide Basis für MES, Advanced Analytics und KI.
Wer das früh sauber aufsetzt, spart Jahre an „Daten-Nacharbeit“ und schafft die Grundlage für standortübergreifende Vergleiche – ein Muss für globale Automotive-Produktionsnetzwerke.
4.2 Rückverfolgbarkeit ohne Medienbrüche
Das Fraunhofer IPA zeigt eine markierungsfreie Rückverfolgbarkeit in der Elektrodenfertigung, von der kontinuierlichen Folie bis zur Zelle. Solche Systeme sind besonders spannend für Zulieferer, die später gegenüber OEMs klare Nachweise liefern müssen.
Richtig umgesetzt, erlaubt Traceability:
- gezielte Rückrufe bzw. Sperrungen statt „Gießkanne“,
- schnelle Ursachenanalyse bei Feldfehlern,
- Nachweisfähigkeit gegenüber Kunden und Behörden.
In Verbindung mit KI werden Traceability-Daten zum Goldmine für Ursachen-Wirkungs-Analysen.
4.3 KI im Alltag: Chat-Bots für Maintenance und Shopfloor
Ein weiterer Use Case aus DigiBattPro 4.0 ist der Einsatz eines Chat-Bots für Maintenance-Aufgaben:
- Techniker:innen erhalten per Sprach- oder Texteingabe Unterstützung bei Störungsbehebung.
- Der Bot greift auf Historie, Handbücher und Anlagendaten zu.
- Wissen aus vergangenen Fällen wird gespeichert und wiederverwendet.
So wird KI vom abstrakten Forschungsprojekt zum ganz praktischen Helfer in der Instandhaltung. Für Werke mit Fachkräftemangel ist das ein sehr greifbarer Hebel, um Stillstandzeiten zu verkürzen und neues Personal schneller einzuarbeiten.
Und ja: Das funktioniert nur, wenn Menschen von Beginn an eingebunden werden. Das Fraunhofer stellt daher explizit den „Erfolgsfaktor Mensch“ heraus – Führungskräfte und Shopfloor-Team müssen Digitalisierung mittragen, sonst bleiben die Tools im Pilotstatus stecken.
5. Was Automobilhersteller jetzt konkret tun sollten
Viele Unternehmen fragen sich: Wo fangen wir an? Die Antworten aus DigiBattPro 4.0 lassen sich gut auf die Praxis in der deutschen Automobilindustrie übertragen.
5.1 Standort-Check: Wo stehen Ihre Batterielinien heute?
Starten Sie mit einer ehrlichen Bestandsaufnahme:
- Welche Linien sind schon datenfähig, welche nicht?
- Welche Qualitätsprobleme kosten derzeit am meisten Geld?
- Wo fehlt Transparenz (z. B. Ursachenanalyse, Echtzeit-Performance)?
- Welche Daten liegen bereits brach in Datenbanken oder SCADA-Systemen?
Auf dieser Basis lassen sich 2–3 priorisierte KI-/Digitalisierungs-Use-Cases definieren, die sich innerhalb von 6–12 Monaten realisieren lassen.
5.2 Zielbild für digitalisierte Batteriezellfertigung definieren
Ohne klares Zielbild laufen Digitalisierungsinitiativen schnell ins Leere. Ein praxistaugliches Zielbild umfasst:
- einheitliche Datenarchitektur über alle Batteriestandorte,
- definierte Standards für Maschinenschnittstellen,
- Zielgrößen für Ausschuss, OEE, Durchlaufzeit,
- Rollen und Verantwortlichkeiten (Data Engineering, Data Science, OT, Qualität).
Dieses Zielbild sollte von Produktion, IT, Qualität und Management gemeinsam getragen werden – sonst entstehen isolierte Leuchttürme ohne Wirkung auf das Gesamtsystem.
5.3 Kompetenzen aufbauen – nicht nur Technologie einkaufen
Partner wie das Fraunhofer IPA, VARTA oder das Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung bringen wertvolles Know-how ein. Trotzdem gilt: Kernkompetenzen gehören ins eigene Haus.
Dazu gehören:
- Basiswissen zu KI und Machine Learning im Produktionskontext
- Verständnis für Batteriezellprozesse auf Engineering- und Shopfloor-Ebene
- Fähigkeiten im Datenengineering und in der Modellvalidierung
Wer heute in Trainings, interne Communities und Pilotprojekte investiert, baut einen Vorsprung auf, der sich in den kommenden Modellgenerationen klar in den Stückkosten widerspiegelt.
6. Ausblick: KI, Batterie und Automobil – wie es weitergeht
Batteriezellfertigung, KI und deutsche Automobilindustrie wachsen 2025 enger zusammen als je zuvor. OEMs holen Zellkompetenz ins eigene Haus, Zulieferer suchen neue Rollen in der Wertschöpfungskette, und Förderprojekte wie DigiBattPro 4.0 liefern das technische Fundament.
Für die nächsten Jahre sehe ich drei Dinge als entscheidend an:
- Vom Pilot zur Serie kommen. KI-Anwendungen müssen in die Liniensteuerung, ins Qualitätsmanagement und in die tägliche Arbeit der Mitarbeitenden integriert werden.
- Standortübergreifend denken. Datenmodelle, Schnittstellen und Best Practices sollten zwischen Werken und sogar zwischen OEM und Zulieferern geteilt werden.
- Produkt- und Produktionsentwicklung verzahnen. Digitale Modelle von Zellen, Modulen und Packs – wie sie im Seminarprogramm adressiert werden – müssen direkt mit realen Produktionsdaten gefüttert werden.
Wer diese Punkte ernsthaft verfolgt, macht aus digitalisierter Batteriezellfertigung nicht nur ein Forschungsprojekt, sondern einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil im globalen Automobilmarkt.
Wenn Sie verantwortlich sind für Produktion, Qualität oder Digitalisierung in der Automobilindustrie, ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Ihr eigenes „DigiBattPro“ im Unternehmen zu starten – mit klaren Use Cases, starken Partnern und dem Ziel, Batteriezellfertigung in Deutschland wirtschaftlich und zukunftssicher zu machen.