Das AIT Austrian Institute of Technology forscht mit 11 Partnern an der nachhaltigen Produktion von Solarzellen. Das Verfahren wird in vier Pilotanlagen in Europa getestet.
Foto: Sunplugged
Im Januar diesen Jahres fiel der Startschuss zum Projekt Platform-ZERO, einem von der Europäischen Kommission kofinanziertes Projekt mit 12 Partnern aus Industrie und Forschung. Das Projekt zielt darauf ab, die allgemeine Produktionsqualität von Photovoltaikgeräten zu verbessern und gleichzeitig die Ressourceneffizienz durch eine Null-Fehler-Fertigung zu steigern. Langfristig sollen so die Herstellungskosten gesenkt werden können.
Erreicht werden soll dies durch die Anwendung von Schlüsseltechnologien zur Inline-Prozessüberwachung und -steuerung in Verbindung mit künstlicher Intelligenz. Für die Umsetzung und Testung der Strategien stehen vier verschiedene Pilotanlagen in Spanien, Deutschland, Österreich und Polen zur Verfügung. Die Kooperationspartner befassen sich mit intelligenten Beschichtungen für Photovoltaikoberflächen, hocheffizienten Solarmodulen und flexiblen Solarfolien aus verschiedenen Materialien und Herstellungsprozessen.
Die jüngste Generation von PV-Technologien verbindet hohe Leistung mit großer Flexibilität für die Integration in Gebäuden, Fahrzeugen, Agrarkraftwerken und Internet-of-Things-Geräten. Diese Komplexität macht sie jedoch anfällig für kritische Defekte. Letztere können während der Produktion bei schon geringen Abweichungen von den Standardherstellungsbedingungen auftreten. Das führt zu erheblichem Ausschuss und deutlich höherem Ressourcenverbrauch.
Intelligente Inline-Prozessüberwachung und Prüfverfahren
Platform-ZERO geht diese Herausforderung an, indem es eine neue anpassbare Inline-Prozessüberwachungsplattform und -steuerung entwickelt, die durch künstliche Intelligenz unterstützt wird. Damit soll eine Null-Fehler-Fertigung in der PV-Industrie der dritten Generation erreicht werden und eine frühzeitige Erkennung, Korrektur und Vermeidung von Produktionsfehlern möglich sein.
„Gerade wenn es um non-destruktive und herausfordernde Prüfverfahren geht, sind wir im AIT Center for Vision, Automation und Control breit aufgestellt. Die Bildverarbeitung ist eines unserer Forschungsthemen. Für die visuelle Inspektion kommt unsere Inline Computational Imaging Technologie zum Einsatz und wird u.a. für diesen Anwendungsfall weiterentwickelt. Sie kombiniert sehr schnelle optische 2D und 3D Prüfmethoden mit intelligenten Algorithmen. Damit können wir selbst feinste Defekte bei hohen Produktions- und Prüfgeschwindigkeiten erkennen, auch wenn die Oberflächeneigenschaften des Materials schwierig sind“, so Govinda Lilley, der das Projekt am AIT leitet. Doch kommen – je nach Produktionsverfahren und Produktionsschritt – auch andere Prüfsysteme zur Anwendung. Diese unterschiedlichen Informationen sollen bereits während der Produktion zusammengeführt und damit Abweichungen in den Produktionsparametern frühzeitig erkannt werden, die zu Fehlproduktionen führen. Durch schnelle Korrektur soll der Materialausschuss minimiert werden. „Denn unser Ziel ist es, mittels Machine Learning Methoden Abweichungen bereits in der Produktion zu erkennen, bevor defekte Solarzellen am Ende der Produktionslinie entsorgt werden müssen,“ erklärt der Forscher weiter.
Die entwickelten Strategien werden in vier Pilotanlagen von PV-Industriepartnern in vier unterschiedlichen Ländern getestet. Die Pilotanlagen befassen sich mit intelligenten Beschichtungen für Photovoltaik, hocheffizienten Solarmodulen und flexiblen Solarfolien aus verschiedenen Photovoltaikmaterialien und -prozessen.
"Wir freuen uns, Teil dieses ehrgeizigen Projekts zu sein, dass das Fachwissen von Partnern aus sechs europäischen Ländern vereint. Wir erhoffen uns durch vielseitige Einblicke in die Produktionsprozesse, unsere Inspektionstechnologien entsprechend der Anforderungen der Photovoltaik-Industrie weiterzuentwickeln und somit am Ende die Erfüllung unseres Versprechens an unsere Industriepartner zu einer nachhaltigen und ressourcenschonenden Produktion beizutragen,“ sagt Andreas Vrabl, Leiter des Centers for Vision, Automation & Control.
.
