Verbundvorhaben: KISS-PRO - Künstliche Intelligenz und physikalische Simulation zur effizienten Überwachung einer HJT-Solarzellenproduktion; Teilvorhaben: Zellmesstechnik zur erweiterten elektrooptischen Analyse von Zelleigenschaften und Dateninfrastruktur zur Modellintegration am Zelltester
Zeitraum
2026-06-01 – 2029-05-31
Bewilligte Summe
269.950,60 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE1259D
Leistungsplansystematik
Qualitätssicherung, Zuverlässigkeit, Langzeitstabilität Komponenten [EB1041]
Verbundvorhaben
01288283/1 – KISS-PRO - Künstliche Intelligenz und physikalische Simulation zur effizienten Überwachung einer HJTSolarzellenproduktion
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE1)
Förderprogramm
Energie
Die Arbeitsinhalte des Teilprojekts werden durch verschiedene wissenschaftliche und technische Arbeitsziele definiert. Im Bereich der Verlustanalyse steht zunächst die Auftrennung von Volumen- und Oberflächenrekombination aus serienwiderstandskorrigierten IV und/oder Suns-VOC Kennlinien zur präzisen Zuordnung von Verlustkanälen im Fokus. Parallel dazu wird an der Beschleunigung und Optimierung der Inline EQE Messung mittels LED Flasher gearbeitet sowie an der Konzeptionierung einer spektral insbesondere im UV optimierten Lichtquelle. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die ortsaufgelöste Bestimmung von Vorder- und Rückseiten Kontaktübergangswiderständen an Hand von Lumineszenzbildern und die Spezifikation dafür benötigter optischer Komponenten. Auf der Systemebene erfolgt die Entwicklung einer Multi-System Datenpipeline durch die Schaffung standardisierter Schnittstellen zur Echtzeitintegration verschiedener Messsysteme wie EL-Imaging, IV-Charakterisierung, Thermographie und optische Inspektion in eine einheitliche Datenarchitektur. Dabei werden effiziente Datenverarbeitungs- und Speicheralgorithmen für die Verwaltung heterogener Produktionsdaten implementiert. Die KI-Modell-Integration und Orchestration umfasst die Entwicklung einer modularen, plugin-basierten Architektur für die Integration der im Projekt entwickelten KI-Analysemodelle in das halm Cockpit-System sowie die Implementierung einer intelligenten Workflow-Engine für die automatisierte Verkettung verschiedener Analyse-Module basierend auf verfügbaren Datenquellen. Abschließend soll eine Manufacturing Intelligence Plattform aufgebaut werden, die eine offene Plattform für Drittanbieter-Algorithmen mit standardisierten APIs und Container-basierter Deployment-Infrastruktur bereitstellt. Diese beinhaltet auch die Entwicklung von Advanced Analytics Tools für Korrelationsanalysen zwischen verschiedenen Messsystemen und automatisierte Produktionsüberwachung.