AI在電池開發中的應用

高壓電池是一個複雜的系統，會受到各種外部和內部影響。Porsche的工程師透過數據分析和人工智慧對能源系統的影響來瞭解這些影響。以這種方式獲得的知識是為Porsche客戶開發更好的部件和系統的重要基礎。

AI特別支援開發人員檢測電池內不可信的行為。這使得演算法能夠在開發階段就分析單個電池和整個電池組的平衡行為。平衡是指電池模組電池單元之間的電荷平衡。如果數值偏離預期狀態，則數據允許更快地得出有關原因和潛在過程的結論。同時，開發過程中的數據品質得到提高，因此客戶車輛的後續發現會更加可靠。

除了已知的電池老化的主要驅動因素外，新的分析方法還可用於確定其他影響因素。透過最先進的數據分析方法和物理化學模型的耦合應用，可以對客戶車輛中高壓電池的老化進行預測和分析。在數據分析的基礎上瞭解各種老化影響後，系統開發人員致力於進一步優化運營策略。所有優化標準，例如：續航里程、充電時間、系統性能、重量、耐用性和油耗，都已制定出來。

基於人工智慧的分析結果必須易於理解和解釋，以便為發展決策奠定可靠的基礎。為此，使用了所謂可解釋的AI方法。對於Porsche來說，AI是一種工具，可以幫助團隊理解複雜的關係並考慮所有相關方面。結合開發工程師的專業知識，可以在分析結束時對情況進行精確分類。

透過智慧和適應性的系統設計，可以有針對性地減少人工智慧識別的老化影響。客戶可以從中受益，因為電池的使用壽命可以顯著延長。

預防性異常檢測會直接發送給客戶

一種特別創新的數據分析方法首次應用於Porsche Macan高壓電池的數據，即預防性異常勘探。這將評估技術原因和相關性(如果在數據中檢測到任何異常)。它確保了高壓系統的長期性能，同時透過研究結果幫助開發未來的產品。

預防性異常檢測使用探測器，這些探測器使用智慧演算法來提取在線數據中電池行為的變化等。檢測到的異常在雲端中進行分析、破譯和評估。但是，如果發生相關異常情況，Porsche會主動通知駕駛員，包括具體指示，也包括透過MyPorsche 應用程式來通知。特別令人印象深刻的是，這種方法可以單獨評估電池組中每個電池單元的數據。

預防性異常檢測旨在使用數據分析方法一方面確保車輛的可靠性和性能，另一方面預測潛在的限制。因此，此功能是未來品質工作的核心要素之一。