Im Folgenden wird das Prozessmodell analysiert, um die für das Prozessverhal-ten relevanProzessverhal-ten Variablen zu identifizieren. Hierfür wird ermittelt, zu wie vielen weiteren Elementen eine Modellvariable Beziehungen aufweist.
Die in den BFD als kausale Beziehungen zwischen einer Ursache und einer Wir-kung hinterlegten Informationen wurden in einer Einflussmatrix mit Ursachen-Variablen in den Zeilen und Wirkungen-Ursachen-Variablen in den Spalten der Matrix
dargestellt (HABERFELLNER2015, S. 407 f.). Werden die Einträge aus den je-weiligen Spalten der Einflussmatrix addiert, ergibt sich die PassivsummeΣp. Weist eine Variable eine hohe Passivsumme auf, wird sie von vielen anderen Modellelementen beeinflusst. Die AktivsummeΣawird durch die Summe der Elemente in der entsprechenden Zeile gebildet und ist ein Maß für die Ein-wirkung der betrachteten Variable auf das Modell. Zur Vergleichbarkeit mit anderen Variablen werden Aktiv- und Passivsumme eines Elements zur Kriti-kalität (Σp·Σa) und Aktivität (Σa/Σp) verrechnet. (LINDEMANN2009, S. 75) Es wurde eine Einflussmatrix für die BFD des Prozessschritts „Befüllen“ erstellt (nicht gezeigt aufgrund der hohen Anzahl an Einträgen), da dieser die größte Anzahl an Modellelementen aufweist. Die Elemente wurden nach Kritikalität und Aktivität sortiert und einer ABC-Analyse unterzogen (LINDEMANN2009, S. 242), um Treiber für das Systemverhalten zu identifizieren. Die ABC-Analyse teilt eine Menge von Elementen in absteigender Bedeutung den Kategorien A, B oder C zu. A-Variablen weisen dabei etwa 80 % der maximalen Aktivität auf.
Dies trifft auf etwa 20 % der Variablen zu. C-Variablen weisen 5 % des maxima-len Aktivitätswertes auf. Dieses trifft auf etwa 50 % der Variabmaxima-len zu. Analog werden die Variablen nach Kritikalität eingeteilt. Die exogenen Variablen der BFD in Form von Vorgabegrößen sind von der ABC-Analyse ausgeschlossen, da sie in die Wirkungsstrukturen des Prozessmodells nicht wie endogene Va-riablen eingebunden sind und daher per DefinitionΣp = 0 aufweisen. Die hohe Anzahl exogener Variablen im Modell weist indessen darauf hin, dass das Prozessverhalten maßgeblich durch äußere Einflüsse steuerbar ist und nicht nur von inneren Reaktionen geprägt wird.
Tabelle 6.4 führt die Variablen des Prozessmodells mit hoher Aktivität auf.
Die VariablenMasse Elektrolyt im Totvolumen,Temperatur Elektrolyt,Masse Elek-trolyt im ZellkörpersowieBenetzte Seitenflächenstehen in direktem kausalem Zusammenhang mit der Tränkung des Zellkörpers und beeinflussen daher stark das Verhalten des Befüllprozesses. Die hohe Aktivität der Variablen Mas-se Gas im ZellkörperundAnzahl Gasblasenverdeutlicht die Notwendigkeit der Evakuierung. Die VariableAbstand Gehäuseseitenflächensteht in direktem Zusam-menhang mit der Größe des Totvolumens, in das die Flüssigkeit gefüllt wird.
Die kritischsten Variablen im Prozessmodell weisen eine Kritikalität von 30 auf.
Variablen mit einer Kritikalität von mindestens 24 werden daher der Kategorie A zugeteilt. Dies trifft auf die in Tabelle 6.5 gezeigten Variablendurchschnittliches
Modellvariable Aktivität Masse Elektrolyt in Totvolumen 7
Temperatur Elektrolyt 7
Masse Elektrolyt in Zellkörper 5
Masse Gas in Zellkörper 5
Anzahl Gasblasen 4
Benetzte Seitenflächen 3
Abstand Gehäuseseitenflächen 3
Tabelle 6.4: Variablen des Prozesschrittes Befüllen mit hoher Aktivität
Volumen Gasblase,Tränkrate,VerdampfungsrateundSystemumgebungzu, die somit als zentrale Elemente des Prozessverhaltens betrachtet werden können, was bei derTränkrateoffensichtlich ist. Die Variablendurchschnittliches Volumen Gasbla-sesowieVerdampfungsratezeigen den starken Einfluss der Gasphase auf das Verhalten des Befüllungsprozesses. DieSystemumgebungist in den BFDs durch Quellen und Senken repräsentiert und steht aufgrund stofflicher Flüsse mit der Zelle in Kontakt. Kontrolliert mit derEinfüllratestellt sie einerseits den Elektroly-ten zum Einfüllen in das Totvolumen zur Verfügung, andererseits münden in sie die FlüsseVerlustrate (flüssig)sowieGasentweichungsrate.Totvolumen. Bei anderen Prozessschritten, wie zum Beispiel bei der Stimulation nach Siegeln, ist die Kri-tikalität der Systemumgebung geringer als im hier behandelten Prozessschritt, da stoffliche Flüsse zwischen Totvolumen und Systemumgebung nicht mehr auftreten. Die Kritikalität der Umgebung ist ein weiterer Hinweis darauf, dass die Prozessphänomene der Befüllung von außerhalb des Betrachtungsraums beeinflusst werden können.
Modellvariable Kritikalität
Durchschnittliches Volumen Gasblase 30
Tränkrate 28
Verdampfungsrate 24
Systemumgebung 24
Tabelle 6.5: Variablen des Prozesschrittes Befüllen mit hoher Kritikalität
6.6 Fazit
In diesem Kapitel wurden die Erkenntnisse aus den Visualisierungsversu-chen zusammen mit physikalisVisualisierungsversu-chen Grundlagen in ein qualitatives System-Dynamics-Modell überführt. In den BFD ist dokumentiert, wie durch die Pro-zessführung oder das Produktdesign beeinflussbare Größen mit Zielgrößen des Prozesses verknüpft sind und welche Effekte das Prozessergebnis beeinflussen.
Die Wirkungsstruktur der Elektrolytbefüllung ist somit beschrieben und Teilziel 3 erfüllt.
Im Rahmen dieser Arbeit werden die geschilderten Erkenntnisse genutzt, um die Prozessauslegung in Kapitel 8 zu unterstützen. Zudem kann ein Anwender auf die dokumentierten Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zurückgreifen, um beispielsweise die Ursachen einzugrenzen, weshalb ein Befüllungspro-zess nicht die erforderlichen Qualitätsanforderungen erfüllt. Die umfassende Sammlung der Effekte kann darüber hinaus den Austausch von Prozesswissen erleichtern. Auf Basis der dokumentierten Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge können zukünftige Forschungsfragen abgeleitet werden.
7 Systemmodell der Elektrolytbefüllung
Das vierte Teilziel dieser Arbeit besteht darin, eine Beschreibung des Systems
„Elektrolytbefüllung“ zu entwickeln. Hierfür wird in Kapitel 7 der Lösungs-raum, der in den Kapiteln 2 und 3 zum Aufbau von LIZ und Anlagentechnik für die Befüllung aufgespannt wurde, in ein generisches SysML-Modell überführt, das auch den Prozessablauf beschreibt. Auf Basis dieses generischen System-modells können in Kapitel 8 instanziierte Systemmodelle entwickelt werden, die für die Auslegung des Befüllungsprozesses herangezogen werden.
Bezieht sich in diesem Kapitel die Beschreibung im Fließtext auf Diagramme oder deren Elemente, werden diese in kursiver Schrift hervorgehoben. Inhalte von Enumerationen werden durch Anführungszeichen gekennzeichnet. Die Formalismen, nach denen die Bezeichnungen in den Abbildungen verfasst wurden, orientieren sich an der Syntax der SysML (OMG SYSML 1.4, S. 18 ff.).
7.1 Aufbau des Systemmodells
Abbildung 7.1 zeigt den Aufbau des Systemmodells der Elektrolytbefüllung in Form eines pkg. Das übergeordnete PaketSystemmodell Elektrolytbefüllung umfasst die drei UnterpaketeSystemanforderungen,Systemarchitekturund Sys-temverhalten. Das UnterpaketSystemanforderungenenthält eine Sammlung der Anforderungen, mit denen der Funktionsumfang definiert wird. Das Unterpa-ketSystemarchitekturrepräsentiert den physischen Aufbau des Systems Elek-trolytbefüllung und stellt die Anlagen, mit denen die Befüllungsverfahren aus Kapitel 3 durchgeführt werden, sowie die Zellbauformen aus Abschnitt 2.1 dar.
Die Systemarchitektur setzt sich somit einerseits aus einem Produktionsmittel sowie andererseits aus einem Produkt zusammen. Die Unterpakete Lithium-Ionen-ZelleundAnlageenthalten jeweils mindestens ein bdd, um Produkt und Produktionsmittel modellhaft abzubilden.
Das UnterpaketSystemverhaltenspezifiziert das Verhalten des Systems Elektro-lytbefüllung anhand seiner UnterpaketeProzessdurchführungundProzessmodell.
Prozessdurchführungbeschreibt mit einem act die Schritte des Befüllprozesses
nach Unterabschnitt 2.1.8. MitProzessmodelllässt sich das dynamische Verhalten der Elektrolytbefüllung mit Hilfe der BFD aus Kapitel 6 abbilden.
Abbildung 7.1: Überblick über das Systemmodell der Elektrolytbefüllung