Report - What we do -SNE Research

<2027> AI 기반 배터리 전주기 기술혁신 - 소재 - 셀 - 제조 - 평가 - 리사이클 및 BMS까지

1. 배터리 셀/팩 제조 공정 내 AI 기술 확장

1.1 배터리 산업과 AI 기술	7
1.1.1 배터리산업에서의 AI적용 분야
1.1.2 배터리 산업에 적용되는 주요 AI 기술 상세 비교
1.1.3 Machine Learning(ML) : 배터리 AI의 출발점
1.1.4 Graphic Neural Network(GNN) : 배터리 소재 AI
1.1.5 Generative AI(생성형 AI)
1.1.6 Bayesian Optimization : Autonomous Lab의 핵심 기술
1.1.7 Physics-informed AI : Battery Digital Twin의 핵심
1.1.8 CNN(Convolutional Neural Network)
1.1.9 Time-series AI : 설비 예비보전과 수명예측
1.1.10 MPC(Model Predictive Control) : 모델 예측 제어
1.1.11 Reinforcement Learning(강화 학습)
1.1.12 AI Agent
1.1.13 Multimodal AI
1.1.14 배터리 공정 전체 Flow
1.1.15 Surrogate Model : 대체 모델
1.1.16 향후 급속 성장할 7가지 AI기술

1.2 배터리 셀 소재 개발 목적 AI 기술	25
1.2.1 소재 선별 시간 단축 목적 AI 기술 적용 필요성
1.2.2 배터리 셀 음극 소재 개발
1.2.3 배터리 셀 양극 소재 개발
1.2.4 배터리 셀 액체 전해질 소재 개발
1.2.5 배터리 셀 고체 전해질 소재 개발
1.2.6 배터리 셀 소재 최적화 기술

1.3 배터리 셀 소재 선별 시간 단축 목적 AI 기술	50
1.3.1 소재 선별 시간 단축 목적 AI 기술 적용 필요성
1.3.2 AI 기반 셀 소재 선별 시간 단축 사례
1.3.3 셀 단면 결함 유형 분류 목적 AI 기술 적용

1.4 배터리 팩 설계 구조 최적화 목적 AI 기술	58
1.4.1 배터리 팩 설계 구조 최적화 필요성
1.4.2 배터리 팩 최적 설계 고려요소 분석
1.4.3 AI 기반 배터리 팩 설계 구조 최적화 흐름
1.4.4 AI 기반 배터리 팩 설계 구조 최적화
1.4.5 AI 기반 배터리 팩 설계 구조 최적화 연구 사례

2. 배터리 어플리케이션 운용 AI 기술

2.1 EV 최적 운용 목적 AI 기반 배터리 관리 기술	68
2.1.1 EV 최적 운용 목적 AI 기술 필요성
2.1.2 전력망 내 EV 최적 운용 목적 AI 기술 연구 사례
2.1.3 EV 최적 운용 목적 AI 기반 충전 기술 연구 사례
2.1.4 EV 최적 운용 목적 AI 기반 기술 연구 사례

2.2 ESS 최적 운용 목적 AI 기반 배터리 관리 기술	80
2.2.1 ESS 최적 운용 목적 AI 기반 기술 필요성
2.2.2 ESS 최적 운용 목적 AI 기반 외부 환경 관리 연구 사례
2.2.3 ESS 최적운용 목적 AI 기반 기술 연구 사례

2.3 Big data 환경 내 Cloud server의 효율성 향상 목적 데이터 관리 및 운용 기술	97
2.3.1 데이터 중요성 증가에 따른 Cloud Server 내 빅데이터 관리 및 운용 필요성
2.3.2 대규모 EV 데이터 관리 목적 운용 패턴 이미지 생성 연구 사례
2.3.3 Cloud server 내 데이터 저장 효율성 향상 목적의 데이터 압축 연구 사례
2.3.4 Cloud sever 기반 모델 최적화에 따른 수명예측 알고리즘 성능 향상 연구 사례

3. 사용후 배터리 Reuse/Recycle AI 기술

3.1 사용후 배터리 재활용 Cost 감소 목적 AI 기반 소재 회수 및 공정 최적화 기술	116
3.1.1 기존 사용후 배터리 재활용 프로세스 한계에 따른 AI 도입 필요성
3.1.2 배터리 재활용 프로세스 내 AI 기반 기술 적용

3.2 사용후 배터리 재사용 Cost 감소 목적 AI 기반 신속 진단 기술	120
3.2.1 사용후 배터리 신속 진단 기술 필요성
3.2.2 사용후 배터리 입고 시 고려 사항
3.2.3 원-핫 encoding 기반 SOH 신속 진단 알고리즘 연구 사례
3.2.4 Adaboost 알고리즘 기반 SOH 신속 진단 알고리즘 고도화 연구 사례
3.2.5 사용후 배터리 재사용 Cost 감소 목적 AI 기반 신속 진단 기술 연구 사례
3.2.6 사용후 배터리 재사용 시장 경제성 연구 사례

3.3 사용후 배터리 재사용 목적 AI 기반 Regrouping 기술	139
3.3.1 기존 사용후 배터리 재사용 프로세스의 한계
3.3.2 이상 배터리 Regrouping 전 제거 목적 RLS 편차 기반 고장 진단 연구 사례
3.3.3 RUL 기반 사용후 배터리 Regrouping 알고리즘 연구 사례

4. AI 기반 차세대 BMS 기술

4.1 기존 BMS의 한계 및 Big data & AI 기반 차세대 BMS 도입 필요성	151
4.1.1 배터리 관리 시스템 개요
4.1.2 기존 BMS의 한계 및 차세대 BMS 필요성
4.1.3 Big data & AI 연계형 차세대 BMS 기술

4.2 AI 모델 구축 목적의 Data pre-processing	174
4.2.1 AI 모델 구축 목적 데이터 전처리 과정
4.2.2 어플리케이션 운용 환경 및 데이터 수 집조건을 반영한 건전성 지표 추출 필요성
4.2.3 어플리케이션 운용 환경 및 데이터 수집 조건을 반영한 건전성 지표 추출 방안
4.2.4 어플리케이션 운용 환경 및 데이터 수집 조건을 반영한 건전성 지표 적용 한계성
4.2.5 어플리케이션 운용 환경 및 데이터 수집 조건을 반영한 건전성 지표 추출 예시

4.3 BMS 내 다양한 목적 별 AI 적용 사례	201
4.3.1 인공지능 이론
4.3.2 배터리 시계열 데이터 예측 목적 딥러닝(Deep learning) 모델 선정
4.3.3 배터리 이상 탐지/고장 진단 목적 딥러닝(Deep learning) 모델 선정
4.3.4 배터리 최적 운용 목적 Embedded Linux 시스템 기반 실시간 수명 예측 알고리즘 연구 사례
4.3.5 배터리 안전 운용 목적 데이터 패턴화 및 이상 상태 진단 연구 사례

5. Digital Twin in Battery development

5.1 Digital Twin Concepts & Technologies	227
5.1.1 디지털 트윈 개념 및 기대 효과
5.1.2 디지털 트윈의 구성 요소
5.1.3 디지털 트윈 구현 및 활용
5.1.4 디지털 트윈의 구현을 위한 주요 기술
5.1.5 디지털 트윈의 최적화

5.2 Digital Twin in Battery development	232
5.2.1 디지털 트윈의 배터리 적용
5.2.2 배터리 Digital Twin의 계층 구조
5.2.3 배터리 Digital Twin Vision
5.2.4 Digital Twin을 활용한 배터리 모델링
5.2.5 Digital Twin의 배터리에의 도전
5.2.6 Digital Twin 기반 SoX 추정 및 셀 밸런싱 기능 요약
5.2.7 고급 고장 진단 및 RUL(Remaining Useful Life)
추정 시 디지털 트윈 적용
5.2.8 제조 최적화, TMS, 패스포트, V2G까지 전 주기 확대
5.2.9 배터리 디지털 트윈 플랫폼 구축
5.2.10 디지털 트윈 통합 플랫폼 비교
5.2.11 Digital twin model 및 Cloud BMS 기반
배터리 상태 추정 동향
5.2.12 Digital twin 및 Cloud BMS 활용 :
Virtual battery model
5.2.13 Digital twin BMS [1] ~ [5]

6. 배터리(소재) 및 EV 기업의 AI 적용 개발 현황

6.1 배터리(소재)기업의 AI 적용 개발 현황	254
6.1.1 LG 에너지솔루션
6.1.2 삼성 SDI
6.1.3 SK 온
6.1.4 CATL
6.1.5 EVE Energy
6.1.6 Gotion-High Tech
6.1.7 Panasonic Energy
6.1.8 POSCO Future M
6.1.9 EcoPro
6.1.10 Umicore
6.1.11 GEM(格林美股份有限公司)
6.1.12 Sumwoda
6.1.13 Solid Power
6.1.14 Factorial Energy
6.1.15 BASF
6.1.16 Syensqo
6.1.17 Resonac
6.1.18 Toray

6.2 배터리 장비 기업의 AI 적용 개발 현황	284
6.2.1 Hanwha Momentum
6.2.2 Hitachi High-Tech
6.2.3 ZEISS
6.2.4 Thermo Fisher Scientific
6.2.5 OMRON
6.2.6 Hirano Tecseed
6.2.7 공정별 AI 적용분야-대표기업

6.3 EV 기업의 AI 적용 개발 현황	293
6.3.1 현대자동차
6.3.2 Tesla
6.3.3 TOYOTA
6.3.4 Volkswagen
6.3.5 GM
6.3.6 BYD
6.3.7 FORD
6.3.8 Porsche
6.3.10 BMW
6.3.11 Mercedes-Benz
6.3.12 Geely
6.3.13 NIO
6.3.14 XPENG

6.4 플랫홈 전문 기업(기관)의 AI 적용 개발 현황	317
6.4.1 SES AI
6.4.2 Google
6.4.3 Microsoft
6.4.4 Berkeley Lab
6.4.5 Siemens
6.4.6 Siemens- Altair
6.4.7 VOLTAIQ Inc
6.3.8 TWAICE
6.3.9 BIOVIA
6.3.10 Landing AI
6.4.11 Rejoule
6.4.12 E8
6.4.13 Aionics
6.4.14 Honeywell

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