// Digitalisierung in der Photovoltaik: „Die selbstlernende Photovoltaik Fabrik“ (SelFab)
Das Hightech-Produkt Solarzelle ist in der Herstellung komplex und erfordert vielerlei sehr unterschiedlicher Prozessschritte und Materialien. Entsprechend hoch ist deshalb auch das Datenaufkommen bei der Herstellung von Solarzellen – sowohl im Labor als auch in der Fertigung. Dabei bietet gerade eine vollumfängliche Nutzung und Aufarbeitung dieser Daten ein enormes Potential für die Weiterentwicklung und Fertigungsoptimierung. Hierfür sind Verfahren und Methoden notwendig, die diese Menge an hochdimensionalen Daten verwerten können.
Seit Februar 2019 forscht in einem vom Land Baden-Württemberg geförderten Projekt ein Konsortium aus baden-württembergischen Forschungseinrichtungen an der intelligenten Solarfabrik im Kontext von Industrie 4.0. Themenschwerpunkte sind dabei digitale Abbilder, digitale Zwillinge und der Einsatz von maschinellem Lernen zur Datenanalytik und Abbildung des selbstlernenden Aspekts. Das ZSW entwickelt in diesem Zusammenhang u.a. digitale Abbilder und digitale Zwillinge von CIGS-Dünnschichtsolarzellen. Dabei kommen sowohl klassische Methoden wie die Halbleitersimulation als auch kombinierte Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens zum Einsatz. Die Methoden des maschinellen Lernens werden darüber hinaus eingesetzt, um bei der CIGS-Beschichtung die Prozessführung und Schichtzusammensetzung noch feiner zu steuern, so dass die Ausbeute weiter vergrößert werden kann.
