EVバッテリーメーカーのバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）業界への参入

電気自動車（EV）業界の衰退により、EVバッテリーメーカーはバッテリーエネルギー貯蔵システム (BESS) ドメイン。AI 主導の企業である Monolith は、顧客の間で BESS への関心が高まっていることを追跡しています。

BEST との話し合いの中で、CEO のリチャード・アルフェルド氏とバッテリー AI 担当副社長のマリウス・ケストラー氏は、エネルギー貯蔵部門が最近になって上昇し始めたばかりであることを明らかにしました。この急成長は、EV 販売数が期待外れだったことによるものです。

アールフェルド氏は、「自動車会社は予想していたほど多くの車を販売していないかもしれないが、バッテリーの挙動を分析する上でかなりの専門知識を獲得したことは確かだ。電気自動車は本質的には車輪の付いたバッテリーなので、自動車メーカーはエネルギーと需要が余っている分野でこの知識を活用している」と述べた。さらに、電力網の余剰エネルギーとそれに伴う需要により、自動車メーカーのバッテリーソリューションは新たな市場を見つけたと説明した。

ボルボ・エナジー、ポルシェ、ステランティスなど、さまざまな企業がすでに二次電池プロジェクトに取り組んでいます。同氏はさらに、「自動車業界の顧客を通じて、私たちは自然に BESS 市場に移行しました」と付け加えました。

アルフェルド氏は、モノリス社がBESS市場の急激な成長を予測していると主張している。これは、中国のEVバッテリーメーカーCATLの会長であるロビン・ゼン氏の予測と一致しており、BESS市場はまもなく自動車産業の半分の規模に匹敵する可能性があると示唆している。

モノリスは、メルセデス・ベンツ、BMW、ホンダなど、世界のトップ20自動車メーカーの半数以上が機械学習アルゴリズムを利用してテストを行うのを支援する最前線に立っています。EVバッテリー. Koestler 氏は、同社のバッテリー劣化に関する洞察力は、EV 分野のセル開発者やインテグレーターと協力した経験によるものだと考えています。

彼は、この知識が金融セクター、特にへの投資にどのような変化をもたらす可能性があるかを指摘した。エネルギー貯蔵システム; バッテリーの劣化を理解し、それを財務モデルに組み込むことは、収益性の高い資産投資と収益性の低い資産投資の違いを意味する可能性があります。

Monolith は、データ分析を 50% 高速化できる物理学中心の AI ツールを採用しています。ラボとフィールドでのテストを組み合わせることで、より深い洞察が得られ、温度変動などの一般的なエラーが排除されます。

これにより、顧客は劣化の予測を示すテスト モデルを備えたバッテリーを販売できるようになります。Koestler 氏は、一般的に「ESS オペレーターは、運用および保守コスト、設備投資、エネルギー コストなどの他の要素とは異なり、劣化をコストとして考慮しません」と指摘しました。

コエスラー氏は、金融引受業者が収益性評価で劣化を考慮するようになると確信している。EV 企業の大半の産業用テスト ラボでは、R&D テスト プロセス中に毎週約 2 テラバイトのデータが生成されており、アルフェルド氏によると、これは「数千万のデータ ポイント、つまり圧倒的な情報量」に相当するという。

モノリスは、他の革新的なベンチャー事業に加えて、カナダのサプライヤーと共同でバックアップストレージ用のアルミニウム空気電池の開発に取り組んでいます。同社は、AI の導入により検証プロセスが 2 年短縮され、製品の市場投入までの時間が短縮されると見積もっています。

アールフェルド氏は、業界の将来は自動化と自律的な研究室への依存度が高まると示唆している。