Real Autonomy. Real Impact.

사용 후 전기차 배터리를 재제조하는 P업체는 배터리의 재사용 가능성을 판단하기 위해 건강상태(SOH)를 정확하게 진단해야 했습니다. 기존에는 배터리를 완전히 충전하고 방전하여 실제 용량을 측정하는 방식을 사용했습니다.

이 방식은 정확도가 높았지만 배터리 하나를 진단하는 데 약 5~6시간이 소요되어, 검사할 수 있는 배터리 수량에 한계가 있었습니다. 고객은 검사 효율을 높이면서도 진단의 신뢰성을 유지하기 위해 배터리의 상태와 평가 목적에 따라 정밀 진단과 신속 진단을 선택적으로 활용할 수 있는 체계가 필요했습니다.

모다플은 배터리의 충방전 데이터를 분석하여 짧은 시간의 부분 충방전 데이터만으로 건강상태(SOH)를 추정하는 AI 모델을 개발하였습니다. 이를 통해 기존에 약 5~6시간이 소요되던 진단을 약 30분의 데이터로 수행하고, 평균 약 2%대의 오차로 SOH를 추정할 수 있었습니다.

또한 진단설비에서 수집되는 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하여 배터리별 검사 진행 상태와 AI 진단 결과를 확인하고 관리할 수 있는 웹 기반 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 고객이 배터리의 상태와 평가 목적에 따라 기존의 완전 충방전 방식과 AI 기반 신속 진단 방식을 선택적으로 활용할 수 있도록 하였습니다.

기존에는 모든 배터리를 장시간 완전 충방전 방식으로 평가해야 했지만, 이제는 평가 목적에 따라 신속 진단과 정밀 진단을 선택적으로 활용하여 검사 시간과 운영 효율을 개선할 수 있게 되었습니다.