시뮬레이션을 통해 높아지는 EV 배터리 제조 효율성

다중물리 시뮬레이션을 사용하여 전기차 배터리 생산을 간소화하면 비용을 절감하고 소비자 판매를 늘릴 수 있습니다.

국제 에너지 기구(IEA)의 보고서에 따르면 전기차(EV) 차량은 2030년까지 전 세계적으로 8배 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 미국에서는 딜러 로트의 EV 재고가 1년 전보다 506% 증가했습니다. 즉, EV는 가스 구동 차량보다 평균적으로 18일 더 오래 시장에 남아있을 수 있습니다.

여기에는 몇 가지 이유가 있습니다. 범위 고려 사항 외에도 채택률에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 가격입니다. 그렇다면 왜 대부분의 소비자에게 EV는 비용이 많이 들까요?

"오늘날 전기차 가격을 살펴보면 현재 해당 차량의 총 비용의 30~40%가 배터리에 기인할 수 있습니다." Padmesh Mandloi, Ansys Customer Excellence, 아태지역 부사장은 말합니다. "또한 일정 주행 거리 이후 배터리가 작동하지 않거나 교체가 필요할 경우 비용 부담이 소비자에게 전가됩니다. 이는 특히 미국 시장 EV 생산 분야에서 과속방지턱에 걸린 듯한 냉각 효과를 초래했습니다."

시뮬레이션을 통한 배터리 생산 프로세스 최적화

이제 좋은 소식입니다. 선도적인 글로벌 금융 기관인 Goldman Sachs는 니켈 및 리튬과 같이 EV 배터리에 일반적으로 사용되는 원자재의 공급이 전체 수요를 따라잡고 냉각됨에 따라 약세 시장을 예상하고 있습니다. 내년에는 EV 가격이 하락하기 시작할 가능성이 높습니다.

지금부터 2025년 사이에 배터리 가격이 40% 하락할 것으로 예상되는 또 다른 이유가 있습니다. 비용을 더욱 절감하기 위해 제조업체는 패키징 단순화를 통해 복잡성을 줄이고 있습니다. 또한 충전 시간을 줄이고 에너지 밀도를 높여 동일한 무게에 더 많은 에너지를 전달하는 실리콘과 같은 더 나은 재료를 선택하고 있습니다.

그러나 이러한 아이디어를 실행하기 위해 보다 전통적인 제조 방식을 고수하면 효율성과 지속 가능성에 한계가 있습니다. 뚜렷한 변화 없이 계속 나아간다면, 생산 공정의 최적화, 비용 절감 기회 식별, 그리고 지속 가능성 문제 해결에 계속 어려움을 겪을 가능성이 높습니다.

공정을 개선하기 위한 명확한 방법론이 없기 때문에 제조업체는 ‘설계–실험–낭비–반복’이라는 장기적인 악순환에 빠져 있습니다. 시뮬레이션은 제조 공정 및 생산 라인 개발의 다양한 단계를 해결하는 데 필요한 통찰을 제공하여 비용이 많이 드는 시행착오 실험을 줄이고 가동 시간을 단축할 수 있습니다. 시뮬레이션에서 데이터 통찰이 없다면 이러한 수준의 복잡성을 해결하는 것은 거의 불가능합니다.

EV 배터리 시장 전반에 걸쳐 배터리 셀 제조업체는 가상 환경에서 수많은 기술 엔지니어링 과제를 해결하고 있습니다. 이들은 고객 사양을 충족하고, 비용을 절감하고, 품질을 유지하고, 안전과 규정 준수를 보장하고, 인력 부족을 해결하고, 사용 종료 배터리 폐기 및 재활용을 개선하여 긍정적인 결과를 도출하기 위해 시뮬레이션에 집중하고 있습니다.

Mandloi는 "더 많은 배터리 제조업체가 물리 기반 시뮬레이션 및 안전 분석을 활용하여 생산 중에 귀중한 통찰을 얻고 있습니다."라고 말합니다. "Ansys의 시뮬레이션 툴과 솔버를 사용하면 배터리 설계를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 공장에서 프로세스의 확장성, 품질 및 지속 가능성을 높일 수 있는 적절한 장비와 워크플로를 식별할 수 있습니다."

국가 배터리 제조 규모 확장 시설인 UKBIC(UK Battery Industrialization Centre)는 Ansys의 고객사로, 성장하는 배터리 부문에 기술을 제공하기 위해 시뮬레이션에 의존하고 있습니다. 이 시설은 영국의 배터리 기술 및 역량 개발에 핵심적인 역할을 하고 있으며, Ansys 다중물리 소프트웨어를 사용하여 전동화를 지원합니다. 

UKBIC의 디지털 책임자인 Timothy Addison 박사는 "UKBIC에서는 빠르게 증가하는 비용과 강렬한 산업 속도 속에서 고객이 배터리 기술을 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다."라고 말합니다. “자원의 효율적인 사용과 예측 모델링 및 시뮬레이션에 대한 강력한 노력은 상업적 성공을 위해 매우 중요합니다. 우리는 대규모 제조를 위한 기회에 의존할 수 없습니다. 대신, 제품 설계와 프로세스 설정을 개선하기 위해 Ansys 솔루션 제품군을 사용하여 각 제조 캠페인이 시작되기 전에 준비되어 있도록 합니다."

Ansys의 광범위한 물리와 깊이 있는 기능은 배터리 생산 프로세스의 여러 측면을 다룹니다(위 그림 참조). 예를 들어, 코팅 프로세스 중에 정확한 다상 시뮬레이션을 통해 Ansys Fluent 유체 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 실제 프로토타입을 준비하기 전에 코팅기의 많은 조건과 형상을 가상으로 테스트할 수 있습니다.

코팅을 도포한 후에는 캘린더링(위 그림 참조)이라는 다짐 프로세스를 거쳐야 하며, 이는 리튬 이온 배터리 셀의 기공 구조와 성능에 상당한 영향을 미칩니다. Ansys Rocky 입자 동역학 시뮬레이션 소프트웨어를 사용하면 캘린더링 프로세스 중에 미세 구조 수준을 확인할 수 있으며, 구조 엔지니어링용 Ansys Mechanical 유한 요소 분석(FEA) 소프트웨어 및 Ansys LS-DYNA 다중물리 소프트웨어와 함께 이 프로세스 중에 압축으로 인한 잔류 변형률(특히 결함이 있는 경우)을 식별할 수 있습니다.

"배터리 제조는 매우 역동적입니다." Ansys의 수석 애플리케이션 엔지니어 Akira Fujii는 말합니다. "동시에 고객 측의 엔지니어링 목표는 특정 기준을 충족하면서 일관된 품질을 유지하거나 개선하기 위한 프로세스 및 장비 최적화의 필요성을 강조합니다. 예를 들어, 두께의 균일성이 부족한 필름 코팅 공정이나, 재료 두께 변화로 인해 형상에 영향을 미치는 경우 등은 시뮬레이션 환경에서 빠르게 평가하고 해결할 수 있는 여러 시나리오 중 일부에 불과합니다.

Ansys를 통한 효율성 향상

EV 배터리 제조를 위한 포괄적인 시뮬레이션 기반 디지털 엔지니어링 전략의 이점을 살펴보았습니다. 엔지니어들은 매일 배터리 설계를 최적화하고 확장성, 품질 및 지속 가능성을 위한 적절한 장비와 워크플로를 식별하는 등 귀중한 통찰을 얻기 위해 Ansys 시뮬레이션을 조합하여 사용하고 있습니다.

배터리 제조 및 생산 공정을 위한 Ansys 소프트웨어 솔루션에 대해 자세히 알아보려면 EV 배터리 개발 웨비나 시리즈를 놓치지 마십시오.