Förderprojekte

AdaPEdge (FKZ 16ME0547K) - Edge-Computing-Module für eine resiliente Elektronikfertigung mit adaptiver Prozessoptimierung

Laufzeit: 01.07.2022 - 30.06.2025

Im vorliegenden Projekt wird die Optimierung der Fertigung von Produkten im Industrie 4.0-Umfeld angestrebt. Das übergeordnete Ziel im Projekt ist die adaptive Prozessoptimierung in komplexen, auch räumlich verteilten Fertigungsumgebungen durch die Nutzung und Bewertung von frei verfügbaren Informationen/ Daten. Für unterschiedliche Szenarien können diese Daten genutzt werden, um die Fertigungsproduktivität und -qualität zu einem angestrebten Zielwert zu optimieren. Dies gilt zum einen für eine hocheffizient laufende Fertigung, bei der sich z.B. durch die Anpassung der gewählten Teststrategie noch Produktivitätsgewinne erreichen lassen. Dies gilt aber auch für eine Fertigung, die durch minderwertige oder gefälschte Vormaterialien oder auch durch einen gezielten Angriff auf einzelne Maschinen aus dem Gleichgewicht gebracht wird und durch Früherkennung von instabilen Betriebsmodi schnell wieder in einen zuverlässigen Betriebsmodus gebracht werden kann. Im Projekt sollen zu diesem Zweck die Methoden zur Datenauswertung mittels KI/ föderalem Lernen und der Nutzung von EdgeComputing-Modulen mit auf Datenfusion spezialisierte Prozessoren und einem zugeordneten universellen Sensornetzwerk kombiniert werden. Dieses wird zur lokalen Erhebung von frei verfügbaren Daten genutzt - gemessen werden z.B. Umgebungsdaten wie Temperatur, Luftfeuchte, Beschleunigung und Betriebsgeräusche, aber auch alternative Werte wie UV-Strahlung, Luftqualität, E- und B-Felder etc. sind möglich. Die Daten werden mittels KI verarbeitet, verdichtet und bewertet, nach Abgleich mit den Qualitäts- und Produktivitätsparametern der Fertigung wird daraus ein Condition Level für die laufende Fertigung bestimmt. Dieses Condition Level ist unabhängig von der bestehenden digitalen Fertigungsinfrastruktur konzipiert und dient so als unabhängige Datenquelle für Entscheidungen zur Fertigungsoptimierung. Über eine Feedback-Schleife soll hier die KI permanent selbst hinzulernen und ihre Entscheidungen verbessern.

Konsortialpartner:

Universität Bielefeld

Sensorik-Bayern GmbH

Creonic GmbH

Technische Universität Berlin

Micro Systems Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Project Manager: matthias.heimann@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

AdHyBau2 (20M2202A) - Gesamtvorhaben: Entwicklung eines zulassungsfähigen wasserstoff-elektrischen Antriebssystems für Flugzeuge und Erprobung des kryogen-gekühlten Elektromotors - AdHyBau2; - Teilvorhaben: Digitale Entwicklungsmethoden und innovative Fertigungskonzepte für hocheffiziente elektrische Antriebe mit kryogener Kühlung.

Laufzeit: 01.08.2024-31.07.2028

Das Vorhaben beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung von Digitalisierungsmethoden, innovativen Ansätzen zur additiven Fertigung und der Untersuchung von disruptiven Technologien für elektrische Maschinen. Dabei baut das Vorhaben auf den Ergebnissen des Vorgängerprojektes auf und erweitert diese um wichtige Aspekte für eine zukünftige Luftfahrtzulassung. Konkret wird die Abbildung eines wasserstoffgekühlten elektrischen Antriebs in einem Digitalen Zwilling angestrebt. Mit sogenannter Modellordnungsreduktion sollen Rechenzeit und Ressourcen eingespart werden, so dass der Digitale Zwilling im industriellen Metaverse verwendet und die Digitalisierung in Forschung und Entwicklung beschleunigt werden. Weiterhin werden im Rahmen des Vorhabens Advanced Manufacturing Methoden erarbeitet und die Materialien sowie Bauelemente hinsichtlich ihrer Eigenschaften und Qualität untersucht. Insbesondere ergänzende Materialparameter zur vollständigen Beschreibung des Elastizitätstensors haben eine bedeutende Rolle für das Design. Mit Blick auf eine Luftfahrtzulassung ist es von essenzieller Bedeutung die neuen Fertigungsverfahren tiefgründig zu erforschen und die erzeugten Materialien reproduzierbar mit konstanter Qualität herzustellen. Die sichere Beherrschung der Prozesse bildet die Grundlage. Im Detail soll das Kaltgasspritzen von Kupfer weiterentwickelt werden, wobei die Erzeugung von Kupferhohlstrukturen durch die erstmalige Kombination zweier additiver Verfahren im Fokus der Forschung steht. Im elektrischen Antrieb werden Studien zum Potential von disruptiven Technologien durchgeführt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Untersuchung des Potentials von Supraleitung im Antriebsstrang für die favorisierte Anwendung. Die Machbarkeit eines kryogengekühlten elektrischen Antriebs wird an einem Labordemonstrator durchgeführt. Der Aufbau, die Inbetriebnahme und die experimentelle Erprobung des Antriebs unter Laborbedingungen sind ein wesentlicher Bestandteil des Vorhabens.

Konsortialpartner:

Karlsruher Institut für Technologie

Technische Universität Dresden

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V.

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Project Manager: christian.weidermann@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

BoLeRo (FKZ 03EI4041A) - Verbundvorhaben: BoLeRo - Beobachtung der Alterung stationärer Batteriespeicher mit cloudbasierten Methoden zur Erweiterung der Lebensdauer, Reduzierung des Wartungsaufwands und Optimierung der Betriebsführung; Teilvorhaben: Digitale Dienstleistungen für Batteriespeicher

Laufzeit: 01.10.2021 - 30.09.2024

Stationäre Batterie-Großspeicher liefern wichtige Systemdienstleistungen für die Energienetze der Zukunft, geprägt von Stromerzeugung aus erneuerbaren Quellen. Wir schlagen ein cloudbasiertes System für die Überwachung und Betriebsoptimierung von Batteriespeichersysteme vor, das folgende industrielle Anwendung und Antworten auf Forschungsfragen ermöglicht:

Datenbereitstellung aus den Batteriezellen im laufenden Betrieb

- Cloud Lösung für Monitoring, Analyse und Modellierung von stationärer Energiespeicher

- Neue und verbesserte Methoden die zeitlich veränderliche Batterieparameter (z.B. Kapazität, Digital Twin Model) aus realen BMS-Daten des regulären Batteriebetriebs extrahieren

- Ermöglichung einer verbesserten Betriebsstrategie durch genauere Modelle der Batterien und niedrigere Anforderungen an Sicherheitsmargen

- Bereitstellung einer allgemeinen und automatisierten Lösung für niedrigere Service-Kosten

- Reduzierung der technologischen Anforderungen für den Betrieb von Batteriesystemen insbesondere unter Berücksichtigung von projekt- und kundenspezifischen Anforderungen

- Methode zur Gewährleistung des sicheren Betriebs von Batterien über die gesamte Lebensdauer der Batterien inklusive Second Life

- Analyse der wirtschaftlichen Auswirkungen je Betriebsstrategie Die Ergebnisse des Projekts werden anhand der Großspeicher Freimann der Stadtwerke München betriebsbegleitend demonstriert.

Der Demonstrator wird zum einen die Genauigkeit der Parameterschätzung und zum anderen den verbesserten Batteriebetrieb zeigen. Die Ergebnisse werden anhand von praktischen Tests mit dem Batteriespeichersystem validiert.

Konsortialpartner:

Technische Universität München

Project Manager: andrei.szabo@siemens.com

Financial Manager: roland.deak@siemens.com

Fördergeber: BMWE

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - E insatz einer flexiblen grünen Strahlquelle innerhalb der industriellen Produktion von elektrischen Komponenten

Laufzeit: 01.07.2021 - 31.03.2025

Innerhalb von elektronischen Produkten wie Relais, Schütze oder Leistungsmodule werden zunehmend Bauteile und Komponenten aus Kupfer eingesetzt. Grund hierfür ist, dass die Anforderungen hinsichtlich der elektrischen und thermischen Leitung ansteigen (Kupfer besitzt eine ca. 1/3 bessere Eigenschaft im Vergleich zu Aluminium). Für die flexible Bearbeitung (Fügen, Trennen, additive Fertigung, insbesondere selektives Laserstrahlschmelzen) von Kupfer sind Laserverfahren von Vorteil. Zum Einsatz kommen Nah-Infrarote (NIR)-Laser mit brillanter Strahlqualität (GrundMode bzw. SingleMode-Faserlaser), die auch eine hohe Ortsauflösung bieten. Der hohe Reflexionsgrad von Kupfer (97% bei 1070 nm) erschwert jedoch den Einsatz der Lasertechnik, da das Risiko einer Bauteil- oder Komponentenbeschädigung vorhanden ist (die Absorption steigt erheblich mit der Einkopplung in das Schmelzbad), die Prozesszeiten zu gering sind (aufgrund der geringen Absorptionsrate), sowie qualitative Mängel auftreten können (Schmelzspritzer). Ziel des Teilvorhabens ist es, den vom Konsortium entwickelten und qualifizierten Laser innerhalb der Fertigungslandschaft von Siemens einsetzen zu können. Einsatzgebiet sind die Bereiche Automatisierungstechnik, Herstellung von elektrischen Komponenten als auch der Aufbau von Leistungselektronik. Hierbei liegt der Fokus auf Schweißen und Fügen, additive Fertigung als auch das Schneiden von Cu-Blechen. Im Fokus liegt der Nachweis der Steigerung der Effizienz und Reproduzierbarkeit durch den Einsatz der neuen Laserstrahlquelle.

Konsortialpartner:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Project Manager: markus.lasch@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Datenbasierte Fertigungsoptimierung von Batteriezellen auf Basis von End-of-line-Daten durch massiven Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und inline Analytik

Laufzeit: 01.09.2021 - 31.08.2025

Im Projekt DAFODIL ist geplant, grundlegend neue Methoden und Techniken zur prozessübergreifenden Fertigungsoptimierung von Lithium-Ionen-Zellen zu entwickeln.

Der Stand der Technik bei Produktionsanlagen für Li-Ion-Zellen ist die Optimierung jedes einzelnen Produktionsschrittes zu einem lokalen Optimum. Da einige der Qualitätsparameter ein globales Optimum haben können, wenn einzelne Produktionsanlagen außerhalb des lokalen Optimums betrieben werden, wird im Projekt DAFODIL die globale Optimierung der Produktion über den Zwischenschritt der Untersuchung neuer Sensorsysteme erarbeitet. Dazu werden in Voruntersuchungen verschiedene Sensorsysteme bezüglich ihrer Eignung zur Datenerfassung in einer Zellproduktion untersucht. Für alle Messwerte wird bewertet, welche Sensorinformationen in einer direkten Beziehung zu einem definierten Qualitätsparameter stehen.

Weiterhin wird ein Einfluss der korrelierenden Kenngrößen auf komplexe Ursache-Wirkung-Mustern untersucht. Dazu sollen Algorithmen und Methoden entwickelt werden, die diese komplexen Wirkketten identifizieren. Über eine Sensitivitätsanalyse wird untersucht, welche Untereinflüsse in diesen Wirkketten bestimmte Auswirkungen begünstigen und wie diese quantitativ erfassbar sind. Im Teilprojekt Siemens wird ein neuartiges Sensorsystem, eine sog. Hyperspektralkamera, erstmals auf Einsatzmöglichkeiten bei der Batterieproduktion untersucht. Weiterhin sollen elektrochemische Messverfahren in Zusammenhang mit Modifikationen der Zellherstellung durchgeführt werden, um den Einfluss von Produktionsparametern auf die Qualität zu untersuchen und Optimierungspotentiale bei der Charakterisierung der Zellqualität zu erarbeiten. Dazu wird Siemens sich an der Analyse des Produktionsprozesses beteiligen. Außerdem werden im Teilvorhaben Siemens auch Algorithmen zur Analyse der Sensordaten und der Qualifizierungsmessungen programmiert, mit deren Hilfe komplexe Ursache-Wirkungsmuster erkannt werden können.

Konsortialpartner:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Universität Münster

Project Manager: andreas-albrecht@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Verbundprojekt: Digitale Zulassung 3D-gedruckter Komponenten für Schienenfahrzeuge (DigiZug3D) ‐Teilvorhaben: Digitalisierung und Industrialisierung des LPBF-Verfahrens

Laufzeit: 01.10.2023 - 31.08.2026

Basierend auf langjähriger Erfahrung als Anwender und Lieferant für additive Fertigung wird Siemens die Industrialisierung des LPBF-Verfahrens unterstützen. Dies wird insbesondere durch eine Förderung der Digitalisierung auf mehreren Ebenen erreicht, nämlich der digitalen Abbildung von Zulassungsprozessen zur Ermöglichung einer Zulassungsplattform, der Mitarbeit an einer rechnerischen Nachweisführung im Gegensatz zu zerstörenden Prüfungen und der Evaluierung weiterer digitaler Methoden zur Reduktion von Prüfumfängen in der Qualitätssicherung. Die digitalen Methoden umfassen dabei die Kombination verschiedener Prozessüberwachungssysteme mit einer anzustrebenden automatisierten Auswertung sowie die Nutzung ausgewählter Methoden auf die im Vorhaben wachsende Datenbasis. Als Ergebnis soll die konkrete Bewertung ausgewählter Prozessüberwachungsmethoden bereitgestellt werden. Diese kann sowohl als Grundlage für zukünftige Entwicklungen von Prozessüberwachungen oder Auswertemethodiken, als auch zur Einschätzung der aktuell verfügbaren Systeme genutzt werden. Idealerweise können konkrete Entwicklungsziele formuliert und Korrelationen zur Bauteilqualität aufgezeigt werden. Insgesamt wird durch eine Digitalisierung der Zulassungsprozesse und -nachweise eine enorme Hürde zur Einführung der additiven Fertigung abgebaut. Ebenso werden zur Unterstützung der Industrialisierung Erfahrungen entlang der gesamten additiven Prozesskette in konkrete Handlungsempfehlungen zur Nutzung des Verfahrens im Bereich der Schienenfahrzeuge und darüber hinaus gebündelt. Ausgewählte Hypothesen und Empfehlungen eines Forschungsberichtes des Deutschen Zentrums für Schienenverkehrsforschung werden hierbei beleuchtet und konkretisiert und auf ihre Allgemeingültigkeit über den im Vorhaben genutzten Werkstoff überprüft. Abschließend wird der Wissenstransfer zur Unterstützung einer breiten Industrialisierung durch Erarbeitung von Regelwerken und Normenentwicklung vorangetrieben.

Konsortialpartner:

Mobility goes Additive e.V.

IMA Materialforschung und Anwendungstechnik GmbH

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Additive Marking GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn

Project Manager: christoph.kiener@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

DiMad (FKZ 13XP5188A) - Verbundprojekt: Digitales Material- und Prozessdesign für die drahtbasierte Additive Fertigung - DiMad - ; Teilvorhaben: Digitale Fertigungskette für den WAAM-Prozess hochlegierter Stähle

Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025

AM-Verfahren für Metalle sind mit erheblichem, überwiegend experimentellem Aufwand verbunden, wenn es darum geht, geeignete Prozessfenster für Materialsysteme zu identifizieren oder optimierte Prozessparameter von einem Anlagentyp auf einen anderen zu übertragen. Eine beschleunigte Umsetzung vom Entwurf zum Bauteil ist nur möglich, wenn die Prozesskette von den Ausgangswerkstoffen bis hin zum Bauteil in ihrer Gesamtheit definiert und digital aufgebaut wird. Das Vorhaben DiMad betrachtet die drahtbasierten Verfahren mit den Wärmequellen Lichtbogen und Laserstrahlung für einen austenitischen und einen Duplexstahl. Die folgenden, aus Anwendersicht wesentlichen Charakteristika mit Einfluss auf Qualität und Eigenschaften des Bauteils werden in der Tiefe betrachtet: Gefüge- und Phasenbildung als Folge der lokalen Erstarrungs- und Abkühlbedingungen; Eigenspannungen und Verzug aufgrund des Aufheizens und Abkühlens und einer Wärmebehandlung; kritische Defekte wie Bindefehler und Poren. Gefüge, Phasen und Spannungen werden durch Simulation beschrieben. Maschinelles Lernen (ML) wird für die Korrelation Prozess-Defekt-Eigenschaft eingesetzt und zudem für die Interpretation der Gesamtheit der Daten (Simulation, Experiment, Analyse) genutzt. Begleitet werden die digitalen Arbeiten durch Experimente, Analysen und Werkstoffprüfung, die zur Ermittlung von Eingabeparametern für die Simulation, der Validierung der Simulation sowie dem Trainieren/ Validieren der ML-Modelle dienen. Auf Basis der aus den digitalen Tools abgeleiteten Prozessparameter werden zwei reale Bauteile aufgebaut. In Bezug auf die beiden AM-Prozesse wird eine Anwender-Ontologie für Drahtwerkstoffe erarbeitet. Zum Austausch und zur Auswertung von Daten der Partner untereinander und mit der Plattform Material Digital werden eine einheitliche Datenstruktur erarbeitet und geeignete Datenformate verwendet. Als Workflow Framework wird zunächst die vorhandene Lösung AixViPMaP genutzt, die in die PMD integriert werden soll.

Konsortialpartner:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

ACCESS e.V.

Project Manager: philip.howell@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Verbundvorhaben: Daten- und Sensoren-basierte Manufaktur von Batteriezellen - DORSMAN; Teilvorhaben: Beschleunigung der Zellfinalisierung und Qualitätssteigerung von Lithium-Ionen Batterien durch den Einsatz von innovativer Sensorik und Messtechnik

Laufzeit: 01.01.2025 - 31.12.2027

Vom BMBF gefördertes Forschungsprojekt zielt auf eine beschleunigte Produktion von Lithium-Ionen-Batterien ab.

Im Verbundvorhaben „Daten- und Sensoren-basierte Manufaktur von Batteriezellen“ (DORSMAN) wird untersucht, wie die Produktion von Lithium-Ionen-Batterien ressourcenschonender und schneller erfolgen kann. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert (FKZ: 03XP0633A). Neben Siemens als Koordinator sind die BioLogic Science Instruments GmbH, das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) an der Technische Universität München und das Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) an der RWTH Aachen University beteiligt. Übergeordnetes Ziel ist es, mittels innovativer Sensorik und Digitalisierung die Batterieproduktion zu beschleunigen.

Batterien sind notwendig, damit die Energie- und Mobilitätswende gelingt. Jedoch ist der Produktionsprozess langwierig, die Ausschussrate hoch, die Qualität der Batterien variiert und kann nur mit aufwendigen Messverfahren zuverlässig festgestellt werden. Insbesondere die letzte Phase im Herstellungsprozess, die Zellfinalisierung, nimmt viel Zeit in Anspruch. Die Finalisierung umfasst mehrere Prozessschritte. Die Benetzung, bei der sich der Elektrolyt in der Batterie verteilt, die Formierung, bei der die Batterie erstmals ge- und entladen wird und die Messung der Selbstentladung sind besonders zeitintensiv. Dies kommt zustande, da der Prozessfortschritt mit den derzeit zur Verfügung stehenden Mitteln nicht überwacht werden kann und daher pauschale Pausenzeiten notwendig sind.

DORSMAN adressiert genau diesen Aspekt des Produktionsprozesses. Es werden neuartige Sensoren in die Produktionsanlage integriert, die tiefere Einblicke in die elektrochemischen Prozesse in der Zelle ermöglichen. Darüber hinaus sollen Messverfahren zur Bestimmung der Selbstentladerate weiterentwickelt werden. Nach derzeitigem Stand der Technik dauern diese Messungen mehrere Tage bis Wochen. Erforscht wird, wie mit geeigneter Messtechnik und Datenauswertung die Messdauer reduziert werden kann.

Bisher wurden die Sensoren und Messverfahren nur auf Labormaßstab demonstriert. Im Rahmen von DORSMAN sollen in Kooperation zwischen Forschungsinstituten und der Industrie die hier erzielten Ergebnisse in industrielle Anwendung gebracht werden. Für die Produktionsanlage wird eine digitale Infrastruktur aufgebaut, die Grundlage einer onlinefähigen Regelung der Prozesse anhand der Messdaten erlaubt. Die Projektpartner implementieren die entwickelten Lösungen in einer Pilotanlag, in der sie getestet werden. Danach werden in mehreren Produktionskampagnen Batterien produziert und anhand der aufgenommenen Messwerte Anpassungen am Produktionsprozess vorgenommen. Bei erfolgreicher Umsetzung wird es möglich sein, die Sensorik und Messvorrichtungen in industriellen Fertigungsanlagen zu integrieren.

Konsortialpartner:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Project Manager: felix.katzer@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Verbundvorhaben: Entwicklung einer Prüfinfrastruktur zur normativen Validierung dynamischer Vorgänge von netzbildenden dezentrale Erzeugungsanlagen - F-HiL-Reloaded; Teilvorhaben: Entwicklung einer netzbildenden dezentralen DC-Wallbox zur Erhöhung der Versorgungssicherheit

Laufzeit: 01.10.2023 - 30.09.2026

Ziel des Vorhabens F-HiL-Reloaded ist der Aufbau eines Echtzeit-Simulations- und Testsystems, welches einen Verteilnetzabschnitt mit starker Stromrichterinteroperabilität abbildet und Testszenarien zur Prüfung von netzbildenden Prüflingen automatisiert abfährt. Als Interface zur Realumgebung werden ein mittels dynamischer Leistungsschnittstelle angesteuerter Hybridverstärker und eine adaptive X/R-Leitungsimpedanz genutzt. Das Vorhaben F-HiL-Reloaded ist die Fortsetzung des Forschungsprojekts FHiL, die gesammelten Erkenntnisse und erreichten Ergebnisse dienen als Grundlage zur Weiterentwicklung des Test- und Prüfsystems. Ergänzend werden in dem Vorhaben die netzbildenden Eigenschaften der Prüflinge, eine DC-Wallbox und ein netzbildender Stromrichter, betrachtet. Ein besonderes Augenmerk gilt der Interoperabilität der Stromrichter. Besonders Resonanzeffekte von Ladesäulen für Elektrofahrzeug im Zusammenspiel mit PV-Anlagen werden mit dem Test- und Prüfsystem nachgebildet. Die positive (und evtl. negativen) Effekte von Netzbildnern im Verteilnetz sollen durch das, auf die netzbildenden Eigenschaften der Prüflinge abgestimmte, Test- und Prüfsystem nachgewiesen werden können. Die reproduzierbaren Prüfungen sollen die Grundlage für einheitliche Testsequenzen für netzbildende Anlagen bilden. Das übergeordnete Ziel des Vorhabens F HiL-Reloaded ist es, durch die einheitlichen Prüfverfahren und das Prüfsystem auf die Entwicklung der netzbildenden und netzfolgenden Stromrichter positiv einzuwirken und somit die Versorgungssicherheit bei einer ausschließlich auf Strom-richtern basierenden Energieversorgung sicherzustellen. In der Gesellschaft werden durch die Nachweisbarkeit der sicheren Versorgung durch netzbildende Anlagen das Sicherheitsgefühl und die Akzeptanz für die grüne Energiewende gestärkt.

Konsortialpartner:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

Project Manager: sebastian.nielebock@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Verbundvorhaben: Sicherheit durch photonische Systemintegration in Glasfolien; Teilvorhaben: Planar integrierter, optischer Stromsensor

Laufzeit: 01.04.2024 - 31.03.2027

Die Integration von dreidimensionalen optischen Mikrostrukturen und robusten Schnittstellen in Displayglas soll technisch mittels IOX (Ionenimplantation) kombiniert mit fs-LS (Femtosekunden Laserstrukturierung) entwickelt werden, um miniaturisierte photonische Systemkomponenten zu ermöglichen. Ein neuartiges Designtool zum IPD (inverses photonisches Design) ermöglicht die notwendige dreidimensionale wellenoptische und chemische Simulation effizient. Zwei neue, nur auf dieser Basis mögliche Sensorprinzipien im Bereich der Strommessung bzw. Umweltsensorik sollen durch die Anwendungspartner vorentwickelt und funktional validiert werden. Dazu sollen Methoden der intelligenten Sensordatenauswertung genutzt werden. Die geplanten designgestützten Kombinationsprozesse vereinen die Vorteile des IOX (geringe Dämpfung und große Flächen) mit denen der fs-LS (Dreidimensionalität). Dadurch können erstmalig dreidimensionale optische Strukturen in auch großflächige, sehr dünne Glassubstrate (< 1 mm) integriert werden. Dieser Kombination ist designtechnisch nur durch KI-gestütztes IPD effizient, da Designs auf Grundlage von klassisch experimentell bestimmten Regressionsmodellen aufgrund rechentechnischer Limitierung nicht schnell simulierbar sind. Heutige optische Sensoren sind oft freistrahl- oder faserbasiert und benötigen daher erheblichen Bauraum. Auch sind biegeschlaffe optische Fasern nur kostenaufwändig zu bearbeiten und zu montieren. Die photonische Integration auf Systemlevel bietet damit erhebliche Kosten- und Miniaturisierungsvorteile. Dies wird im vorgeschlagenen Projekt technisch durch die Verwendung von Displayglas und panelbasierten Batchprozessen für den IOX und die Metallisierungsprozesse sowie die Integration von 3-dimensionalen optischen Strukturen mit dem fs-Laser in den dünnen Glasfolien erreicht, die als hocheffiziente Systemkomponenten in optoelektronische Systeme für neuartige Anwendungen wie z.B. den optischen Stromsensor integriert werden.

Konsortialpartner:

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin

Ansprechpartner:

Project Manager: stefan.nerreter@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Verbundvorhaben: Nachhaltige Leistungselektronik mit innovativer Kühlung zur Steigerung der Rezyklierbarkeit - GreenInverter; Teilvorhaben: Technologische Varianten und Umrichtersystem

Laufzeit: 01.03.2024 - 28.02.2027

Das Projektvorhaben „GreenInverter“ soll neue Maßstäbe hinsichtlich einer rezyklierbaren, reparierbaren und upgrade-möglichen Hardware im Bereich der elektrischen Energiewandlung setzen. Gleichzeitig soll die Energieeffizienz deutlich verbessert werden. Die Vorteile werden am Beispiel eines Umrichters (engl. Inverter) demonstriert. Es soll der Stand der Technik, welcher auf dem Prinzip der Einzelkomponentenentwicklungen basiert, durch einen neuen systemischen Ansatz ersetzt werden. Mittels eines disruptiv neuartigen Ansatzes für eine gemeinsame Kühl- und Isolationsstrategie werden Komponententemperaturen reduziert und der Einsatz neuer Materialien ermöglicht, wodurch die Energieeffizienz gesteigert werden kann. Auch eine deutliche Erhöhung der Rezyklierbarkeit, die Verringerung des Produkt-CO2-Footprints und die Erhöhung der Produktlebenszeit aufgrund einer homogeneren Temperaturverteilung im Umrichter wird erreicht. Zudem werden zukünftige, neue Geschäftsmodelle mit in die Betrachtungen einbezogen, wodurch sich Konstruktion und Auslegung weniger stark an Herstellungskosten orientieren müssen. Das Vorhaben fokussiert drei wesentliche Schwerpunkte: „Energieeffizienz“, „Recyclierbarkeit, Kreislauffähigkeit und Dematerialisierung“ sowie „Lebensdauer, Komponentenausnutzung und Flexibilität in der Nutzung“. Es werden disruptive Lösungen für deutliche Verbesserungen in allen diesen Punkten erforscht und entwickelt, die in Form von Funktionsdemonstratoren nachgewiesen werden sollen. Das Konsortium schätzt, dass bei vollständiger Umsetzung der Ergebnisse ein Energieeinsparungspotential von jährlich mehr als 1,6 TWh in Deutschland erreichbar ist. Siemens bringt sich ein mit Kompetenzen in FuE im Bereich Elektronik, Kühlmethoden, sowie Entwurf & Herstellung von Umrichtern. Dazu gehören langjähriger Erfahrung in Design, Konstruktion, Aufbau und Betrieb von experimentellen Anlagen und in der Leitung großer Forschungs- und Entwicklungsvorhaben.

Konsortialpartner:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Sumida Components & Modules GmbH

Ansprechpartner:

Project Manager: joern.grundmann@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Verbundvorhaben: Assistenzsysteme für eine optimierte automatisierte Systemführung in Verteilnetzen - Teilvorhabentitel: automatisierte optimale Systemführung

Laufzeit: 01.12.2024 - 30.11.2027

Das Projekt GridAssist verfolgt das Ziel, Assistenzsysteme für eine optimierte automatisierte Systemführung in Verteilnetzen zu entwickeln. Dies soll eine höhere Integration von erneuerbaren Erzeugern in das Stromnetz ermöglichen. Hierbei werden auf die Spannungsebenen individuell zugeschnittene Lösungen entwickelt. Die Übertragbarkeit dieser Lösungen und die Erprobung der Assistenzsysteme im Feld sind zentrale Bestandteile des Projekts. Eine ausreichende Beobachtbarkeit, stellt die Grundlage jeglicher Automatisierung in den Verteilnetzen dar. Je niedriger die Spannungsebene ist, desto geringer ist heute die Kenntnis über den aktuellen Netzzustand. In GridAssist soll daher zunächst die notwendige Beobachtbarkeit hergestellt werden. Neben der Installation von Messtechnik sind entsprechende Konzepte zu erarbeiten, wie die Messdaten am sinnvollsten bei den jeweiligen Netzbetreibern und deren Prozessen integriert werden können. Bei ausreichend installierter Messtechnik und Kommunikationstechnik, also gegebener Beobachtbarkeit, kann der jeweilige Netzzustand analysiert werden. Neben analytischen Methoden sollen dabei datenbasierte Methoden eigesetzt werden. Aufbauend auf der Analyse des Netzzustands werden dann durch die Assistenzsysteme Entscheidungen vorgenommen. Diese können von Handlungsempfehlungen für den Systemführer bis hin zu dem voll automatisierten Flexibilitätsabruf reichen. Siemens bringt seine Expertise in Netzautomation und der Softwareentwicklung ein, insbesondere im Bereich der digitalen Zwillinge und KI. Ein zentraler Aspekt von GridAssist ist die Automatisierung von Prozessen im Verteilnetz. Dies ist, bedingt durch die gegenwärtigen Entwicklungen, unabdingbar. Zusätzlich zu diesen technischen Aspekten zielt das Projekt darauf ab, die Betriebs- und Investitionskosten der Netzbetreiber zu senken. Dies wird durch eine verbesserte Asset-Verwaltung und eine verringerte Notwendigkeit für Netzausbau erreicht.

Konsortialpartner:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Ansprechpartner:

Project Manager: annebauer@siemens.com und christian.scheibe@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

KoLiBri (FKZ: 03LB3039A) - Verbundprojekt: Komplexe Leichtbaustrukturen für elektronische Anwendungen innerhalb der Mobilität; Teilprojekt: Konzeptionierung und Test von Metallschaum Demonstratoren für die Powerelektronik innerhalb der Mobilität

Laufzeit: 01.12.2021- 28.02.2025

Das Projekt Kolibri adressiert das Thema Kühlung von E-Motoren und Leistungselektronik durch die Verwendung neuartiger Leichtbaustrukturen aus offenporigen Metallschaumstrukturen. Diese lassen eine bessere Kühlperformance erwarten und ermöglichen vor allem neue Bauweisen. Durch die Verwendung von offenporigen Metallschaumstrukturen soll die Kühlperformance um 20-50 % beigleichem Bauraum erhöht werden bzw. bei gleicher Leistung das Gewicht um 50 % reduziert. werden. Zudem werden durch die adressierten Herstellmethoden Feinguss und Beschichtung eine Kostenreduktion von 75 % im Vergleich zu rein additiver Fertigung (wie z.B. Selective Laser Sintering) erwartet. Weiterhin ermöglichen die strukturmechanischen Vorteile von Metallschäumen (hohes Steifigkeits- / Volumenverhältnis) die Kühler in das Design für die jeweiligen Anwendung mit einzubeziehen und so durch Ausnutzung der mechanischen Tragfähigkeit in Verbindung mit der Kühlung eine weiterer Gewichtsreduktion zu erreichen. Gegenstand der Forschung ist weiterhin das direkte Drucken von Metallschaumstrukturen auf Leistungsmodule. Hiermit wird die thermische Performance gesteigert, gleichzeitig werden Gewicht und Ressourcen eingespart, da auf eine klassische Bodenplatte des Kühlers verzichtet werden kann. Da nur kreislauffähige technische Lösungen im Lebenszyklus der Bauteile geringere Umweltwirkungen aufweisen als die Standardlösung, adressiert das Projekt ergänzend den Verbundaufschlusses und die sortenreine Rückgewinnung der eingesetzten Werkstoffe, wobei der Umgang mit galvanisierten Oberflächen aus Sichtweise des Recyclings als herausfordernd anzusehen ist. Die entwickelten technischen Lösungen adressieren branchenübergreifend die gesamte Mobilität (PKWs, Busse, LKWs, Bahn, elektrisches Fliegen, ...). Projektbegleitend werden sowohl Ökobilanzdaten als auch -software so weiterentwickelt, dass künftig eine Umweltbewertung in frühen Designphasen für Konstrukteure einfach möglich ist.

Konsortialpartner:

Valeo eAutomotive Germany GmbH

iPoint-systems GmbH

HSO Herbert Schmidt GmbH & Co. KG

NRU GmbH

Technische Universität Bergakademie Freiberg

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Technische Universität Dresden

Ansprechpartner:

Project Manager: christian.baar@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

OntOMat (13XP5197A - Verbundvorhaben: Nachhaltige Ontologie-basierte Entwicklungs- und Optimierungslösungen für faserverstärkte Materialien und ihre Fertigungsprozesse (OntOMat) - Teilvorhaben: Multiskalen-Simulationsprozesskette und ganzheitliche Ontologie des Materialkreislaufs

Laufzeit: 01.01.2023 - 31.12.2025

Die Zielsetzung im Gesamtforschungsvorhaben OntOMat ist die Erforschung datenbasierter Materialentwicklungs- und Optimierungslösungen für industriell eingesetzte thermo- und duroplastische faserverstärkte Bauteile sowie der zur Herstellung eingesetzten Werkstoffe und Fertigungsverfahren, einschließlich der Berücksichtigung von Materialkreisläufen. Eine harmonisierte Beschreibung der skalenübergreifenden Zusammenhänge zwischen Material, Prozess und Bauteil ist für faserverstärkte Werkstoffe aktuell nicht verfügbar. Ebenso besteht keine ausreichende Datenintegrität von der Materialcharakterisierung über Simulationsverfahren bis zu den Fertigungsprozessen. Die Erforschung einer harmonisierten ontologischen Beschreibung erschließt daher bisher ungenutzte Potentiale für die datengetriebene Materialentwicklung und Prozessoptimierung. Das hier vorliegende Teilvorhaben adressiert spezifisch die

• Erarbeitung der relevanten Wirkzusammenhänge (digitale Materialbeschreibung),

• die Ausarbeitung, den Aufbau und die Validierung der Multiskalen-Simulationsprozesskette mit Prozessanbindung und

• die Analyse und Einarbeitung des Materialkreislaufs in die ontologische Beschreibung.

Hierbei sollen mit werkstofflichem Fokus auf die spritz-press-verarbeitbaren Polymercomposites wie SMCs formalisierte Beschreibungen des „Engineering-Workflows“ auf makro- und mikroskaliger Ebene erarbeitet werden. Die daraus hervorgehenden relevanten Wirkzusammenhänge bilden die Grundlage der skalenbereichsübergreifenden Ontologie-Erstellung sowie des Aufbaus der bidirektionalen Multiskalen-Simulationsprozesskette als zweiten Schwerpunkt. Die Begünstigung von Stoffkreisläufen bildet den dritten Schwerpunkt. Hierzu ist die Ermittlung der Einflüsse möglicherweise qualitativ schlechterer Materialeigenschaften und anderseits die Abbildung der Recyclingprozesse in der ontologischen Beschreibung nötig, um so bereits in der Auslegungsphase nachhaltige Entwicklungen zu fördern.

Konsortialpartner:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

FASERINSTITUT BREMEN e.V.

BIAS - Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH

Nexpirit GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Ansprechpartner:

Project Manager: martin.koerdel@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Verbundprojekt: Produktentwicklung unter Berücksichtigung der simulations-gestützten Nachhaltigkeitsbewertung (PredictECO) - Teilvorhaben: Durchgängiger grüner digitaler Zwilling mit Anbindung virtueller und physischer Fertigungsprozesse zur nachhaltigen Auslegung und Optimierung

Laufzeit: 01.06.2023 - 31.05.2026

Ziel des Gesamtvorhabens ist die Bereitstellung einer Plattform zu Bewertung und Optimierung der Nachhaltigkeit ressourcenintensiver Fertigungsprozesse bereits im Entwurf. Als Grundlage dient eine Modellierung der Fertigungsprozesse. Somit sind frühzeitig im Prozess sämtliche zu erwartende Daten und ihre Gruppierung bekannt und können als Datenstruktur in einem grünen digitalen Zwilling bereitgestellt werden. Anhand der Datenstruktur werden Interfaces zur Nachhaltigkeitsprognose mittels LCA-Software bereitgestellt. Aufgrund der bekannten Informationsflüsse können effizient Vorauswertungen mittels Edge Computing genutzt werden. Spezifisch werden folgende Teilziele adressiert:

• Einarbeitung relevanter Kriterien und Indikatoren in die Simulationswerkzeuge zur Auslegung von Fabriklayout und Prozessschritten auf der Grundlage von Zielgrößen

• Einarbeitung relevanter Kriterien in die produktspezifischen Fertigungsplanungswerkzeuge zur Auslegung des Produktdesigns (CAE/CAM) auf der Grundlage von Zielgrößen

• Automatisierte und standardisierte Realdatenaufnahme, -vorprozessierung sowie Dokumentation und Abgleich der gewonnen Daten mit definierten Zielgrößen als Grundlage von real implementierbaren Optimierungslösungen.

Darauf aufbauend lässt sich das Teilvorhaben in 5 Arbeitsziele untergliedern.

1. Die Ausarbeitung der übergeordneten Cradle-to-Cradle LCA-Modelle für Bauteile auf Basis von Composite-Materialien

2. Die Erweiterung bestehender Prozesssimulationslösungen auf Fertigungs- und Fabriklevel um die ausgearbeiteten Bewertungskriterien und Indikatoren

3. Die Einbindung der Indikatoren und Bewertungskriterien in die produktspezifische Fertigungsplanung (CAM)

4. Die Erfassung und Prozessierung der realen Prozessdaten mittels Edge-Devices

5. Demonstration und Anforderungserhebung für die Übertragung auf eine breite Fertigung

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Konsortialpartner:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACT Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Ansprechpartner:

Project Manager: oliver.lohse@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Erhöhung der Stromrichter-Lebensdauer durch optimierte Komponenten-Optimierung mittels Digitaler KI Zwilling - PV4Life; Teilvorhaben: Sensorbasierte Lebensdauerprognose von Stromrichterkomponenten

Laufzeit: 01.08.2023 - 31.07.2026

In dem Teilvorhaben der Siemens AG wird an einer verbesserten und zuverlässigeren Nutzung von stromrichter-basierten Anlagen und ihrer kritischen Komponenten geforscht. Durch eine effizientere Nutzung von Stromrichtern und der damit einhergehenden Lebensdauererweiterung und verbesserten Zuverlässigkeit lassen sich natürliche Ressourcen einsparen. Ziel im Teilvorhaben der SAG ist eine sensorbasierte Zustandsüberwachung, die es erlaubt, die daraus ermittelte Alterung in eine individuelle Betriebsstrategie einfließen zu lassen, die das PV-System optimal ausnutzt ohne Leistung oder Lebensdauer zu verschwenden. Anhand von zusätzlicher Sensorik im Leistungsmodul sollen Lebensdauervorhersagen getroffen werden, die als Grundlage für Modelle von PV-Stromrichter-Systeme dienen sollen. Hierzu werden geeignete Sensoren im Hinblick auf deren Sensitivität zur Alterungsdedektion für Stromrichterkomponenten ausgewählt und experimentell bewertet. Durch beschleunigte Lebensdauerprüfungen werden verschiedene Alterungsausfälle generiert und durch Sensoren frühzeitig detektiert und bewertet. Die im Rahmen der Experimente erfassten Sensordaten werden mit konventionellen Daten aus beschleunigte Lebensdauerprüfungen verglichen, um Aussagen zum Mehrwert der sensorbasierten Lebensdauerüberwachung treffen zu können. Hierfür werden spezifische Teststände für die Halbleiter für messtechnisch unterstützte Optimierungen aufgebaut und die Sensorik im Leistungsmodul erweitert. Siemens stellt die sensorbasierten Messdaten aus beschleunigten Lebensdauerprüfungen den Projektpartnern zur Entwicklung digitaler Zwillingsmodelle, welche Alterungserscheinungen und individuelle, in der Anwendung vorkommende Belastungen berücksichtigen, zur Verfügung. Insbesondere dienen die generierten Sensordaten bei Projektpartnern als Input für KI-basierte Life-Modelle. Diese optimiert die Ausnutzung und die Lebensdauer von PV-Stromrichter-Systemen indem sie die Betriebsparameter entsprechend der zunehmenden Alterung anpasst.

Konsortialpartner:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg

OPAL-RT Germany GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Ansprechpartner:

Project Manager: kai.kriegel@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Verbundvorhaben: REMEASURE Rolloutfähiges Multimodales Energiemagement für Supermärkte;Teilvorhaben: Modelprädiktive multimodale Lastverschiebung im Pilot-Supermarkt

Laufzeit: 01.12.2022 - 30.11.2025

Zur Erfüllung der nationalen und europäischen Klimaziele muss die erneuerbare fluktuierende Stromerzeugung schnell ausgebaut und effizient genutzt werden. Neben dem kostenintensiven Ausbau der Energienetze und Speicherkapazitäten können vorhandene lokale Energiesysteme genutzt werden, um mittels multimodaler Lastverschiebung die Nachfrage in Abhängigkeit vom Angebot an erneuerbarer Energie zu verschieben. Es wird eine schnell umsetzbare, skalierbare und wirtschaftliche Lösung benötigt. Supermärkte sind von großem Interesse, da die entsprechenden Energiesysteme weitestgehend standardisiert sind. Sie sind weiterhin flächendeckend mit Messtechnik ausgestattet und weisen einen hohen Automatisierungsgrad auf. Ein Lastverschiebepotential ist durch die Flexibilität des lokalen Kältenetzes des Supermarktes im Zusammenspiel mit den steuerbaren Kälteverbrauchern, wie z.B. Kühltruhen oder Kältekammern vorhanden. Energiesysteme von modernsten Supermärkten werden aktuell typischerweise anhand statischer Regeln rein bedarfsorientiert betrieben. Ein solcher Betrieb ist nicht zielführend, da das Angebot von fluktuierenden, erneuerbaren Energien nicht berücksichtigt wird und somit nicht effizient genutzt werden kann. Ziel des Projektes ist es zu untersuchen, ob eine effiziente Nutzung von fluktuierenden, erneuerbaren Energien durch multimodale Lastverschiebung, insbesondere im Hinblick auf die Kälteversorgung von Supermärkten, möglich ist. Dabei werden sowohl dynamische Strompreise, als auch Vorhersagen von dynamischen Randbedingungen, wie beispielsweise elektrische und thermische Grundlasten, berücksichtigt. Die technische Machbarkeit wird in der Simulation aufgezeigt und im realen Betrieb eines Pilot-Supermarktes validiert. Dabei soll der Aufwand für die Installation des Energiemanagementsystems und die evtl. notwendige Ertüchtigung des Energiesystems, z.B. durch zusätzliche Messgeräte oder Anpassungen in der Automatisierung, so gering wie möglich gehalten werden.

Konsortialpartner:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Ansprechpartner:

Project Manager: stefan.langemeyer@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Verbundvorhaben: Vertrauenswürdige Entstörung von Energienetzen mittels echtzeitfähiger Edge-Komponenten

Laufzeit: 01.11.2022 - 31.10.2025

Die Qualität der elektrischen Versorgung in Industrienetzen hat durch immer komplexer werdende, hochdynamische Verbraucher, die Netzstörungen verursachen, erheblich abgenommen. Gleichzeitig sind die hochvernetzten Anlagen der Industrie 4.0 sehr empfindlich gegen diese Netzstörungen. Dies führt zunehmend zu Anlagenstillständen mit hohen Kosten. Heute können starke Belastungen oder ungünstige gegenseitige Beeinflussungen von Netzkomponenten im Vorfeld nicht erkannt werden. Die Hauptziele von VE4 sind die kontinuierliche Erkennung und intelligente aktive Kompensation von Störungen in elektrischen Energieversorgungsnetzen für die Industrie. Erreicht werden sollen eine erhebliche Steigerung der Robustheit sowie der Energie- und Ressourceneffizienz. Hierzu soll ein verteiltes neuartiges digitales Kompensationssystems entwickelt werden. Dieses besteht aus einem echtzeitfähigen heterogenen Sensornetzwerk und Edge-Devices, welche die ML-basierte schnelle Prädiktion von Störsignalen erlauben und Gegenkoppelsignale zum Ausgleich der Störungen berechnen. Die Gegenkoppelsignale werden schließlich von aktiven Filtern wieder in das Netz eingespeist. Die Grundlagen für eine flexible Anlagenüberwachung und Echtzeitsteuerung durch Edge-Device-Technologien werden damit geschaffen. Die Schnittstellen sollen standardisiert werden. Damit ist das System flexibel für vielfältige Steuerungs- und Diagnoseaufgaben in digitalen Energienetzen erweiterbar – weit über die im Projekt angestrebte aktive Störungskompensation hinaus. In mehreren Schritten ist die Edge-Device-basierte Diagnose- und Störungskompensationseinrichtung für moderne digitale Industrieenergieversorgungsnetze zu entwickeln. HW und SW werden konzeptioniert und prototypisch realisiert. Dazu gehören zeitsynchron vernetzte echtzeitfähige Messknoten, die Edge-Devices mit den ML-Verfahren, ein Cloud-Rechner und die zeitsynchronen aktiven Filter. In einem Gesamtsystemdemonstrator in einer realen Anlage wird die Performance bewertet.

Konsortialpartner:

Technische Universität Dortmund

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein

Bleenco GmbH

Ansprechpartner:

Project Manager: stefan.haensel@siemens.com

Financial Manager: bianca.miene@siemens.com

Fördergeber: BMFTR

Förderprojekte

Öffentlich geförderte Research and Development Projekte (national)

3D-i-AllgemeinTol (FKZ 03TN0057A) - 3D-Modellierung mit impliziten Allgemeintoleranzen in Anlehnung an DIN ISO 2768-1/2, bzw. DIN 2769 zur Weiterentwicklung der ISO 22081 - 3D-i-AllgemeinTol

AdaPEdge (FKZ 16ME0547K) - Edge-Computing-Module für eine resiliente Elektronikfertigung mit adaptiver Prozessoptimierung

BoLeRo (FKZ 03EI4041A) - Verbundvorhaben: BoLeRo - Beobachtung der Alterung stationärer Batteriespeicher mit cloudbasierten Methoden zur Erweiterung der Lebensdauer, Reduzierung des Wartungsaufwands und Optimierung der Betriebsführung; Teilvorhaben: Digitale Dienstleistungen für Batteriespeicher

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - E insatz einer flexiblen grünen Strahlquelle innerhalb der industriellen Produktion von elektrischen Komponenten

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Datenbasierte Fertigungsoptimierung von Batteriezellen auf Basis von End-of-line-Daten durch massiven Einsatz von Machine Learning-Algorithmen und inline Analytik

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Digitale Abbilder für Anlagen zur H2-Gewinnung

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Verbundprojekt: Digitale Zulassung 3D-gedruckter Komponenten für Schienenfahrzeuge (DigiZug3D) ‐Teilvorhaben: Digitalisierung und Industrialisierung des LPBF-Verfahrens

DiMad (FKZ 13XP5188A) - Verbundprojekt: Digitales Material- und Prozessdesign für die drahtbasierte Additive Fertigung - DiMad - ; Teilvorhaben: Digitale Fertigungskette für den WAAM-Prozess hochlegierter Stähle

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Verbundvorhaben: Daten- und Sensoren-basierte Manufaktur von Batteriezellen - DORSMAN; Teilvorhaben: Beschleunigung der Zellfinalisierung und Qualitätssteigerung von Lithium-Ionen Batterien durch den Einsatz von innovativer Sensorik und Messtechnik

ENable (FKZ 03EN3061A) - Verbundvorhaben EnEff:Stadt: Enable - VErtikale INtegration von Kommunikations- und Regelungssystemen zur Aktivierung von FlexiBIlität für eine quartiersweite Energieoptimierung. Teilvorhaben: Optimierte Ansteuerung des Energiesystems (Siemens

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Verbundvorhaben: Neue EnergieNetzStruktURen für die Energiewende

EviProd (FKZ 03EE5133A) - Datenevidentes thermisches Beschichten hochbeanspruchter Komponenten von Gasturbinen für die alternative Energieproduktion; Teilvorhabentitel: EviProd - Datenmanagment und KI zur Spritzschichtoptimierung

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Verbundvorhaben: Sicherheit durch photonische Systemintegration in Glasfolien; Teilvorhaben: Planar integrierter, optischer Stromsensor

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Verbundvorhaben: Nachhaltige Leistungselektronik mit innovativer Kühlung zur Steigerung der Rezyklierbarkeit - GreenInverter; Teilvorhaben: Technologische Varianten und Umrichtersystem

GridAssist (03EI6126A) - Verbundvorhaben: Assistenzsysteme für eine optimierte automatisierte Systemführung in Verteilnetzen - Teilvorhabentitel: automatisierte optimale Systemführung

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A) - Verbundprojekt: Hybride und flexible Batteriesysteme im Bahnverkehr (HyFlexBahn)

KoLiBri (FKZ: 03LB3039A) - Verbundprojekt: Komplexe Leichtbaustrukturen für elektronische Anwendungen innerhalb der Mobilität; Teilprojekt: Konzeptionierung und Test von Metallschaum Demonstratoren für die Powerelektronik innerhalb der Mobilität

OntOMat (13XP5197A - Verbundvorhaben: Nachhaltige Ontologie-basierte Entwicklungs- und Optimierungslösungen für faserverstärkte Materialien und ihre Fertigungsprozesse (OntOMat) - Teilvorhaben: Multiskalen-Simulationsprozesskette und ganzheitliche Ontologie des Materialkreislaufs

ProFIT_MQ (FKZ 10200314) - Materialqualifikationsprozess für Laser Powder Bed Fusion Verfahren

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Erhöhung der Stromrichter-Lebensdauer durch optimierte Komponenten-Optimierung mittels Digitaler KI Zwilling - PV4Life; Teilvorhaben: Sensorbasierte Lebensdauerprognose von Stromrichterkomponenten

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Verbundvorhaben: REMEASURE Rolloutfähiges Multimodales Energiemagement für Supermärkte;Teilvorhaben: Modelprädiktive multimodale Lastverschiebung im Pilot-Supermarkt

RIESIQ (01IS24087A) - Verbundprojekt: Erforschung und Erprobung neuer KI-Verfahren für robuste, intelligente und effiziente Systeme in Industriequalität

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Verbundvorhaben: Verlängerung der nutzbaren Lebensdauer von Speichersystemen durch die Bewirtschaftung mit Mikrozyklen bei kontinuierlicher Zustandsüberwachung - VALUE-M

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Verbundvorhaben: Vertrauenswürdige Entstörung von Energienetzen mittels echtzeitfähiger Edge-Komponenten

Förderprojekte: Siemens als Partner

Verwandte Themen

Forschung und Entwicklung für die Zukunft

Kooperation und Partnerschaften

Von der Erfindung zur Umsetzung: Erfinder des Jahres 2025

Förderprojekte

Öffentlich geförderte Research and Development Projekte (national)

3D-i-AllgemeinTol (FKZ 03TN0057A)

AdaPEdge (FKZ 16ME0547K)

AdHyBau2 (20M2202A)

BoLeRo (FKZ 03EI4041A)

CBC-GREEN (FKZ 13N15451)

DAFODIL (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A)

DigiZug3D (FKZ 13IK031A)

DiMad (FKZ 13XP5188A)

DORSMAN (FKZ 03XP0633A)

ENable (FKZ 03EN3061A)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3)

EviProd (FKZ 03EE5133A)

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A)

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851)

GreenInverter (FKZ 03EN4079A)

GridAssist (03EI6126A)

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A)

KoLiBri (FKZ: 03LB3039A)

OntOMat (13XP5197A)

PredictECO (FKZ 01MN23014A)

ProFIT_MQ (FKZ 10200314)

PV4Life (FKZ 03EE1165A)

REMEASURE (FKZ 03EN6022A)

RIESIQ (01IS24087A)

VALUE-M (FKZ 16BZF332A)

VE4 (FKZ 16ME0735K)

Förderprojekte: Siemens als Partner

ABILITY – HAPTIC TABLET FOR THE ACCESSIBILITY OF DIGITAL CONTENT TO THE VISUALLY IMPAIRED

ADRA-e – European coordination, awareness, standardisation & adoption of trustworthy European AI, Data and Robotics

ADROIT-6G – Distributed artificial-intelligence-driven open and programmable architecture for 6G networks

aerOS – Autonomous, scalable, trustworthy, intelligent European meta operating system for the IoT edge-cloud continuum

AutoTrust

AVEL – Entwicklung einer anorganischen Vergussmasse für elektrische Maschinen und Leistungselektronik

CODECO – Cognitive Decentralised Edge Cloud Orchestration

CoEvolution

COGNIFOG – Technologies and solutions for data trading, monetizing, exchange and interoperability

Connect4HCA – Flexibles, drohnenbasiertes Kommunikationsnetzwerk mit Sensorfunktionalität für moderne Produktionsanlagen

CONTAIN – Bedrohungen aus dem digitalen Raum

CTSimU2 – Realistische Simulation realer Röntgencomputertomografie-Systeme

ECO:DIGIT (Verbundprojekt) – Enabling green COmputing and DIGItal Transformation; Teilvorhaben: Enabling Green Edge Computing

EDGELESS – Cognitive Cloud: AI-enabled computing continuum from Cloud to Edge (RIA)

EMDRIVE – Embedded Computing Performance and Diagnosis Hierarchy from Sensors to Edge

EREP – Erfolgreiches Remanufacturing durch datenbasierte Entscheidungsfindung und intelligente Prozessplanung

euROBIN – European ROBotics and AI Network

EvoFrame – Entwicklung und Validierung eines evolutionären, menschzentrierten Frameworks für wandlungskompetente Organisationen

HEROES – Highly Efficient and Reliable Smart Power Electronic Systems

Hexa-X-II – 6G European flagship initiative

HoverGaN – Entwicklung innovativer GaN-Leistungshalbleiter für Hochvolt-Anwendungen

HTA 2.0 – Hardware Trust Anchors für die nächste Generation sicherer eingebetteter Systeme

MEDAL – Medical Data Lake for AI-based medical decision support

NextGenAI – Next generation artificial intelligence

RADAR – Robust AI for digital industries

REBOOT – Resilient and energy-efficient computing technologies for sustainable digital transformation

SafeOps – Sichere industrielle Betriebsprozesse durch KI-basierte Assistenzsysteme

SEASON – Secure and energy-aware software-defined cOntinuum networks

TESLA – Trustworthy, explainable and secure AI lifecycle management

VITAMIN – Vertrauenswürdige KI für industrielle Anwendungen

Verwandte Themen

Forschung und Entwicklung für die Zukunft

Kooperation und Partnerschaften

Von der Erfindung zur Umsetzung: Erfinder des Jahres 2025