Proyectos de financiación

3D-i-GeneralTol (FKZ 03TN0057A) - Modelado 3D con tolerancias generales implícitas basado en DIN ISO 2768-1/2 o DIN 2769 para el desarrollo posterior de la norma ISO 22081 - 3D-i-Generaltol

Duración: del 1 de octubre de 2023 al 30 de septiembre de 2025

Siemens AG (SAG), Siemens Energy Global GmbH & Co. KG (SE) y Technische Universität Dresden (TUD) han unido sus fuerzas para facilitar la introducción continua de un método de trabajo digital con visión de futuro y basado en 3D en la industria alemana. Para ello, se va a desarrollar una convención estandarizada que permita determinar las superficies toleradas directamente a partir de modelos geométricos CAD en 3D, sin necesidad de especificar explícitamente las dimensiones y la forma. Esta convención complementa y simplifica la aplicación del sistema GPS estándar existente (ISO 16792, ISO 22081), especialmente para los elementos geométricos subordinados desde el punto de vista funcional y tecnológico. Al integrarlo en el sistema estándar GPS existente y aceptado en toda la industria, se garantizará el uso del nuevo estándar. La idea comprobada de tolerancias generales/dimensiones libres se amplía de manera que estas especificaciones de tolerancia también se pueden aplicar directamente en el modelo CAD 3D para elementos geométricos no dimensionados y no tolerados, lo que permite un ahorro de tiempo significativo.

Socios del consorcio:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Technische Universität Dresden

Contactos:

Gerente de proyecto: christian.lipp@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

AdapEdge (FKZ 16ME0547K): módulos de computación perimetral para una fabricación de productos electrónicos resilientes con optimización de procesos adaptativa

Duración: 1 de julio de 2022 - 30 de junio de 2025

Este proyecto tiene como objetivo optimizar la fabricación de productos en un entorno de Industria 4.0. El objetivo general del proyecto es la optimización adaptativa de los procesos en entornos de fabricación complejos, incluso distribuidos espacialmente, mediante el uso y la evaluación de la información/datos disponibles gratuitamente. En varios escenarios, estos datos se pueden usar para optimizar la productividad y la calidad de la fabricación hasta alcanzar un valor objetivo. Esto se aplica, por un lado, a la fabricación altamente eficiente, donde aún se pueden lograr ganancias de productividad, por ejemplo, ajustando la estrategia de prueba elegida. Sin embargo, también se aplica a la fabricación que se desequilibra debido a materias primas de calidad inferior o falsificadas o incluso a un ataque dirigido contra máquinas individuales, y que puede volver rápidamente a un modo de funcionamiento fiable mediante la detección temprana de modos de funcionamiento inestables. Con este fin, el proyecto combinará métodos de evaluación de datos mediante inteligencia artificial y aprendizaje federado con el uso de módulos de computación perimetral con procesadores especializados en la fusión de datos y una red de sensores universal asociada. Esta red se utilizará para la recopilación local de datos disponibles gratuitamente; por ejemplo, se miden datos ambientales como la temperatura, la humedad, la aceleración y el ruido de funcionamiento, pero también son posibles valores alternativos como la radiación UV, la calidad del aire, los campos E y B, etc. La IA procesará, condensará y evaluará los datos; tras compararlos con los parámetros de calidad y productividad de la fabricación, se determinará el nivel de condición para la producción en curso. Este nivel de condición está diseñado para ser independiente de la infraestructura de fabricación digital existente y, por lo tanto, sirve como una fuente de datos independiente para las decisiones de optimización de la fabricación. A través de un circuito de retroalimentación, la IA tiene la intención de aprender y mejorar continuamente sus decisiones.

Socios del consorcio:

• Universität Bielefeld (Universidad de Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Universidad Técnica de Berlín)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para el Avance)

Contactos:

Gerente de proyecto: matthias.heimann@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

AdhyBau2 (20M2202A) - Proyecto general: desarrollo de un sistema de propulsión eléctrica de hidrógeno certificable para aeronaves y prueba del motor eléctrico refrigerado criogénicamente - AdhyBau2; - Subproyecto: métodos de desarrollo digital y conceptos de fabricación innovadores para accionamientos eléctricos de alta eficiencia con refrigeración criogénica.

Duración: del 1 de agosto de 2024 al 31 de julio de 2028

El proyecto se centra en un mayor desarrollo de los métodos de digitalización, los enfoques innovadores de la fabricación aditiva y la investigación de tecnologías disruptivas para máquinas eléctricas. El proyecto se basa en los resultados del proyecto anterior y los amplía con aspectos importantes para la futura certificación de la aviación. Concretamente, se pretende mapear un propulsor eléctrico refrigerado por hidrógeno en un Digital Twin. Con la llamada reducción de pedidos de modelos, se ahorrarán tiempo y recursos informáticos, de modo que el Digital Twin pueda utilizarse en el metaverso industrial y acelerar la digitalización en la investigación y el desarrollo. Además, dentro del alcance del proyecto, se desarrollarán métodos de fabricación avanzados y se investigarán los materiales y componentes con respecto a sus propiedades y calidad. En particular, los parámetros complementarios del material para la descripción completa del tensor de elasticidad desempeñan un papel importante en el diseño. Con vistas a la certificación de la aviación, es esencial investigar a fondo los nuevos procesos de fabricación y producir los materiales generados de forma reproducible con una calidad constante. El dominio seguro de los procesos constituye la base. En detalle, se seguirá desarrollando la pulverización de cobre con gas frío, y la investigación se centrará en la creación de estructuras huecas de cobre mediante la combinación por primera vez de dos procesos aditivos. En la propulsión eléctrica, se realizan estudios sobre el potencial de las tecnologías disruptivas. El objetivo aquí es investigar el potencial de la superconductividad en el tren motriz para la aplicación preferida. La viabilidad de un accionamiento eléctrico refrigerado criogénicamente se demuestra en un demostrador de laboratorio. La construcción, la puesta en marcha y las pruebas experimentales del variador en condiciones de laboratorio son una parte esencial del proyecto.

Socios del consorcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Instituto de Tecnología de Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Universidad Técnica de Dresde)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Sociedad Fraunhofer para el Avance de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Contactos:

Gerente de proyecto: christian.weidermann@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

BoLero (FKZ 03EI4041A) - Proyecto conjunto: BoLero: monitoreo del envejecimiento del almacenamiento estacionario de baterías con métodos basados en la nube para extender la vida útil, reducir los esfuerzos de mantenimiento y optimizar la gestión de las operaciones; subproyecto: Servicios digitales para el almacenamiento de baterías

Duración: 1 de octubre de 2021 - 30 de septiembre de 2024

Los sistemas de almacenamiento de baterías estacionarias a gran escala brindan importantes servicios de sistema para las redes de energía del futuro, que se caracterizan por la generación de electricidad a partir de fuentes renovables. Proponemos un sistema basado en la nube para la supervisión y la optimización operativa de los sistemas de almacenamiento de baterías, que permite la siguiente aplicación industrial y responde a las preguntas de investigación:

• Suministro de datos desde las celdas de la batería durante el funcionamiento
• Solución en la nube para la supervisión, el análisis y el modelado del almacenamiento de energía estacionario
• Métodos nuevos y mejorados que extraen los parámetros de la batería que varían en el tiempo (por ejemplo, la capacidad, el modelo Digital Twin) a partir de datos BMS reales del funcionamiento normal de la batería
• Permitir una estrategia operativa mejorada a través de modelos de baterías más precisos y menores requisitos de márgenes de seguridad
• Suministro de una solución general y automatizada para reducir los costos de servicio
• Reducción de los requisitos tecnológicos para el funcionamiento de los sistemas de baterías, especialmente teniendo en cuenta los requisitos específicos del proyecto y del cliente
• Método para garantizar el funcionamiento seguro de las baterías durante toda su vida útil, incluida una segunda vida
• Análisis del impacto económico por estrategia operativa

Los resultados del proyecto se demostrarán durante la operación en curso utilizando la instalación de almacenamiento a gran escala de Freimann en Stadtwerke München. El demostrador mostrará tanto la precisión de la estimación de los parámetros como la mejora del funcionamiento de la batería. Los resultados se validarán mediante pruebas prácticas con el sistema de almacenamiento de baterías.

Socio del consorcio:

Technische Universität München (Universidad Técnica de Múnich)

Contactos:

Gerente de proyecto: andrei.szabo@siemens.com

Gerente financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

CBC-GREEN (FKZ 13N15451): uso de una fuente de haz verde flexible en la producción industrial de componentes eléctricos

Duración: 1 de julio de 2021 - 31 de marzo de 2025

En productos electrónicos como relés, contactores o módulos de potencia, se utilizan cada vez más componentes de cobre. La razón de esto es que los requisitos de conductividad eléctrica y térmica están aumentando (el cobre tiene aproximadamente 1/3 mejores propiedades en comparación con el aluminio). Para el procesamiento flexible (unión, separación, fabricación aditiva, especialmente fusión selectiva por láser) del cobre, los procesos láser son ventajosos. Se utilizan láseres de infrarrojo cercano (NIR) con una calidad de haz brillante (láseres de fibra de modo fundamental o monomodo), que también ofrecen una alta resolución espacial. Sin embargo, la alta reflectividad del cobre (97% a 1070 nm) complica el uso de la tecnología láser, ya que existe el riesgo de dañar los componentes (la absorción aumenta significativamente con el acoplamiento a la piscina de fusión), los tiempos de proceso son demasiado cortos (debido a la baja tasa de absorción) y pueden producirse defectos cualitativos (salpicaduras de masa fundida). El objetivo del subproyecto es poder utilizar el láser desarrollado y calificado por el consorcio dentro del panorama de fabricación de Siemens. Las áreas de aplicación incluyen la tecnología de automatización, la producción de componentes eléctricos y el ensamblaje de electrónica de potencia. Aquí nos centramos en la soldadura y la unión, la fabricación aditiva y el corte de láminas de Cu. El objetivo es demostrar el aumento de la eficiencia y la reproducibilidad mediante el uso de la nueva fuente de haz láser.

Socios del consorcio:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para el Avance de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: markus.lasch@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimización de la fabricación basada en datos de celdas de batería basada en datos de final de línea mediante el uso masivo de algoritmos de aprendizaje automático y análisis en línea

Duración: 1 de septiembre de 2021 - 31 de agosto de 2025

En el proyecto DAFODIL, se planea desarrollar métodos y técnicas fundamentalmente nuevos para la optimización de la fabricación cruzada de las celdas de iones de litio.

El estado del arte en las instalaciones de producción de células de iones de litio consiste en la optimización de cada paso de producción individual para lograr un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un nivel óptimo global si las instalaciones de producción individuales funcionan fuera del óptimo local, el proyecto DAFODIL desarrollará la optimización global de la producción mediante el paso intermedio de investigar nuevos sistemas de sensores. Para ello, se examinarán varios sistemas de sensores en estudios preliminares para determinar su idoneidad para la adquisición de datos en la producción de células. Para todos los valores medidos, se evaluará qué información del sensor está directamente relacionada con un parámetro de calidad definido.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimización de la fabricación basada en datos de celdas de batería basada en datos de final de línea mediante el uso masivo de algoritmos de aprendizaje automático y análisis en línea

Duración: 1 de septiembre de 2021 - 31 de agosto de 2025

En el proyecto DAFODIL, se planea desarrollar métodos y técnicas fundamentalmente nuevos para la optimización de la fabricación cruzada de las celdas de iones de litio.

El estado del arte en las instalaciones de producción de células de iones de litio consiste en la optimización de cada paso de producción individual para lograr un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un nivel óptimo global si las instalaciones de producción individuales funcionan fuera del óptimo local, el proyecto DAFODIL desarrollará la optimización global de la producción mediante el paso intermedio de investigar nuevos sistemas de sensores. Para ello, se examinarán varios sistemas de sensores en estudios preliminares para determinar su idoneidad para la adquisición de datos en la producción de células. Para todos los valores medidos, se evaluará qué información del sensor está directamente relacionada con un parámetro de calidad definido.

Además, se investigará la influencia de la correlación de los valores característicos en patrones complejos de causa y efecto. Para ello, se desarrollarán algoritmos y métodos que identifiquen estas complejas cadenas causales. Un análisis de sensibilidad investigará qué subinfluencias de estas cadenas causales favorecen ciertos efectos y cómo pueden registrarse cuantitativamente. En el subproyecto de Siemens, se investigará por primera vez un novedoso sistema de sensores, la llamada cámara hiperespectral, para determinar sus posibles aplicaciones en la producción de baterías. Además, se llevarán a cabo métodos de medición electroquímica junto con modificaciones en la fabricación de las células para investigar la influencia de los parámetros de producción en la calidad y desarrollar el potencial de optimización en la caracterización de la calidad de las células. Para ello, Siemens participará en el análisis del proceso de producción. Además, en el subproyecto de Siemens también se programarán algoritmos para analizar los datos de los sensores y las mediciones de calificación, con la ayuda de los cuales se podrán identificar patrones complejos de causa y efecto.

Socios del consorcio:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Universität Münster (Universidad de Münster)

Contactos:

Gerente de proyecto: andreas-albrecht@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A): gemelos digitales para plantas de producción H2

Duración: del 1 de julio de 2022 al 30 de junio de 2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden y Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH planean investigar las bases de un Digital Twin para plantas de proceso, utilizable durante todo su ciclo de vida, utilizando una planta de electrólisis como ejemplo. Los métodos de creación y gestión de productos establecidos en la ingeniería mecánica deben utilizarse para la transición energética adaptándolos a la construcción de las plantas. El proyecto de investigación se centra en el desarrollo de métodos y herramientas para derivar, instanciar y mantener el Digital Twin. Estos se implementarán simultáneamente con la construcción y operación de la planta. Además, se desarrollarán varios enfoques de modularización basados en modelos básicos específicos de cada disciplina, que están sincronizados y armonizados con un modelo de planta interdisciplinario. El modelo de planta también está destinado a permitir una generación de variantes novedosas para la construcción de plantas. Las áreas de enfoque descritas se reunirán en el prototipo de un primer sistema de gestión del ciclo de vida de la planta (sistema Plant-LM) y se validarán mediante su aplicación en ingeniería, construcción y operación de la planta. Como resultado, el sistema Plant-LM está destinado a aumentar significativamente la eficiencia económica de las plantas, reducir los costos de inversión y mejorar el mantenimiento. Esto se traducirá en una ventaja competitiva significativa y a largo plazo para los usuarios de los métodos y herramientas desarrollados para el Digital Twin de las plantas de electrólisis.

Socios del consorcio:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Universidad Tecnológica de Dresde)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Contactos:

Gerente de proyecto: jonathan.leidich@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Proyecto conjunto: Aprobación digital de componentes impresos en 3D para vehículos ferroviarios (DigiZug3D) - Subproyecto: Digitalización e industrialización del proceso LPBF

Duración: del 1 de octubre de 2023 al 31 de agosto de 2026

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Proyecto conjunto: Aprobación digital de componentes impresos en 3D para vehículos ferroviarios (DigiZug3D) - Subproyecto: Digitalización e industrialización del proceso LPBF

Duración: del 1 de octubre de 2023 al 31 de agosto de 2026

Basándose en muchos años de experiencia como usuario y proveedor de fabricación aditiva, Siemens apoyará la industrialización del proceso LPBF. Esto se logrará, en particular, promoviendo la digitalización en varios niveles, a saber, el mapeo digital de los procesos de aprobación para habilitar una plataforma de aprobación, la participación en pruebas computacionales en lugar de en pruebas destructivas, y la evaluación de otros métodos digitales para reducir el alcance de las pruebas de garantía de calidad. Los métodos digitales incluyen la combinación de varios sistemas de monitoreo de procesos con una evaluación automatizada prevista, así como el uso de métodos seleccionados en función de la creciente base de datos dentro del proyecto. El resultado será una evaluación concreta de los métodos de monitoreo de procesos seleccionados. Esto puede servir de base para el desarrollo futuro de las metodologías de monitoreo o evaluación de procesos, así como para evaluar los sistemas disponibles actualmente. Idealmente, se pueden formular objetivos de desarrollo concretos y se pueden mostrar las correlaciones con la calidad de los componentes. En general, la digitalización de los procesos de aprobación y las pruebas eliminará un obstáculo importante para la introducción de la fabricación aditiva. Además, para apoyar la industrialización, las experiencias a lo largo de toda la cadena de procesos aditivos se agruparán en recomendaciones concretas de acción sobre cómo utilizar el proceso en el campo de los vehículos ferroviarios y más allá. Se examinarán y concretarán las hipótesis y recomendaciones seleccionadas de un informe de investigación del Centro Alemán de Investigación del Transporte Ferroviario, y se verificará su validez general más allá del material utilizado en el proyecto. Por último, se promoverá la transferencia de conocimientos para apoyar una amplia industrialización mediante la elaboración de reglamentos y normas.

Socios del consorcio:

La movilidad se convierte en Additive e.V.

IMA Materialforschung und Anwendungstechnik GmbH (IMA Material Research and Application Technology GmbH)

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Additive Marking GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Universidad de Paderborn)

Contactos:

Gerente de proyecto: christoph.kiener@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Proyecto conjunto: Diseño digital de materiales y procesos para la fabricación aditiva basada en alambres - DiMAD -; subproyecto: cadena de fabricación digital para el proceso WAAM de aceros de alta aleación

Duración: 1 de enero de 2023 - 31 de diciembre de 2025

Los procesos de fabricación aditiva (AM) para metales implican un esfuerzo considerable, predominantemente experimental, cuando se trata de identificar ventanas de proceso adecuadas para los sistemas de materiales o transferir parámetros de proceso optimizados de un tipo de planta a otro. La implementación acelerada desde el diseño hasta el componente solo es posible si la cadena del proceso, desde las materias primas hasta el componente, está definida y construida digitalmente en su totalidad. El proyecto DiMAD se centra en procesos basados en cables que utilizan radiación láser y de arco como fuentes de calor para un acero austenítico y uno dúplex. Se examinan en profundidad las siguientes características, que son esenciales desde la perspectiva del usuario e influyen en la calidad y las propiedades del componente: la microestructura y la formación de fases como resultado de las condiciones locales de solidificación y refrigeración; las tensiones residuales y la distorsión debidas al calentamiento, la refrigeración y el tratamiento térmico; los defectos críticos como la falta de fusión y la porosidad. La microestructura, las fases y las tensiones se describen mediante simulación. El aprendizaje automático (ML) se utiliza para correlacionar el proceso-defecto-propiedad y también para interpretar la totalidad de los datos (simulación, experimento, análisis). El trabajo digital va acompañado de experimentos, análisis y pruebas de materiales, que sirven para determinar los parámetros de entrada para la simulación, validar la simulación y entrenar/validar los modelos de aprendizaje automático. Sobre la base de los parámetros del proceso derivados de las herramientas digitales, se construirán dos componentes reales. Con respecto a los dos procesos de AM, se desarrollará una ontología de usuario para materiales de alambre. Para el intercambio y la evaluación de datos entre los socios y con la plataforma Material Digital, se desarrollará una estructura de datos uniforme y se utilizarán los formatos de datos adecuados. La solución AixVipMap existente se utilizará inicialmente como un marco de flujo de trabajo, que se integrará en el PMD.

Socios del consorcio:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (Empresa de investigación y desarrollo de la FEF para Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Centro Aeroespacial Alemán)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

ACCESS e.V.

Contactos:

Gerente de proyecto: philip.howell@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Proyecto conjunto: Fabricación de celdas de batería basada en datos y sensores - DORSMAN; subproyecto: aceleración de la finalización de las celdas y mejora de la calidad de las baterías de iones de litio mediante el uso de tecnologías de sensores y mediciones innovadoras

Duración: 1 de enero de 2025 - 31 de diciembre de 2027

Este proyecto de investigación, financiado por la BMBF, tiene como objetivo acelerar la producción de baterías de iones de litio.

El proyecto conjunto «Fabricación de celdas de batería basada en datos y sensores» (DORSMAN) investiga cómo se puede hacer que la producción de baterías de iones de litio sea más rápida y eficiente en el uso de los recursos. El proyecto está financiado por el Ministerio Federal de Educación e Investigación (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Además de Siemens como coordinador, el consorcio incluye a BioLogic Science Instruments GmbH, el Instituto de Máquinas Herramienta y Gestión Industrial (iwb) de la Universidad Técnica de Múnich y el Instituto de Electrónica de Potencia y Accionamientos Eléctricos (ISEA) de la Universidad RWTH de Aquisgrán. El objetivo general es acelerar la producción de baterías mediante la digitalización y la tecnología de sensores innovadoras.

Las baterías son esenciales para el éxito de la transición energética y de movilidad. Sin embargo, el proceso de producción es largo, la tasa de desperdicio es alta, la calidad de las baterías varía y solo se puede determinar de manera confiable con procedimientos de medición complejos. En particular, la última fase del proceso de fabricación, la finalización de las celdas, lleva mucho tiempo. La finalización implica varios pasos del proceso. La humectación, donde el electrolito se distribuye dentro de la batería, la formación, el lugar donde la batería se carga y descarga por primera vez, y la medición de la autodescarga requieren mucho tiempo. Esto se debe a que el progreso del proceso no puede supervisarse con los medios disponibles actualmente y, por lo tanto, son necesarios tiempos de espera generales.

DORSMAN aborda precisamente este aspecto del proceso de producción. Se integrarán sensores novedosos en la planta de producción, lo que permitirá obtener una visión más profunda de los procesos electroquímicos dentro de la célula. Además, se desarrollarán aún más los procedimientos de medición para determinar la tasa de autodescarga. Según el estado actual de la técnica, estas mediciones tardan de varios días a semanas. Se investigará cómo se puede reducir la duración de la medición con una tecnología de medición y una evaluación de datos adecuadas.

Hasta ahora, los sensores y los procedimientos de medición solo se han demostrado a escala de laboratorio. En el marco de DORSMAN, los resultados obtenidos aquí se aplicarán a la industria mediante la cooperación entre los institutos de investigación y la industria. Se establecerá una infraestructura digital para la planta de producción, que constituirá la base para un control de procesos con capacidad en línea basado en los datos de medición. Los socios del proyecto implementarán las soluciones desarrolladas en una planta piloto, donde se probarán. Posteriormente, las baterías se producirán en varias campañas de producción y se realizarán ajustes en el proceso de producción en función de las mediciones registradas. La implementación exitosa permitirá integrar la tecnología de sensores y los dispositivos de medición en las instalaciones de producción industrial.

Socios del consorcio:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Universidad Técnica de Múnich)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Contactos:

Gerente de proyecto: felix.katzer@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

EnABLE (FKZ 03EN3061A) - Proyecto conjunto ENeff:STADT: Enable: integración vertical de sistemas de comunicación y control para activar la flexibilidad para la optimización energética en todo el distrito. Subproyecto: Control optimizado del sistema energético (Siemens)

Duración: 1 de abril de 2022 - 31 de marzo de 2025

Un requisito previo crucial para un control optimizado de los sistemas de energía de los edificios y campus en todo el sector y para la comercialización de la flexibilidad es el establecimiento de una tecnología de la información y la comunicación (TIC) que permita una interacción perfecta entre los sensores, los componentes individuales, el uso de sistemas de previsión y las interfaces con el operador de la red, el proveedor de energía o una plataforma de negociación. El objetivo de este proyecto es demostrar esta cadena completa de TIC sobre el terreno, utilizando como ejemplo el mayor desarrollo distrital de Bamberg (área de conversión del campus de Lagarde). Otro objetivo del proyecto es la evaluación metrológica y simulativa de la escalabilidad y la transferibilidad a otros distritos, así como los potenciales de ahorro resultantes en relación con el CO2 y los costos. El control optimizado e intersectorial de las cargas eléctricas y térmicas controlables, el almacenamiento de energía y las unidades de conversión de energía se realizará a través de un sistema automatizado de administración de energía que funciona en conjunto con la tecnología clásica de administración de edificios, servicios externos como los servicios meteorológicos, técnicas de pronóstico basadas en inteligencia artificial y una plataforma de negociación. De este modo, el distrito recibirá energía de manera rentable y optimizada en cuanto a emisiones de CO2, teniendo en cuenta todas las condiciones técnicas límite de los componentes y redes individuales.

Socios del consorcio:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Stadtwerke Bamberg Energie- und Wasserversorgungs GmbH (Empresas municipales de suministro de energía y agua de Bamberg GmbH)

SeTrade GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Proyecto conjunto: Nuevas estructuras de redes de energía para la transición energética

Duración: del 1 de agosto de 2023 al 31 de julio de 2026

Siemens AG participa como líder del consorcio en el proyecto ENSURE3 de Copernicus.En el proyecto, Siemens AG contribuirá a los cuatro objetivos principales y, junto con sus socios, derivará recomendaciones de acción para las diversas partes interesadas. Además, Siemens AG está trabajando en numerosos avances tecnológicos en el conjunto de herramientas de transición energética. Como contribución a la plataforma de demostración conjunta, se seguirá desarrollando la «Fuente única de verdad» y se trabajará en la integración de la tecnología flexible de control de estaciones. Siemens AG ha creado una sala de exposición que sirve para transferir los resultados.

Socios del consorcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Instituto de Tecnología de Karlsruhe (tarea universitaria))

Technische Universität Dortmund (Universidad Técnica de Dortmund)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-Wissenschaftlicher Verein (DVGW Asociación Técnica y Científica Alemana para el Gas y el Agua)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Acción Ambiental de Alemania)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Universidad de Ciencias Aplicadas de Múnich)

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenneT TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Alemania GmbH

Swkiel Netz GmbH

AllgäuNetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Universidad de Kiel)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Universidad Tecnológica de Ilmenau)

Eko-Institut. Institut für angewandte Ökologie e.V. (Öko-Institut. Instituto de Ecología Aplicada (e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Germany AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Instituto de Tecnología de Karlsruhe (tarea de investigación a gran escala))

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Instituto de Economía de la Energía de la Universidad de Colonia gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Universidad de Wuppertal)

Contactos:

Gerente de proyecto: annebauer@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de una infraestructura de pruebas para la validación normativa de los procesos dinámicos de las unidades de generación descentralizadas que forman redes - F-HIL-Reloaded; subproyecto: Desarrollo de una caja de pared de corriente continua descentralizada que forma redes para aumentar la seguridad del suministro

Duración: del 1 de octubre de 2023 al 30 de septiembre de 2026

El objetivo del proyecto F-HIL-Reloaded es establecer un sistema de simulación y prueba en tiempo real que modele una sección de la red de distribución con una fuerte interoperabilidad de convertidores y ejecute automáticamente escenarios de prueba para objetos de prueba que forman redes. Un amplificador híbrido controlado mediante una interfaz de alimentación dinámica y una impedancia de línea X/R adaptativa se utilizan como interfaces con el entorno real. El proyecto F-HIL-Reloaded es una continuación del proyecto de investigación FHiL; los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos sirven de base para el desarrollo posterior del sistema de pruebas e inspecciones. Además, el proyecto considera las propiedades de formación de rejilla de los objetos de prueba: una caja de pared de corriente continua y un convertidor de formación de rejilla. Se presta especial atención a la interoperabilidad de los convertidores. En particular, los efectos de resonancia de las estaciones de carga para vehículos eléctricos junto con los sistemas fotovoltaicos se simulan con el sistema de prueba e inspección. Los efectos positivos (y potencialmente negativos) de los formadores de red en la red de distribución deben poder demostrarse mediante el sistema de ensayo e inspección, que se adapta a las propiedades de formación de red de los objetos de ensayo. Las pruebas reproducibles están destinadas a formar la base para secuencias de prueba estandarizadas para sistemas de formación de rejillas. El objetivo general del proyecto F-HIL-Reloaded es influir positivamente en el desarrollo de los convertidores que forman y siguen la red mediante procedimientos de prueba estandarizados y el sistema de prueba, garantizando así la seguridad del suministro en un suministro de energía basado exclusivamente en convertidores. En la sociedad, la demostrabilidad de un suministro seguro a través de sistemas de formación de redes refuerza la sensación de seguridad y aceptación de la transición a la energía verde.

Socios del consorcio:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Universidad de Ciencias Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: sebastian.nielebock@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Proyecto conjunto: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; subproyecto: sensor de corriente óptica integrado plano

Duración: del 1 de abril de 2024 al 31 de marzo de 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Proyecto conjunto: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; subproyecto: sensor de corriente óptica integrado plano

Duración: del 1 de abril de 2024 al 31 de marzo de 2027

La integración de microestructuras ópticas tridimensionales e interfaces robustas en el cristal de la pantalla se desarrollará técnicamente utilizando IOX (implantación de iones) combinado con FS-LS (estructuración láser de femtosegundos) para permitir la miniaturización de los componentes del sistema fotónico. Una novedosa herramienta de diseño para el IPD (diseño fotónico inverso) permite de manera eficiente la simulación química y óptica de ondas tridimensionales necesaria. Los socios de la aplicación desarrollarán previamente y validarán funcionalmente dos nuevos principios de sensores, que solo son posibles sobre esta base, en el campo de la medición actual y la detección ambiental. Para ello se utilizarán métodos de evaluación inteligente de datos de sensores. Los procesos combinados planificados basados en el diseño unen las ventajas del IOX (baja amortiguación y grandes áreas) con las del FS-L (tridimensionalidad). Esto permite, por primera vez, integrar estructuras ópticas tridimensionales en sustratos de vidrio muy delgados y de gran superficie (< 1 mm). Esta combinación solo es eficiente en términos de diseño a través de una IPD compatible con IA, ya que los diseños basados en modelos de regresión determinados experimentalmente de forma clásica no se pueden simular rápidamente debido a limitaciones computacionales. Los sensores ópticos actuales suelen ser de haz libre o basados en fibra y, por lo tanto, requieren un espacio de instalación considerable. Además, las fibras ópticas flexibles son costosas de procesar y ensamblar. La integración fotónica a nivel de sistema ofrece, por lo tanto, importantes ventajas de coste y miniaturización. Esto se logra técnicamente en el proyecto propuesto mediante el uso de procesos por lotes basados en paneles y vidrios de pantalla para los procesos de IOX y metalización, así como la integración de estructuras ópticas tridimensionales con el láser fs en finas láminas de vidrio, que se integran como componentes de sistema altamente eficientes en sistemas optoelectrónicos para aplicaciones novedosas, como el sensor de corriente óptica.

Socios del consorcio:

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Universidad Técnica de Berlín)

Contactos:

Gerente de proyecto: stefan.nerreter@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Proyecto conjunto: Electrónica de potencia sostenible con refrigeración innovadora para aumentar la reciclabilidad - GreenInverter; subproyecto: variantes tecnológicas y sistema inversor

Duración: del 1 de marzo de 2024 al 28 de febrero de 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Proyecto conjunto: Electrónica de potencia sostenible con refrigeración innovadora para aumentar la reciclabilidad - GreenInverter; subproyecto: variantes tecnológicas y sistema inversor

Duración: del 1 de marzo de 2024 al 28 de febrero de 2027

El proyecto «GreenInverter» tiene como objetivo establecer nuevos estándares para el hardware reciclable, reparable y actualizable en el campo de la conversión de energía eléctrica. Al mismo tiempo, se va a mejorar considerablemente la eficiencia energética. Los beneficios se demostrarán utilizando un inversor como ejemplo. El estado actual de la técnica, que se basa en el principio del desarrollo de componentes individuales, se sustituirá por un nuevo enfoque sistémico. Mediante un enfoque disruptivamente novedoso para una estrategia común de refrigeración y aislamiento, se reducirán las temperaturas de los componentes y se permitirá el uso de nuevos materiales, lo que aumentará la eficiencia energética. También se logrará un aumento significativo de la reciclabilidad, una reducción de la huella de CO2 del producto y un aumento de la vida útil del producto debido a una distribución de temperatura más homogénea dentro del inversor. Además, los nuevos modelos de negocio futuros se incluirán en las consideraciones, lo que significa que el diseño y la maquetación dependerán menos de los costos de fabricación. El proyecto se centra en tres áreas clave: «Eficiencia energética», «Reciclabilidad, circularidad y desmaterialización» y «Vida útil, utilización de componentes y flexibilidad de uso». Se investigarán y desarrollarán soluciones disruptivas para lograr mejoras significativas en todas estas áreas, que se demostrarán en forma de prototipos funcionales. El consorcio estima que, con la plena implementación de los resultados, se puede lograr un potencial de ahorro de energía de más de 1,6 TWh al año en Alemania. Siemens aporta su experiencia en I+D en el campo de la electrónica, los métodos de refrigeración y el diseño y la fabricación de inversores. Esto incluye muchos años de experiencia en el diseño, construcción, configuración y operación de instalaciones experimentales y en la dirección de grandes proyectos de investigación y desarrollo.

Socios del consorcio:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Sumida Components & Modules GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: joern.grundmann@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para el funcionamiento optimizado de sistemas automatizados en redes de distribución - Título del subproyecto: Funcionamiento óptimo automatizado del sistema

Duración: del 1 de diciembre de 2024 al 30 de noviembre de 2027

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para el funcionamiento optimizado de sistemas automatizados en redes de distribución - Título del subproyecto: Funcionamiento óptimo automatizado del sistema

Duración: del 1 de diciembre de 2024 al 30 de noviembre de 2027

El proyecto GridAssist tiene como objetivo desarrollar sistemas de asistencia para optimizar el funcionamiento automatizado de los sistemas en las redes de distribución. Esto tiene como objetivo permitir una mayor integración de los generadores de energía renovable en la red eléctrica. Se desarrollarán soluciones adaptadas individualmente a los niveles de tensión. La transferibilidad de estas soluciones y las pruebas de campo de los sistemas de asistencia son componentes centrales del proyecto. Una observabilidad suficiente constituye la base de cualquier automatización en las redes de distribución. Cuanto más bajo es el nivel de tensión, menos se sabe actualmente sobre el estado real de la red. En GridAssist, por lo tanto, primero se establecerá la observabilidad necesaria. Además de la instalación de la tecnología de medición, es necesario desarrollar conceptos apropiados sobre cómo los datos de medición pueden integrarse de la manera más eficaz con los respectivos operadores de la red y sus procesos. Con una tecnología de medición y comunicación suficientemente instalada, es decir, dada la observabilidad, se puede analizar el estado de la red respectivo. Además de los métodos analíticos, se utilizarán métodos basados en datos. Basándose en el análisis del estado de la red, los sistemas de asistencia tomarán las decisiones. Estas pueden ir desde recomendaciones de acción para el operador del sistema hasta un envío flexible totalmente automatizado. Siemens aporta su experiencia en automatización de redes y desarrollo de software, especialmente en el área de gemelos digitales e inteligencia artificial. Un aspecto central de GridAssist es la automatización de los procesos en la red de distribución. Esto es indispensable debido a los desarrollos actuales. Además de estos aspectos técnicos, el proyecto tiene como objetivo reducir los costos operativos y de inversión de los operadores de la red. Esto se logra mediante una mejor gestión de activos y una menor necesidad de expansión de la red.

Socios del consorcio:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Contactos:

Gestor del proyecto: annebauer@siemens.com y christian.scheibe@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A) - Proyecto conjunto: sistemas de baterías híbridos y flexibles en el transporte ferroviario (HyflexBahn)

Duración: 1 de enero de 2023 - 31 de diciembre de 2025

La creciente demanda mundial de soluciones ferroviarias ecológicas para líneas ferroviarias no electrificadas conducirá a una creciente demanda de vehículos con baterías de tracción en lugar de motores diésel. Hasta ahora, los trenes eléctricos a batería están equipados principalmente con celdas de iones de litio de densidad de energía media, que son muy potentes pero también caras en comparación con las celdas utilizadas en el sector de la automoción. El objetivo de HyFlexBahn es permitir el uso de celdas económicas de alta densidad de energía en combinación con celdas de alto rendimiento. Esto permite altas densidades de energía con costos de ciclo de vida más bajos al mismo tiempo. En el proyecto, se crearán y parametrizarán herramientas de simulación para sistemas híbridos de almacenamiento de baterías con celdas de diferentes químicas, se simularán diseños de sistemas para varios perfiles operativos y se evaluará la viabilidad económica. La flexibilidad lograda mediante la hibridación contribuye a que los trenes de baterías sean más competitivos y a utilizar las baterías de manera eficiente y durante el mayor tiempo posible, tanto en su primer uso como en una posible segunda vida útil.

Socios del consorcio:

Siemens Mobility GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Contactos:

Gerente de proyecto: michael-fischer@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

KoliBri (FKZ: 03LB3039A) - Proyecto conjunto: estructuras ligeras complejas para aplicaciones electrónicas en el ámbito de la movilidad; subproyecto: concepción y prueba de demostradores de espuma metálica para la electrónica de potencia en la movilidad

Duración: 1 de diciembre de 2021 - 28 de febrero de 2025

El proyecto KoliBri aborda la refrigeración de los motores eléctricos y la electrónica de potencia mediante el uso de nuevas estructuras ligeras hechas de espumas metálicas de celda abierta. Se espera que ofrezcan un mejor rendimiento de refrigeración y, lo que es más importante, permitan nuevos diseños. Mediante el uso de estructuras de espuma metálica de celda abierta, se pretende aumentar el rendimiento de refrigeración entre un 20 y un 50% en el mismo espacio de instalación o, para el mismo rendimiento, reducir el peso en un 50%. Además, se espera que los métodos de fabricación abordados, como la fundición por inversión y el recubrimiento, conduzcan a una reducción de costos del 75% en comparación con la fabricación puramente aditiva (por ejemplo, la sinterización selectiva por láser). Además, las ventajas estructurales y mecánicas de las espumas metálicas (alta relación rigidez/volumen) permiten integrar los refrigeradores en el diseño de la aplicación correspondiente, lo que permite reducir aún más el peso al aprovechar la capacidad de carga mecánica junto con la refrigeración. Otro enfoque de investigación es la impresión directa de estructuras de espuma metálica en módulos de potencia. Esto mejora el rendimiento térmico y, al mismo tiempo, ahorra peso y recursos, ya que se puede omitir una placa base convencional para el enfriador. Dado que solo las soluciones técnicas circulares en el ciclo de vida de los componentes tienen un impacto ambiental menor que las soluciones estándar, el proyecto también aborda la descomposición de los compuestos y la recuperación en un solo tipo de los materiales utilizados, aunque la manipulación de las superficies galvanizadas se considera un desafío desde el punto de vista del reciclaje. Las soluciones técnicas desarrolladas son intersectoriales y abordan todo el espectro de movilidad (automóviles, autobuses, camiones, trenes, vuelos eléctricos, etc.). A lo largo del proyecto, los datos y el software de evaluación del ciclo de vida se desarrollarán aún más para permitir a los diseñadores una evaluación ambiental sencilla en las primeras fases de diseño en el futuro.

Socios del consorcio:

Valeo eAutomotive Germany GmbH

iPoint-Systems GmbH

HSO Herbert Schmidt GmbH & Co. KG

NRU GmbH

Technische Universität Bergakademie Freiberg (Universidad Técnica Bergakademie Freiberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Technische Universität Dresden (Universidad Técnica de Dresde)

Contactos:

Gerente de proyecto: christian.baar@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

LeiKo (FKZ 03EI6041A) - Proyecto conjunto: condensadores de película fiables con mayor potencial de potencia; subproyecto: modelos de vida útil y nanotecnología para condensadores de película con mayor potencial de potencia como componente para mejorar la infraestructura de la red

Duración: del 1 de febrero de 2021 al 31 de julio de 2024

El objetivo general del proyecto de investigación OntoMat es investigar soluciones de optimización y desarrollo de materiales basadas en datos para componentes termoplásticos y termoestables reforzados con fibra termoestable de uso industrial, así como los materiales y procesos de fabricación utilizados para su producción, incluida la consideración de los ciclos de los materiales. Actualmente, no se dispone de una descripción armonizada de las relaciones transversales entre el material, el proceso y el componente para los materiales reforzados con fibra. Del mismo modo, no hay suficiente integridad de los datos desde la caracterización del material a través de los métodos de simulación hasta los procesos de fabricación. Por lo tanto, la investigación de una descripción ontológica armonizada desbloquea un potencial que antes no se utilizaba para el desarrollo de materiales y la optimización de procesos basados en datos. Este subproyecto aborda específicamente:

• Desarrollo de relaciones causales relevantes (descripción del material digital),

• Elaboración, construcción y validación de la cadena de procesos de simulación multiescala con integración de procesos, y

• Análisis e incorporación del ciclo material en la descripción ontológica.

En este caso, centrándose principalmente en los compuestos poliméricos moldeables por inyección y compresión, como los SMC, se desarrollarán descripciones formalizadas del «flujo de trabajo de ingeniería» a nivel macro y microescala. Las relaciones causales relevantes resultantes forman la base para la creación de ontologías a escala cruzada y el establecimiento de la cadena de procesos de simulación multiescala bidireccional como segundo enfoque. La promoción de los ciclos materiales constituye el tercer enfoque. Para ello, es necesario determinar las influencias de las propiedades de los materiales de calidad potencialmente inferior y, por otro lado, mapear los procesos de reciclaje en la descripción ontológica, a fin de promover desarrollos sostenibles que ya se encuentran en la fase de diseño.

Socios del consorcio:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (asociación registrada del FIBRE Institute Bremen)

• BIAS - Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH (BIAS: Instituto de Tecnología Aplicada de Vigas de Bremen GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (asociación registrada del Centro Aeroespacial Alemán)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Contactos:

• Gerente de proyecto: martin.koerdel@siemens.com

• Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

PredictEco (FKZ 01MN23014A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de productos considerando una evaluación de sostenibilidad respaldada por simulación (PredictEco) - Subproyecto: Continuous Green Digital Twin con conexión de procesos de fabricación virtuales y físicos para un diseño y una optimización sostenibles

Duración: 1 de junio de 2023 - 31 de mayo de 2026

El objetivo general del proyecto es proporcionar una plataforma para evaluar y optimizar la sostenibilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. La modelización de los procesos de fabricación sirve de base. Por lo tanto, todos los datos esperados y su agrupación se conocen al principio del proceso y se pueden proporcionar como una estructura de datos en un gemelo digital verde. Según la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de la sostenibilidad mediante el software LCA. Debido a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes a través de Edge Computing. En concreto, se abordan los siguientes subobjetivos:

• Desarrollo de criterios e indicadores cuantificables y medibles para evaluar la huella ecológica de los procesos de fabricación de compuestos
• Integración de criterios e indicadores relevantes en herramientas de simulación para diseñar diseños de fábrica y pasos del proceso en función de los valores objetivo
• Integración de los criterios pertinentes en las herramientas de planificación de fabricación específicas del producto para diseñar el diseño del producto (CAE/CAM) en función de los valores objetivo
• La adquisición, el preprocesamiento, la documentación y la comparación de datos en tiempo real automatizados y estandarizados de los datos recopilados con los valores objetivo definidos como base para soluciones de optimización verdaderamente implementables.

Sobre esta base, el subproyecto se puede dividir en 5 objetivos de trabajo:

PredictEco (FKZ 01MN23014A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de productos considerando una evaluación de sostenibilidad respaldada por simulación (PredictEco) - Subproyecto: Continuous Green Digital Twin con conexión de procesos de fabricación virtuales y físicos para un diseño y una optimización sostenibles

Duración: 1 de junio de 2023 - 31 de mayo de 2026

El objetivo general del proyecto es proporcionar una plataforma para evaluar y optimizar la sostenibilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. La modelización de los procesos de fabricación sirve de base. Por lo tanto, todos los datos esperados y su agrupación se conocen al principio del proceso y se pueden proporcionar como una estructura de datos en un gemelo digital verde. Según la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de la sostenibilidad mediante el software LCA. Debido a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes a través de Edge Computing. En concreto, se abordan los siguientes subobjetivos:

• Desarrollo de criterios e indicadores cuantificables y medibles para evaluar la huella ecológica de los procesos de fabricación de compuestos
• Integración de criterios e indicadores relevantes en herramientas de simulación para diseñar diseños de fábrica y pasos del proceso en función de los valores objetivo
• Integración de los criterios pertinentes en las herramientas de planificación de fabricación específicas del producto para diseñar el diseño del producto (CAE/CAM) en función de los valores objetivo
• La adquisición, el preprocesamiento, la documentación y la comparación de datos en tiempo real automatizados y estandarizados de los datos recopilados con los valores objetivo definidos como base para soluciones de optimización verdaderamente implementables.

Sobre esta base, el subproyecto se puede dividir en 5 objetivos de trabajo:

• El desarrollo de modelos globales de LCA de principio a fin para componentes basados en materiales compuestos
• La expansión de las soluciones de simulación de procesos existentes a nivel de fabricación y fábrica para incluir los criterios e indicadores de evaluación desarrollados
• La integración de los indicadores y los criterios de evaluación en la planificación de fabricación (CAM) específica del producto
• La adquisición y el procesamiento de datos de procesos reales mediante dispositivos periféricos
• Demostración y recopilación de requisitos para su transferencia a la fabricación en general

Socios del consorcio:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft GmbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft GmbH

CONTACTAR con Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (asociación registrada del Centro Aeroespacial Alemán)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Contactos:

Gerente de proyecto: oliver.lohse@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Proyecto conjunto: aumentar la vida útil de los convertidores mediante la optimización optimizada de los componentes utilizando Digital AI Twin - PV4life; subproyecto: predicción de la vida útil de los componentes del convertidor basada en sensores

Duración: del 1 de agosto de 2023 al 31 de julio de 2026

En este subproyecto, Siemens AG está investigando una utilización mejorada y más fiable de los sistemas basados en convertidores y sus componentes críticos. Un uso más eficiente de los convertidores de potencia, junto con la consiguiente prolongación de su vida útil y una mayor confiabilidad, pueden ahorrar recursos naturales. El objetivo del subproyecto de Siemens AG es la monitorización del estado basada en sensores, que permite incorporar el envejecimiento determinado a una estrategia operativa individual que utiliza de manera óptima el sistema fotovoltaico sin desperdiciar energía ni vida útil. Los sensores adicionales del módulo de potencia se utilizarán para hacer predicciones de vida útil, que servirán de base para los modelos de sistemas de inversores fotovoltaicos. Para ello, se seleccionarán sensores adecuados y se evaluarán experimentalmente con respecto a su sensibilidad para la detección del envejecimiento de los componentes del convertidor. Las pruebas aceleradas de vida útil generarán varias fallas de envejecimiento, que los sensores detectarán y evaluarán de manera temprana. Los datos de los sensores recopilados durante los experimentos se compararán con los datos convencionales de las pruebas aceleradas de vida útil para evaluar el valor añadido de la monitorización de la vida útil basada en sensores. Para ello, se instalarán bancos de pruebas específicos para semiconductores para optimizaciones con soporte metrológico, y se ampliará la tecnología de sensores en el módulo de potencia. Siemens proporcionará los datos de medición basados en sensores de las pruebas aceleradas de vida útil a los socios del proyecto para el desarrollo de modelos gemelos digitales que tengan en cuenta los fenómenos del envejecimiento y las cargas individuales que se producen en la aplicación. En particular, los datos de los sensores generados servirán como entrada para los modelos de vida basados en la IA en los socios del proyecto. Estos modelos optimizan la utilización y la vida útil de los sistemas de inversores fotovoltaicos al ajustar los parámetros operativos de acuerdo con el aumento del envejecimiento.

Socios del consorcio:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Universidad de Ciencias Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Alemania GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedad Fraunhofer para la Promoción de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Contactos:

Gerente de proyecto: kai.kriegel@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Proyecto colaborativo: Gestión de energía multimodal con capacidad de implementación de REMEASURE para supermercados; subproyecto: modelo de cambio de carga multimodal predictivo en un supermercado piloto

Duración: 1 de diciembre de 2022 - 30 de noviembre de 2025

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Proyecto colaborativo: Gestión de energía multimodal con capacidad de implementación de REMEASURE para supermercados; subproyecto: modelo de cambio de carga multimodal predictivo en un supermercado piloto

Duración: 1 de diciembre de 2022 - 30 de noviembre de 2025

Para cumplir con los objetivos climáticos nacionales y europeos, la expansión de la generación de electricidad renovable fluctuante debe acelerarse y utilizarse de manera eficiente. Además de la costosa expansión de las redes de energía y las capacidades de almacenamiento, los sistemas energéticos locales existentes se pueden utilizar para cambiar la demanda en relación con el suministro de energía renovable mediante el cambio de carga multimodal. Se necesita una solución rápida, escalable y económica. Los supermercados son de gran interés porque sus sistemas de energía están en gran medida estandarizados. Además, están completamente equipados con tecnología de medición y tienen un alto grado de automatización. El potencial de cambio de carga existe debido a la flexibilidad de la red de refrigeración local del supermercado en combinación con los consumidores de refrigeración controlables, como los congeladores o las cámaras frigoríficas. En la actualidad, los sistemas de energía de los supermercados más modernos suelen funcionar únicamente en función de la demanda y basándose en normas estáticas. Dicha operación no es eficaz, ya que no se tiene en cuenta el suministro de energías renovables fluctuantes y, por lo tanto, no se puede utilizar de manera eficiente. El objetivo del proyecto es investigar si es posible utilizar eficientemente energías renovables y fluctuantes mediante el cambio de carga multimodal, particularmente en lo que respecta al suministro de refrigeración de los supermercados. Esto tendrá en cuenta tanto los precios dinámicos de la electricidad como las previsiones de las condiciones límite dinámicas, como las cargas base eléctricas y térmicas. La viabilidad técnica se demostrará en la simulación y se validará en el funcionamiento real de un supermercado piloto. El esfuerzo para instalar el sistema de gestión de energía y cualquier mejora necesaria del sistema energético, por ejemplo, mediante dispositivos de medición adicionales o ajustes en la automatización, debe mantenerse lo más bajo posible.

Socios del consorcio:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

RIESIQ (01IS24087A) - Proyecto colaborativo: investigación y prueba de nuevos métodos de inteligencia artificial para sistemas de nivel industrial robustos, inteligentes y eficientes

Duración: del 1 de diciembre de 2024 al 30 de noviembre de 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Proyecto colaborativo: investigación y prueba de nuevos métodos de inteligencia artificial para sistemas de nivel industrial robustos, inteligentes y eficientes

Duración: del 1 de diciembre de 2024 al 30 de noviembre de 2027

El objetivo de este proyecto de investigación es superar las deficiencias de los modelos de IA generativa o los modelos de grandes lenguajes (LLM) con respecto a su aplicabilidad en los procesos de producción industrial. El objetivo es investigar y probar métodos de aprendizaje sólidos pero flexibles que permitan modelar sistemas dinámicos complejos y procesos físicos con suficiente precisión, así como controlarlos de manera inteligente e interpretable. Los requisitos de recursos necesarios durante la formación y la inferencia deben minimizarse mediante algoritmos eficientes en materia de datos para garantizar un uso sostenible y respetuoso con el medio ambiente a escala industrial. Para lograr estos objetivos, se hará hincapié en un acoplamiento escalable y sinérgico de los algoritmos de aprendizaje automático y los métodos de simulación numérica, así como en los métodos de RL prácticos y resilientes para la optimización del control basados en ellos. Los métodos resultantes deben satisfacer simultáneamente las altas exigencias de transparencia y explicabilidad, razón por la cual se presta especial atención a la investigación de nuevas técnicas de interpretación para arquitecturas de modelos estructurados. Los módulos de soluciones de IA recientemente desarrollados se probarán de forma prototípica y práctica utilizando procesos automatizados de producción y control de calidad en la fabricación de celdas de baterías de iones de litio, lo que demostrará el valor agregado del proceso de transformación impulsado por la IA hacia una fábrica escalable y flexible del futuro.

Socios del consorcio:

deepset GmbH

Universidad Técnica de Berlín (TU Berlín)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: marc.weber@siemens.com

Gerente financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Proyecto colaborativo: ampliación de la vida útil de los sistemas de almacenamiento mediante la gestión de microciclos con monitorización continua del estado - VALUE-M

Duración: 1 de junio de 2023 - 31 de mayo de 2026

Siemens AG opera en el mercado como proveedor de soluciones y componentes, así como como socio de desarrollo para proyectos. En este contexto, Siemens trabajará principalmente en la implementación técnica y la posible explotación comercial de los resultados del proyecto VALUE-M. En el desarrollo de algoritmos, Siemens garantizará la compatibilidad con los proyectos de terceros en curso y la viabilidad en los sistemas industriales. Además de la implementación de software de comunicación y sistemas en la nube, que es menos crítica para VALUE-M, la atención se centra en el desarrollo de unidades de control locales que operen de manera óptima el sistema de almacenamiento respectivo que se va a controlar, utilizando los algoritmos desarrollados en una estructura multiuso para varios formularios de gestión simultáneamente. Para verificar en la práctica el potencial económico de un algoritmo extendido y una tecnología de control en el espíritu del proyecto, los sistemas de demostración individuales serán gestionados por una empresa comercializadora de electricidad subcontratada. Por el lado del hardware, se desarrollarán métodos para la integración técnica de las unidades de almacenamiento de segunda vida, en los que los sistemas suministrados por terceros puedan completarse con la tecnología de control adecuada. Específicamente para la gestión de usos múltiples, incluida la reserva instantánea, se garantizarán reservas de energía suficientes y una alta velocidad de reacción en la selección de la electrónica de potencia para compensar las perturbaciones de la red a muy corto plazo.

Socios del consorcio:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidad RWTH de Aquisgrán)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: heiko.winterstein@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMW

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Proyecto colaborativo: Mitigación confiable de perturbaciones en redes de energía mediante componentes periféricos capaces de funcionar en tiempo real

Duración: 1 de noviembre de 2022 - 31 de octubre de 2025

Motivación: La calidad del suministro eléctrico en las redes industriales se ha deteriorado significativamente debido a los consumidores cada vez más complejos y altamente dinámicos que provocan perturbaciones en la red. Al mismo tiempo, los sistemas de la Industria 4.0, altamente conectados en red, son muy sensibles a estas perturbaciones de la red. Esto lleva cada vez más a tiempos de inactividad de la planta con costes elevados. Actualmente, las cargas fuertes o las interferencias mutuas desfavorables de los componentes de la red no se pueden detectar de antemano. Los principales objetivos del VE4 son la detección continua y la compensación activa inteligente de las perturbaciones en las redes de suministro de energía eléctrica para la industria. Se quiere lograr un aumento significativo de la robustez, así como de la eficiencia energética y de los recursos. Para ello, se va a desarrollar un novedoso sistema de compensación digital distribuido. Consiste en una red de sensores heterogéneos con capacidad en tiempo real y dispositivos periféricos, que permiten la predicción rápida de señales de perturbación basada en ML y calculan las señales de contraacoplamiento para compensar las perturbaciones. Las señales de contraacoplamiento son finalmente devueltas a la red mediante filtros activos. De este modo, se están creando las bases para una monitorización flexible de la planta y un control en tiempo real mediante tecnologías de dispositivos periféricos. Las interfaces se van a estandarizar. Esto hace que el sistema se pueda ampliar de forma flexible para una amplia gama de tareas de control y diagnóstico en redes de energía digitales, mucho más allá de la compensación activa de perturbaciones prevista en el proyecto. La instalación de diagnóstico y compensación de perturbaciones basada en dispositivos periféricos para las modernas redes digitales de suministro de energía industrial se desarrollará en varios pasos. El hardware y el software se conceptualizarán y se realizarán de forma prototípica. Esto incluye los nodos de medición sincronizados en red con capacidad en tiempo real, los dispositivos periféricos con métodos de aprendizaje automático, una computadora en la nube y los filtros activos sincronizados en el tiempo. El rendimiento se evaluará en un demostrador general del sistema en una planta real.

Socios del consorcio:

Technische Universität Dortmund (Universidad Técnica de Dortmund)

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Asociación Fraunhofer-Gesellschaft para el Avance de la Investigación Aplicada, asociación registrada)

Bleenco GmbH

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: stefan.haensel@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de fondos: BMFTR

AVEL — Desarrollo de un compuesto de encapsulado inorgánico para máquinas eléctricas y electrónica de potenciaDuración: 1 de septiembre de 2021 — 28 de febrero de 2025Director del proyecto: Klaus WilkeDirectora financiera: Bianca MieneEntidad financiadora: BMW

Connect4HCA: red de comunicación flexible basada en drones con funcionalidad de sensores para instalaciones de producción modernasDuración: 1 de enero de 2024 — 31 de diciembre de 2028Director del proyecto: Volkmar DoerichtDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMFTR

CONTENER — Amenazas del dominio digitalDuración: 1 de marzo de 2023 — 28 de febrero de 2025Director del proyecto: Tiago GasibaDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMFTR

CTSimu2 — Simulación realista de sistemas de tomografía computarizada de rayos X realesDuración: 1 de octubre de 2022 — 31 de marzo de 2025Director del proyecto: Christian WatzlDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMW

ECO:DIGIT (proyecto colaborativo) — Permitir la computación ecológica y la transformación digital; subproyecto: Habilitar la computación de vanguardia ecológicaDuración: 1 de junio de 2023 — 31 de mayo de 2026Director del proyecto: Karsten SchoernerDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMW

EMDRIVE: jerarquía de diagnóstico y rendimiento de la computación integrada, desde los sensores hasta el bordeDuración: 1 de febrero de 2022 — 30 de abril de 2025Director del proyecto: Daniel HorcherDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMFTR

EREP: refabricación exitosa mediante la toma de decisiones basada en datos y la planificación inteligente de procesosDuración: 1 de octubre de 2022 — 30 de septiembre de 2025Director del proyecto: Tobias KampsDirectora financiera: Bianca MieneEntidad financiadora: BMFTR

EvoFrame: desarrollo y validación de un marco evolutivo y centrado en el ser humano para organizaciones con capacidad de transformaciónDuración: 1 de enero de 2023 — 31 de diciembre de 2025Director del proyecto: Martin KramerDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMFTR

HEROES: sistemas electrónicos de potencia inteligentes altamente eficientes y confiablesDuración: 1 de octubre de 2022 — 30 de septiembre de 2025Director del proyecto: Klaus WilkeDirectora financiera: Bianca MieneEntidad financiadora: BMW

HoverGaN: desarrollo de innovadores semiconductores de potencia de GaN para aplicaciones de alta tensiónDuración: 1 de octubre de 2021 — 31 de marzo de 2025Director del proyecto: Klaus WilkeDirectora financiera: Bianca MieneEntidad financiadora: BMW

HTA 2.0: bases de confianza en el hardware para la próxima generación de sistemas integrados segurosDuración: 1 de septiembre de 2022 — 31 de agosto de 2025Director del proyecto: Harald MuellerDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMFTR

SafeOps: operaciones industriales seguras a través de sistemas de asistencia basados en inteligencia artificialDuración: 1 de octubre de 2022 — 30 de septiembre de 2025Director del proyecto: Yushan LiuDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMW

VITAMIN: IA confiable para aplicaciones industrialesDuración: 1 de octubre de 2022 — 30 de septiembre de 2025Director del proyecto: Markus SauerDirector financiero: Roland DeakEntidad financiadora: BMW