Proyectos de financiación

3D-i-Generaltol (FKZ 03TN0057A) - Modelado 3D con tolerancias generales implícitas basado en DIN ISO 2768-1/2 o en DIN 2769 para el desarrollo ulterior de la 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 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 GPS estándar existente y aceptado en todo el sector, se garantizará el uso del nuevo estándar. La idea comprobada de las tolerancias generales y las dimensiones libres se amplía de manera que estas especificaciones de tolerancia también se puedan aplicar directamente en el modelo CAD 3D a los elementos geométricos no dimensionados y no tolerados, lo que permite ahorrar mucho tiempo.

Partners del consorcio:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Technische Universität Dresden

Contactos:

Director del proyecto: christian.lipp@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

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

Duración: del 1 de julio de 2022 al 31 de diciembre de 2025

Este proyecto tiene como objetivo optimizar la fabricación de productos en un entorno de la Industria 4.0. El objetivo principal 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 y los datos disponibles de forma gratuita. En varios escenarios, estos datos se pueden utilizar 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 aumentos 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 a máquinas individuales, y que puede volver rápidamente a un modo de funcionamiento fiable mediante la detección temprana de los modos de funcionamiento inestables. Con este fin, el proyecto combinará los métodos de evaluación de datos mediante la IA y el aprendizaje federado con el uso de módulos de computación periférica 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 los 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 estado para la producción en curso. Este nivel de estado está diseñado para ser independiente de la infraestructura de fabricación digital existente y, por lo tanto, sirve como fuente de datos independiente para las decisiones de optimización de la fabricación. Mediante un ciclo de retroalimentación, la IA pretende aprender y mejorar sus decisiones de forma continua.

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:

Director del proyecto: matthias.heimann@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

AdhyBau2 (20M2202A) - Proyecto general: Desarrollo de un sistema de propulsión eléctrica de hidrógeno certificable para aviones y pruebas de motores eléctricos refrigerados 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 seguir desarrollando los métodos de digitalización, en los enfoques innovadores de la fabricación aditiva y en 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 en aviación. En concreto, el objetivo es mapear un propulsor eléctrico refrigerado por hidrógeno en un Digital Twin. Con la llamada reducción de pedidos modelo, se ahorrarán tiempo y recursos de cálculo, de modo que el Digital Twin pueda utilizarse en el metaverso industrial y acelerar la digitalización en la investigación y el desarrollo. Además, en el marco del proyecto, se desarrollarán métodos de fabricación avanzados y se investigarán los materiales y componentes para determinar sus propiedades y calidad. En particular, los parámetros de material complementarios para la descripción completa del tensor de elasticidad desempeñan un papel importante en el diseño. Con vistas a la certificación aeronáutica, 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 es la base. En detalle, la pulverización de cobre con gas frío va a seguir desarrollándose 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 llevan a cabo estudios sobre el potencial de las tecnologías disruptivas. El objetivo aquí es investigar el potencial de la superconductividad en la transmisión para la aplicación preferida. La viabilidad de un propulsor eléctrico refrigerado criogénicamente se demuestra en un demostrador de laboratorio. La construcción, la puesta en servicio y las pruebas experimentales de la unidad en condiciones de laboratorio son una parte esencial del proyecto.

Partners 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:

Director del proyecto: christian.weidermann@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMW

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

Duración: del 1 de octubre de 2021 al 30 de septiembre de 2024

Los sistemas de almacenamiento en baterías estacionarias a gran escala proporcionan importantes servicios de sistema para las redes energéticas del futuro, que se caracterizan por la generación de electricidad a partir de fuentes renovables. Proponemos un sistema basado en la nube para el monitoreo 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 batería durante la operación
• Solución en la nube para el monitoreo, 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) de los datos reales del BMS sobre el funcionamiento normal de la batería
• Permitir una estrategia operativa mejorada mediante modelos de baterías más precisos y requisitos más bajos 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 en la planta 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.

Partner del consorcio:

Technische Universität München (Universidad Técnica de Múnich)

Contactos:

Director del proyecto: andrei.szabo@siemens.com

Director financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

BMBF 6G CampustWin4in: redes de campus 6G y gemelos digitales para la Industria 4.0
Duración del proyecto: del 1 de febrero de 2026 al 31 de enero de 2029
Director financiero: Björn Richerzhagen
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMFTR

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

Duración: del 1 de julio de 2021 al 31 de julio de 2025

En los productos electrónicos, como relés, contactores o módulos de alimentación, se utilizan cada vez más componentes de cobre. La razón es que los requisitos de conductividad eléctrica y térmica están aumentando (el cobre tiene aproximadamente un tercio más de 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 (el 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 se pueden producir defectos cualitativos (salpicaduras de masa fundida). El objetivo del subproyecto es poder utilizar el láser desarrollado y cualificado por el consorcio en el panorama de fabricación de Siemens. Las áreas de aplicación incluyen la tecnología de automatización, la producción de componentes eléctricos y el montaje de la electrónica de potencia. Aquí se centran en la soldadura y la unión, la fabricación aditiva y el corte de láminas de cobre. 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:

Director del proyecto: kai.kriegel@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

CONTROL: controlar el riesgo o los sistemas de transporte altamente automatizados que funcionan en entornos abiertos complejos
Duración: del 1 de octubre de 2025 al 30 de septiembre de 2028
Director del proyecto: Cornel Klein
Director de finanzas: Roland Deak
Entidad financiadora: BMW

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

Duración: del 1 de septiembre de 2021 al 31 de agosto de 2025

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

Lo último en las instalaciones de producción de celdas de iones de litio es la optimización de cada paso de producción individual hasta lograr un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un 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 celdas. 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 fabricación basada en datos de celdas de batería basada en datos de fin de línea mediante el uso masivo de algoritmos de aprendizaje automático y análisis en línea

Duración: del 1 de septiembre de 2021 al 31 de agosto de 2025

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

Lo último en las instalaciones de producción de celdas de iones de litio es la optimización de cada paso de producción individual hasta lograr un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un 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 celdas. 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 los patrones complejos de causa y efecto. Para ello, se van a desarrollar 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 nuevo sistema de sensores, la llamada cámara hiperespectral, para sus posibles aplicaciones en la producción de baterías. Además, se llevarán a cabo métodos de medición electroquímica junto con modificaciones en la fabricación de celdas 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 celdas. 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.

Partners del consorcio:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

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

Universität Münster (Universidad de Münster)

Contactos:

Director del proyecto: andreas-albrecht@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Gemelos digitales para plantas de producción de 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 gemelo digital para las plantas de proceso, que pueda utilizarse 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 se van a hacer utilizables 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 gemelo digital. Se implementarán simultáneamente con la construcción y la operación de la planta. Además, se desarrollarán varios enfoques de modularización basados en modelos básicos específicos de cada disciplina, que estén sincronizados y armonizados con un modelo de planta interdisciplinario. El modelo de planta también pretende permitir una nueva generación de variantes para la construcción de plantas. Las áreas de enfoque descritas se reunirán en el prototipo del primer Sistema de gestión del ciclo de vida de una planta (Plant-LM System) y se validarán mediante su aplicación en ingeniería, construcción y operación de plantas. Como resultado, Plant-LM System tiene como objetivo 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 gemelo digital de las plantas de electrólisis.

Partners del consorcio:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Universidad de Tecnología de Dresde)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Contactos:

Director del proyecto: jonathan.leidich@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

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

Basándose en muchos años de experiencia como usuario y proveedor de fabricación aditiva, Siemens apoyará la industrialización del proceso del LPBF. Esto se logrará, en particular, mediante el fomento de la digitalización en varios niveles, a saber, el mapeo digital de los procesos de aprobación para permitir una plataforma de aprobación, la participación en las pruebas computacionales en lugar de en las pruebas destructivas y la evaluación de otros métodos digitales para reducir el alcance de las pruebas en materia de control de calidad. Los métodos digitales incluyen la combinación de varios sistemas de supervisión de procesos con una evaluación automatizada prevista, así como el uso de métodos seleccionados en función de la creciente base de datos del proyecto. El resultado será una evaluación concreta de los métodos de control del proceso seleccionados. Esto puede servir de base para el desarrollo futuro de las metodologías de seguimiento o evaluación de los procesos, así como para evaluar los sistemas disponibles actualmente. Lo ideal es poder formular objetivos de desarrollo concretos y mostrar las correlaciones con la calidad de los componentes. En general, la digitalización de los procesos de aprobación y las pruebas eliminará un importante obstáculo 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 comprobará 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 el desarrollo de reglamentos y normas.

Socios del consorcio:

La movilidad pasa a ser aditiva 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:

Director del proyecto: daniel.reznik@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMW

DiMad (FKZ 13XP5188A): Diseño digital de materiales y procesos para la fabricación aditiva basada en cables

Duración: del 1 de enero de 2023 al 30 de junio de 2026

Los procesos de fabricación aditiva (AM) para metales implican un esfuerzo considerable, predominantemente experimental, a la hora de identificar las ventanas de proceso adecuadas para los sistemas de materiales o de transferir los 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 de proceso, desde las materias primas hasta el componente, está definida y construida digitalmente en su totalidad. El proyecto DiMAD se centra en los procesos basados en cables que utilizan la radiación láser y de arco como fuentes de calor para un acero austenítico y uno dúplex. Se consideran 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 y la refrigeración y al tratamiento térmico; 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 las propiedades del proceso, el defecto 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 o validar los modelos de aprendizaje automático. Basándose en los parámetros del proceso derivados de las herramientas digitales, se construirán dos componentes reales. En cuanto a los dos procesos de AM, se desarrollará una ontología de usuario para los materiales cableados. 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 marco de flujo de trabajo, que se integrará en la 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:

Director del proyecto: philip.howell@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: 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 tecnología de sensores y medición innovadoras

Duración: del 1 de enero de 2025 al 31 de diciembre de 2027

Este proyecto de investigación, financiado por 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 ahorre más recursos y sea más rápida. 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 principal es acelerar la producción de baterías mediante una innovadora tecnología de sensores y digitalización.

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 forma fiable mediante 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 consumen mucho tiempo. Esto se debe a que el progreso del proceso no se puede supervisar 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 celda. Además, se desarrollarán aún más los procedimientos de medición para determinar la tasa de autodescarga. Según el estado actual de la técnica, estas medidas tardan de varios días a semanas. Se investigará cómo se puede reducir la duración de la medición con la tecnología de medición y la 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 servirá de 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 pondrán a prueba. 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. Una implementación exitosa permitirá integrar la tecnología de sensores y los dispositivos de medición en las instalaciones de producción industrial.

Partners 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:

Director del proyecto: felix.katzer@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

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

Duración: del 1 de abril de 2022 al 30 de septiembre de 2026

Un requisito previo crucial para un control optimizado de los sistemas energéticos de los edificios y campus y para comercializar 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 toda esta cadena 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 el potencial de ahorro resultante en relación con el CO2 y los costes. 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 mediante un sistema automatizado de gestión de la energía que funcione en conjunto con la tecnología clásica de gestión de edificios, servicios externos como los servicios meteorológicos, las técnicas de previsión basadas en la IA y una plataforma de negociación. De este modo, el distrito recibirá energía de una manera optimizada en cuanto a costes y 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 (Servicios públicos municipales de Bamberg, suministro de energía y agua GmbH)

SeTrade GmbH

Contactos:

Director del proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMW

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Proyecto conjunto: Nuevas estructuras de redes energéticas 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 Copernicus Project ENSURE3.
En el proyecto, Siemens AG contribuirá con 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 «Única fuente de verdad» y se trabajará en la integración de tecnología flexible de control de estaciones. Siemens AG ha creado una sala de exposición que sirve para transferir los resultados.

Partners del consorcio:

Instituto de Tecnología de Karlsruhe (Universitätsaufgabe) (Instituto de Tecnología de Karlsruhe (University Task))

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 de Gas y 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 Germany 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 de Tecnología de Ilmenau)

Öko-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-Nurnberg (Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Núremberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Instituto de Tecnología de Karlsruhe (Large-Scale Research Task))

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

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

Bergische Universität Wuppertal (Universidad de Wuppertal)

Contactos:

Director del proyecto: annebauer@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: 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 empotrar 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 pruebas 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 de FHiL; los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos sirven de base para seguir desarrollando el sistema de pruebas e inspecciones. Además, el proyecto tiene en cuenta las propiedades de formación de red de los objetos de prueba: una caja de empotrar de corriente continua y un convertidor de formación de red. Se presta especial atención a la interoperabilidad de los convertidores. En particular, los efectos de resonancia de las estaciones de carga de 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 redes en la red de distribución deberían poder demostrarse mediante el sistema de pruebas e inspección, que se adapta a las propiedades de formación de redes de los objetos de prueba. Las pruebas reproducibles pretenden sentar la base de las secuencias de prueba estandarizadas para los sistemas de formación de cuadrículas. El objetivo principal 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 pruebas, 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 la aceptación de la transición a la energía ecológica.

Partners 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 Germany GmbH

Contactos:

Director del proyecto: sebastian.nielebock@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

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

Duración: 15 de mayo de 2024 - 14 de mayo de 2027

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

La integración de microestructuras ópticas tridimensionales e interfaces robustas en el cristal de la pantalla se desarrollará técnicamente mediante el IOX (implantación de iones) combinado con el FS-L (estructuración láser de femtosegundos) para permitir miniaturizar los componentes del sistema fotónico. Una novedosa herramienta de diseño para el IPD (diseño fotónico inverso) permite realizar de manera eficiente la necesaria simulación química y ondulatoria tridimensional. 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 finos y de gran área (< 1 mm). Esta combinación solo es eficaz en términos de diseño a través de una IPD compatible con la 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 estar basados en haz libre o 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 pantallas y paneles 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 del sistema de alta eficiencia en los sistemas optoelectrónicos para aplicaciones novedosas, como el sensor óptico de corriente.

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:

Director del proyecto: stefan.nerreter@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: 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 de hardware reciclable, reparable y actualizable en el campo de la conversión de energía eléctrica. Al mismo tiempo, la eficiencia energética va a mejorar significativamente. Las ventajas se demostrarán con un inversor como ejemplo. El estado actual de la técnica, que se basa en el principio del desarrollo de los componentes individuales, va a sustituirse por un nuevo enfoque sistémico. Mediante un enfoque novedoso y disruptivo 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 del futuro 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 los 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 aplicación 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 diseño, construcción, montaje y operación de instalaciones experimentales y en dirección de grandes proyectos de investigación y desarrollo.

Partners del consorcio:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nurnberg (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:

Director del proyecto: joern.grundmann@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para operación de sistemas automatizados optimizados en redes de distribución - Título del subproyecto: Operación de sistemas óptimos automatizados

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

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para operación de sistemas automatizados optimizados en redes de distribución - Título del subproyecto: Operación de sistemas óptimos automatizados

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. Su objetivo es 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 sobre el terreno 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 sea 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 los conceptos adecuados sobre la forma más eficaz de integrar los datos de medición con los respectivos operadores de red y sus procesos. Con la tecnología de medición y comunicación suficientemente instalada, es decir, dada la observabilidad, se puede analizar el estado de la red respectiva. 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. 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 IA. Un aspecto central de GridAssist es la automatización de los procesos de la red de distribución. Esto es indispensable debido a los acontecimientos actuales. Además de estos aspectos técnicos, el proyecto tiene como objetivo reducir los costos de operación e inversión de los operadores de la red. Esto se logra mediante una mejor gestión de los activos y una menor necesidad de expansión de la red.

Partners del consorcio:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

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

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

Contactos:

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

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

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

Duración: del 1 de enero de 2023 al 31 de marzo de 2026

La creciente demanda mundial de soluciones ferroviarias ecológicas para líneas ferroviarias no electrificadas provocará 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 energética media, que son muy potentes pero también caras en comparación con las células utilizadas en el sector de la automoción. El objetivo de HyFlexBahn es permitir el uso de células económicas y de alta densidad energética en combinación con células de alto rendimiento. Esto permite altas densidades de energía y, al mismo tiempo, reducir los costes del ciclo de vida. En el proyecto, se crearán y parametrizarán herramientas de simulación para sistemas híbridos de almacenamiento de baterías con celdas de diferentes sustancias químicas, se simularán los 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:

Director del proyecto: michael-fischer@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMW

KiBsis: seguridad basada en la IA para sistemas industriales
Duración: del 1 de octubre de 2025 al 30 de abril de 2028
Director del proyecto: schneider.ds.daniel@siemens.com
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMW

Proyecto colaborativo: Infraestructura crítica y resiliente a través de una red de satélites para estructuras de suministro confiables intersectoriales (KRISnet) Subproyecto: Investigación sobre dispositivos de comunicación para la comunicación TNT-NT híbrida para estructuras de suministro confiables intersectoriales

El subproyecto de Siemens, titulado «Investigación sobre dispositivos de comunicación para la comunicación TNT-NT híbrida para estructuras de suministro confiables intersectoriales», se centra en el desarrollo de componentes de comunicación (electrónica, software y firmware) que permitan una conectividad segura y resiliente entre los activos del sistema de energía eléctrica y las redes de comunicación terrestres y basadas en satélites LEO (órbita terrestre baja). Estos componentes también gestionan la selección inteligente del canal de comunicación óptimo.

El módem de comunicación multisistema está diseñado para cambiar automáticamente entre redes de comunicación terrestres (TN) y no terrestres (NTN) en función de la disponibilidad y el coste. El objetivo es garantizar que los usuarios no perciban si los datos se transmiten a través de redes terrestres o satélites. Esta capacidad, combinada con la priorización de las rutas de comunicación, ayuda a optimizar las complejas interacciones entre las infraestructuras de comunicación y suministro y evita los fallos del sistema en cascada en una fase temprana.

Dentro del proyecto KRISnet, están previstos dos manifestantes. Siemens contribuirá tanto al demostrador de equipos de alta tensión de Amprion como al demostrador de tecnología de baja tensión de ÜZ-Mainfranken. Cada demostrador representa la cadena de señales completa, desde la adquisición de datos en la infraestructura de suministro, pasando por la comunicación realizada por el módem de comunicación multisistema, hasta el procesamiento de datos en centros de datos o entornos de nube.

Amprion y Üz-Mainfranken, como empresas de servicios públicos del sector eléctrico, aportan su experiencia en relación con los requisitos del sistema y la demostración de la solución integrada. Además de cumplir los requisitos clave, como la conectividad para la monitorización de la red, la reexpedición y la estimación del estado de las redes de distribución según la sección 14a de la Ley de la Industria Energética de Alemania (EnWG), el proyecto también aborda la resiliencia durante los cortes de energía y el cumplimiento del Código de Red de Emergencia y Restauración (NC ER) para las redes de tensión extra alta.

Duración: del 1 de enero de 2026 al 31 de diciembre de 2028
Director del proyecto: rolandweiss@siemens.com
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMFT

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

Duración: del 1 de febrero de 2021 al 30 de junio de 2026

El objetivo general del proyecto de investigación OnToMat es investigar soluciones de desarrollo y optimización de materiales basadas en datos para los componentes termoplásticos y termoendurecibles reforzados con fibra de uso industrial, así como los materiales y procesos de fabricación utilizados para su producción, teniendo en cuenta los ciclos de los materiales. Actualmente no hay disponible 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, pasando por los métodos de simulación, hasta los procesos de fabricación. Por lo tanto, la investigación sobre una descripción ontológica armonizada abre el potencial no utilizado anteriormente para el desarrollo de materiales y la optimización de procesos basados en datos. Este subproyecto aborda específicamente:

• Desarrollo de las relaciones causales pertinentes (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 el material en los compuestos poliméricos moldeables por inyección y compresión, como los SMC, se van a desarrollar descripciones formalizadas del «flujo de trabajo de ingeniería» a nivel macroeconómico y microescala. Las relaciones causales relevantes resultantes forman la base para la creación de ontologías transversales y el establecimiento de la cadena de procesos de simulación multiescala bidireccional como segundo enfoque. La promoción de los ciclos de materiales constituye el tercer enfoque. Para ello, es necesario determinar las influencias de las posibles propiedades de los materiales de menor calidad y, por otro lado, mapear los procesos de reciclaje en la descripción ontológica, a fin de promover el desarrollo sostenible que ya está 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 en el Centro Aeroespacial Alemán)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Contactos:

• Director del proyecto: martin.koerdel@siemens.com

• Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de productos considerando la evaluación de sostenibilidad respaldada por simulación (PredictECO) - Subproyecto: Gemelo digital ecológico continuo con conexión de los procesos de fabricación virtuales y físicos para un diseño y una optimización sostenibles

Duración: del 1 de junio de 2023 al 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 que consumen muchos recursos que ya están en fase 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 ecológico. Según la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de la sostenibilidad mediante el software LCA. Gracias a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes mediante 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 los criterios e indicadores pertinentes en las herramientas de simulación para diseñar las distribuciones de las fábricas y los 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 producto (CAE/CAM) en función de los valores objetivo
• Adquisición, preprocesamiento, documentación y comparación de datos en tiempo real automatizados y estandarizados de los datos recopilados con los valores objetivo definidos como base para lograr soluciones de optimización verdaderamente implementables.

Partiendo de esto, el subproyecto se puede dividir en 5 objetivos de trabajo:

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de productos considerando la evaluación de sostenibilidad respaldada por simulación (PredictECO) - Subproyecto: Gemelo digital ecológico continuo con conexión de los procesos de fabricación virtuales y físicos para un diseño y una optimización sostenibles

Duración: del 1 de junio de 2023 al 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 que consumen muchos recursos que ya están en fase 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. Gracias a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes mediante 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 los criterios e indicadores pertinentes en las herramientas de simulación para diseñar las distribuciones de las fábricas y los 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
• Adquisición, preprocesamiento, documentación y 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.

Partiendo de esto, el subproyecto se puede dividir en 5 objetivos de trabajo:

• El desarrollo de modelos LCA generales de base a base 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 proceso reales mediante dispositivos periféricos
• Demostración y recopilación de requisitos para su transferencia a una amplia fabricación

Partners del consorcio:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft GmbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft GmbH

CONTACT Software GmbH

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

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Contactos:

Director del proyecto: oliver.lohse@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Proyecto conjunto: Aumentar la vida útil de los convertidores mediante la optimización optimizada de los componentes mediante IA digital gemela, 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 investiga 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 ampliación de su vida útil y la mejora de la fiabilidad, pueden ahorrar recursos naturales. El objetivo del subproyecto de Siemens AG es el monitoreo del estado basado en sensores, que permita incorporar el envejecimiento determinado a una estrategia operativa individual que utilice de forma óptima la planta fotovoltaica sin desperdiciar energía ni vida útil. Los sensores adicionales del módulo de alimentación se utilizarán para hacer predicciones sobre la vida útil, que servirán de base para los modelos de sistemas inversores fotovoltaicos. Para ello, se seleccionarán los sensores adecuados y se evaluarán experimentalmente en relación con su sensibilidad para la detección del envejecimiento de los componentes del convertidor. Las pruebas aceleradas de por vida generarán varios fallos de envejecimiento, que los sensores detectarán y evaluarán pronto. 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 del monitoreo de la vida útil basada en los sensores. Para ello, se configurarán bancos de pruebas específicos para semiconductores para optimizaciones compatibles con la metrología y se ampliará la tecnología de sensores del módulo de alimentación. 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 de envejecimiento y las cargas individuales que se producen en la aplicación. En particular, los datos de los sensores generados servirán de entrada para los modelos de vida basados en la IA de los partners del proyecto. Estos modelos optimizan la utilización y la vida útil de los sistemas inversores fotovoltaicos al ajustar los parámetros operativos en función del aumento del envejecimiento.

Partners del consorcio:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

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

OPAL-RT Germany GmbH

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

Contactos:

Director del proyecto: kai.kriegel@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

Q-genesys — Modelos generativos cuánticos para sistemas de simulación industrial
Duración: del 1 de octubre de 2025 al 30 de septiembre de 2028
Director del proyecto: Werner Hauptmann
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMFTR

REMEASURE (FKZ 03EN6022A): Proyecto colaborativo: REMEASURE, gestión energética multimodal con capacidad de despliegue para supermercados; subproyecto: modelo de cambio de carga multimodal predictivo en un supermercado piloto

Duración: del 1 de diciembre de 2022 al 30 de junio de 2026

REMEASURE (FKZ 03EN6022A): Proyecto colaborativo: REMEASURE, gestión energética multimodal con capacidad de despliegue para supermercados; subproyecto: modelo de cambio de carga multimodal predictivo en un supermercado piloto

Para cumplir los objetivos climáticos nacionales y europeos, la expansión de la generación de electricidad renovable y 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 pueden utilizarse 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 totalmente 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 junto con los consumidores de refrigeración controlables, como congeladores o cámaras frigoríficas. Los sistemas de energía de los supermercados más modernos funcionan actualmente normalmente según la demanda, según normas estáticas. Esta operación no es eficaz, ya que no se tiene en cuenta el suministro de energías renovables y fluctuantes y, por lo tanto, no se puede utilizar de manera eficiente. El objetivo del proyecto es investigar si es posible utilizar de manera eficiente energías renovables y fluctuantes mediante el cambio de carga multimodal, especialmente 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 la operación real de un supermercado piloto. El esfuerzo por 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:

Director del proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMW

RIESIQ (16IS24087A) - Proyecto colaborativo: investigación y prueba de nuevos métodos de IA 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 IA 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) en lo que respecta a su aplicabilidad en los procesos de producción industrial. La atención se centra en investigar y probar métodos de aprendizaje sólidos y flexibles que permitan modelar sistemas dinámicos y procesos físicos complejos con suficiente precisión y controlarlos de forma inteligente e interpretable. Los requisitos de recursos necesarios durante el entrenamiento y la inferencia deben minimizarse mediante algoritmos eficientes en los 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 cumplir simultáneamente con las altas exigencias de transparencia y explicabilidad, por lo que se centra también en la investigación de nuevas técnicas de interpretación para arquitecturas de modelos estructurados. Los módulos de soluciones de IA desarrollados recientemente se probarán prototípica y prácticamente mediante procesos automatizados de producción y control de calidad en la fabricación de celdas de baterías de iones de litio, lo que demostrará el valor añadido del proceso de transformación impulsado por la IA hacia una fábrica escalable y flexible del futuro.

Socios del consorcio:

deepset GmbH

Technische Universität Berlin (TU Berlín)

Personas de contacto:

Director del proyecto: marc.weber@siemens.com

Director financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

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

Duración: del 1 de junio de 2023 al 31 de mayo de 2026

Siemens AG opera en el mercado como proveedor de soluciones y componentes, así 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 los algoritmos, Siemens garantizará la compatibilidad con los proyectos de terceros en curso y la viabilidad en los sistemas industriales. Además de la implementación del software de comunicación y los sistemas en la nube, que son menos críticos para VALUE-M, la atención se centra en desarrollar unidades de control locales que operen de forma óptima el sistema de almacenamiento respectivo que se va a controlar, utilizando los algoritmos desarrollados en una estructura multiusos para varios formularios de gestión simultáneamente. Para verificar prácticamente el potencial económico de una tecnología ampliada de algoritmos y control según el espíritu del proyecto, los sistemas de demostración individuales los gestionará 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.

Partners del consorcio:

SWW Wunsiedel GmbH

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

Personas de contacto:

Director del proyecto: heiko.winterstein@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Proyecto colaborativo: Mitigación fiable de las perturbaciones en las redes eléctricas mediante componentes perimetrales capaces de funcionar en tiempo real

Duración: del 1 de noviembre de 2022 al 31 de octubre de 2025

Motivación: La calidad del suministro eléctrico en las redes industriales se ha deteriorado significativamente debido a que los consumidores son cada vez más complejos y 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 las plantas 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 y 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 las 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 sentando 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 a una amplia gama de tareas de control y diagnóstico en las redes energéticas 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 prototípicamente. Esto incluye los nodos de medición sincronizados en red con capacidad en tiempo real, los dispositivos periféricos con métodos de aprendizaje automático, un ordenador 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 (Fraunhofer-Gesellschaft for the Advance of Applied Research, asociación registrada)

Bleenco GmbH

Personas de contacto:

Director del proyecto: stefan.tolle@siemens.com

Director financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

6G-ANNA: acceso 6G, red de redes, automatización
Duración: del 1 de julio de 2022 al 31 de diciembre de 2025
Director del proyecto: Neda Petreska
Director financiero: Roland Deak
Organismo financiador: BMFTR

6G-Health: desarrollo holístico de redes 6G de alto rendimiento para sistemas de tecnología médica distribuidos
Duración: 15 de octubre de 2022 — 14 de octubre de 2025
Director del proyecto: Thomas Engel
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMFTR

Proyecto conjunto C2C3-L-SI: Carbon2Chem® — FASE 3 - Carbon2Chem® circular - Subproyecto L-SI de Siemens AG — «System Integration»
Duración: del 1 de enero de 2025 al 31 de diciembre de 2028
Director del proyecto: Christian Doye
Directora financiera: Bianca Miene
Organismo financiador: BMFTR

Connect4HCA — Proyecto conjunto: campus de investigación Arena2036: Connect4HCA; subproyecto: FlexcomNet: red de comunicación flexible basada en drones con funcionalidad de sensores para instalaciones de producción modernas (02P23Q846)
Duración: del 1 de enero de 2024 al 31 de diciembre de 2028
Director del proyecto: Volkmar Doericht
Director financiero: Roland Deak
Organismo financiador: BMFTR

CONTENER — Amenazas del dominio digital (13N16585)
Duración: del 1 de marzo de 2023 al 31 de agosto de 2025
Director del proyecto: Tiago Gasiba
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMFTR

DataFlex: vincular los ecosistemas de datos para conectar las flexibilidades a las estructuras de la red
Duración del proyecto: del 1 de octubre de 2025 al 31 de marzo de 2027
Director del proyecto: Michael Metzger
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

ECO:DIGIT (proyecto colaborativo) — Permitir la informática ecológica y la transformación digital; subproyecto: Permitir la computación de vanguardia ecológica (01MN23011B)
Duración: del 1 de junio de 2023 al 31 de mayo de 2026
Director del proyecto: Karsten Schoerner
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMW

DaFire: desarrollo de hipótesis de fallo basadas en datos para la refabricación inteligente de productos electrónicos
Duración: del 1 de febrero de 2026 al 31 de enero de 2029
Director del proyecto: Ferdinand Revelio
Directora financiera: Bianca Miene
Organismo financiador: BMW

EREP: refabricación exitosa mediante la toma de decisiones basada en datos y una planificación inteligente de los procesos (02J21E116)
Duración: del 1 de octubre de 2022 al 31 de diciembre de 2025
Director del proyecto: Tobias Kamps
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMFTR

EvoFrame: Desarrollo y validación de un marco evolutivo y centrado en el ser humano para organizaciones con capacidad de transformación
Duración: del 1 de enero de 2023 al 31 de diciembre de 2025
Director del proyecto: Martin Kramer
Director financiero: Roland Deak
Organismo de financiación: BMFTR

DIREKT_S&G-BMC - DIREKT - Ciclo de vida digital de los sistemas de propulsión eléctrica híbridos - S&G-BMC
Duración: del 1 de diciembre de 2023 al 31 de octubre de 2025
Director del proyecto: Philipp Wolfrum
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BMW

DIREKT_S&G-CMC - DIREKT - Ciclo de vida digital de los sistemas de propulsión eléctrica híbridos - S&G-CMC
Duración: del 1 de diciembre de 2023 al 31 de octubre de 2025
Director del proyecto: Philipp Wolfrum
Director financiero: Roland Deak
Organismo financiador: BMW

GENIUS: Procesamiento del lenguaje natural para el ciclo de vida del desarrollo de software
Duración: del 1 de noviembre de 2024 al 31 de octubre de 2027
Director del proyecto: Doruk Tuncel
Director financiero: Roland Deak
Organismo de financiación: BFTR

GreenCode: GenAI para la eficiencia del desarrollo
Duración: del 1 de octubre de 2024 al 30 de septiembre de 2027
Director del proyecto: Christian Körner
Director financiero: Roland Deak
Organismo de financiación: BFTR

HardShip: seguridad basada en hardware para instalaciones de producción industrial
Duración: del 1 de abril de 2023 al 31 de marzo de 2026
Director del proyecto: Herrmann Seuschek
Director financiero: Roland Deak
Entidad financiadora: BFTR

HiPower5.0 — Proyecto conjunto: tecnologías avanzadas de materiales e integración para la electrónica de potencia de GaN en los automóviles
Duración: 1 de agosto de 2025 — 31 de julio de 2028
Director del proyecto: Martin Schulz
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BFTR

Proyecto conjunto: Desarrollo holístico de transistores verticales de GaN para tensiones operativas de hasta 1,7 kV; subproyecto: tecnología de montaje y conexión para componentes verticales de GaN y su control
Duración: del 1 de junio de 2022 al 31 de mayo de 2026
Director del proyecto: Klaus Wilke
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

IEFlex - Proyecto conjunto: IEFlex: Desarrollo e implementación de un sistema inteligente de gestión de la energía para una utilización flexible y orientada a la demanda del gas digestor; subproyecto: Desarrollo de una arquitectura de software abierta para la integración de varios módulos funcionales

Duración: del 1 de julio de 2025 al 30 de junio de 2028
Director del proyecto: Marco Schanda
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

INSPIRE: Diseño y funcionamiento innovadores para reducir los materiales de tierras raras y prolongar la vida útil de la próxima generación de producción de hidrógeno basada en la energía eólica marina

Duración: del 1 de mayo de 2024 al 30 de abril de 2027
Director del proyecto: Klaus Schleicher
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMFTR

PRETEND - Eneff:Wärme: Transición térmica integrada: expansión optimizada y funcionamiento compatible con el sistema de las redes de calefacción y las bombas de calor descentralizadas; subproyecto: Desarrollos para el funcionamiento respetuoso con el sistema de las flotas de bombas de calor descentralizadas

Duración: del 1 de marzo de 2025 al 29 de febrero de 2028
Director del proyecto: Florian Reissner
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

K3I-Cycling — Centro de aplicaciones de IA y embalaje de plástico — Laboratorio de innovación: K3I-Cycling — Optimización del reciclaje de envases de plástico respaldada por la IA

Duración: 1 de septiembre de 2022 — 31 de diciembre de 2025
Director del proyecto: Takeru Nemoto
Directora financiera: Bianca Miene
Organismo financiador: BMFTR

pasta sin residuos: realización de una economía circular mediante el desarrollo de un prototipo de planta y proceso automatizado y eficiente desde el punto de vista energético para la recuperación suave de las materias primas de los residuos de pasta de soldadura (número de referencia 020E-100610623); subproyecto: validación específica por usuario
Duración: del 1 de diciembre de 2023 al 30 de noviembre de 2026
Director del proyecto: Rüdiger Knofe
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

PhylFlex — Proyecto conjunto: gestión de la energía adaptativa y basada en la física para el acoplamiento sectorial y la flexibilidad de las redes de distribución — PhylFlex; subproyecto: previsiones de carga y generación (Siemens)
Duración: 1 de abril de 2025 — 31 de marzo de 2028
Director del proyecto: Sebastian Schreck
Directora financiera: Bianca Miene
Entidad financiadora: BMW

PMD-X-MAPRO: Datos materiales interorganizacionales y simulación de materiales en producción
Duración: del 1 de julio de 2025 al 30 de junio de 2026
Director del proyecto: Marton Koerdel
Directora financiera: Bianca Miene
Agencia de financiación: BMFTR

PrintMag: Producción de laminaciones de acero eléctrico con optimización de pérdidas mediante la sinterización conjunta de cerámica y acero magnético mediante un proceso de serigrafía 3D; subproyecto: simulación de materiales y procesos para optimizar el apilamiento de laminaciones
Duración: del 1 de noviembre de 2023 al 31 de octubre de 2026
Director del proyecto: Stefan Denneler
Directora financiera: Bianca Miene
Agencia de financiación: BMW

ProDigies: orquestación flexible de procesadores mediante una arquitectura de servicio modular, métodos de control innovadores y máquinas de producción robóticas flexibles
Duración: del 1 de septiembre de 2022 al 30 de noviembre de 2025
Director del proyecto: Sebastian Albrecht
Director financiero: Roland Deak
Agencia de financiación: BMW

pvCharge: proyecto colaborativo: pvCharge: electrónica de potencia multifuncional para aparcamientos fotovoltaicos; subproyecto: infraestructura de carga bidireccional acoplada en corriente continua para parques de carga alimentados con energía fotovoltaica
Duración: del 1 de abril de 2025 al 31 de marzo de 2028
Director del proyecto: David Reiff
Directora financiera: Bianca Miene
Agencia de financiación: BMW

QChallenge — Algoritmos de optimización híbridos clásicos cuánticos para la logística y la gestión de líneas de producción
Duración: del 1 de julio de 2022 al 30 de septiembre de 2025
Líder del proyecto: Sarah Braun
Director financiero: Roland Deak
Agencia de financiación: BMW

QUORYPTAN: Criptografía de resistencia cuántica para aplicaciones de transacciones industriales y de pago
Duración: del 1 de marzo de 2024 al 28 de febrero de 2027
Director del proyecto: Fabrizio Desantis
Director financiero: Roland Deak
Agencia de financiación: BMFTR

React-AI - Proyecto colaborativo: REACT-AI: Despliegue rápido de soluciones de turbinas de gas para la transición energética mediante una cadena de diseño de IA novedosa y generativa; subproyecto: modelos generativos para componentes industriales que utilizan palas de turbinas como ejemplo
Duración: 1 de agosto de 2025 — 31 de julio de 2028
Director del proyecto: Stefan Depeweg
Director financiero: Roland Deak
Agencia de financiación: BMW