Financiamiento de proyectos

3D-I-GeneralTOL (FKZ 03TN0057A) - Modelado 3D con Tolerancias Generales Implícitas basado en DIN ISO 2768-1/2, o DIN 2769 para el Desarrollo Mayor de ISO 22081 - 3D-i-Generaltol

Duración: 1 de octubre de 2023 - 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, basado en 3D, en la industria alemana. Para ello se va a desarrollar una convención estandarizada que permita determinar superficies toleradas directamente a partir de modelos de geometría CAD 3D, sin necesidad de especificar explícitamente dimensiones y forma. Esta convención complementa y simplifica la aplicación del sistema estándar GPS existente (ISO 16792, ISO 22081), especialmente para elementos geométricos subordinados funcionalmente/tecnológicamente. Al integrarlo en el sistema estándar GPS existente y aceptado en toda la industria, se garantizará el uso del nuevo estándar. La idea probada de tolerancias generales/dimensiones libres se amplía de tal 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.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Universidad Técnica de Dresde

Contactos:

Gerente de Proyecto: christian.lipp@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

AdapEdge (FKZ 16ME0547K): Módulos de computación perimetral para una fabricación electrónica resiliente 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 procesos en entornos de fabricación complejos, incluso distribuidos espacialmente, mediante el uso y la evaluación de información/datos disponibles gratuitamente. Para diversos escenarios, estos datos se pueden utilizar para optimizar la productividad y la calidad de fabricación a 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 por materias primas inferiores o falsificadas o incluso por un ataque dirigido a máquinas individuales, y que puede volver rápidamente a un modo de funcionamiento confiable mediante la detección temprana de modos de funcionamiento inestables. Para ello, el proyecto combinará métodos de evaluación de datos utilizando AI/aprendizaje federado con el uso de módulos de edge computing que cuentan con procesadores especializados en fusión de datos y una red de sensores universal asociada. Esta red se utilizará para la recopilación local de datos de libre acceso; por ejemplo, se miden datos ambientales como temperatura, humedad, aceleración y ruido de operación, pero también son posibles valores alternativos como radiación UV, calidad del aire, campos E y B, etc. Los datos serán procesados, condensados y evaluados por IA; luego de compararlos con los parámetros de calidad y productividad de la manufactura, se determinará un 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 fabricación. A través de un bucle de retroalimentación, la IA está destinada a aprender y mejorar continuamente sus decisiones.

Asociados de negocios 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 financiamiento: BMFTR

AdHybau2 (20M2202A) - Proyecto General: Desarrollo de un Sistema de Propulsión Eléctrico-Hidrógeno Certificable para Aeronaves y Pruebas del Motor Eléctrico Refrigerado Criogénicamente - AdHybau2; - Subproyecto: Métodos de Desarrollo Digital y Conceptos de Fabricación Innovadores para Accionamientos Eléctricos Altamente Eficientes con Enfriamiento Criogénico.

Duración: 1 de agosto de 2024 - 31 de julio de 2028

El proyecto se centra en el desarrollo ulterior de métodos de digitalización, enfoques innovadores para la fabricación aditiva y la investigación de tecnologías disruptivas para máquinas eléctricas. El proyecto se basa en los resultados del proyecto predecesor y los amplía con aspectos importantes para la futura certificación de aviación. En concreto, el mapeo de un accionamiento eléctrico refrigerado por hidrógeno en un Digital Twin está dirigido a. Con la llamada reducción de orden del modelo, se va a ahorrar tiempo y recursos de computación, para que el Digital Twin pueda ser utilizado en el metaverso industrial y se pueda acelerar la digitalización en investigación y desarrollo. Además, dentro del alcance del proyecto se desarrollarán métodos avanzados de fabricación, y se investigarán materiales y componentes en cuanto a sus propiedades y calidad. En particular, los parámetros suplementarios del material para la descripción completa del tensor de elasticidad juegan un papel importante en el diseño. Con miras a la certificación de aviación, es esencial investigar a fondo los nuevos procesos de fabricación y producir los materiales generados de manera reproducible con una calidad consistente. El dominio seguro de los procesos forma la base. En detalle, se va a desarrollar aún más la pulverización de gas frío del cobre, con el foco de investigación en la creación de estructuras huecas de cobre a través de la combinación por primera vez de dos procesos aditivos. En el accionamiento eléctrico se realizan estudios sobre el potencial de las tecnologías disruptivas. El enfoque aquí está en investigar el potencial de superconductividad en el tren motriz para la aplicación favorecida. La viabilidad de un accionamiento eléctrico enfriado criogénicamente se demuestra en un demostrador de laboratorio. La construcción, puesta en marcha, y pruebas experimentales de la unidad en condiciones de laboratorio son una parte esencial del proyecto.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Instituto Tecnológico 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 del proyecto: christian.weidermann@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

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 operaciones; Subproyecto: Servicios digitales para el almacenamiento de baterías

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

Los sistemas estacionarios de almacenamiento de baterías a gran escala proporcionan importantes servicios de sistema para las redes energéticas del futuro, caracterizadas por la generación de electricidad a partir de fuentes renovables. Proponemos un sistema basado en la nube para el monitoreo y optimización operativa de los sistemas de almacenamiento de baterías, el cual posibilita la siguiente aplicación industrial y respuestas a preguntas de investigación:

• Suministro de datos de las celdas de la batería durante el funcionamiento
• Solución en la nube para monitoreo, análisis y modelado de almacenamiento de energía estacionario
• Métodos nuevos y mejorados que extraen parámetros variables de la batería en el tiempo (por ejemplo, capacidad, 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 batería más precisos y menores requerimientos de márgenes de seguridad
• Provisión de una solución general y automatizada para reducir los costos de servicio
• Reducción de los requerimientos tecnológicos para la operación de sistemas de baterías, especialmente considerando requerimientos específicos del proyecto y del cliente
• Método para garantizar el funcionamiento seguro de las baterías durante toda su vida útil, incluida la 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 Freimann de Stadtwerke München. El demostrador mostrará tanto la precisión de la estimación de parámetros como el funcionamiento mejorado de la batería. Los resultados serán validados a través de pruebas prácticas con el sistema de almacenamiento de baterías.

Asociado de negocios del Consorcio:

Technische Universität München (Universidad Técnica de Múnich)

Contactos:

Gerente del proyecto: andrei.szabo@siemens.com

Gerente Financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

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

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

Dentro de productos electrónicos como relés, contactores o módulos de potencia, cada vez se utilizan más componentes hechos de cobre. El motivo de esto es que los requerimientos de conductividad eléctrica y térmica van en aumento (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 calidad de haz brillante (modo fundamental o láser de fibra monomodo), que también ofrecen alta resolución espacial. No obstante, la alta reflectividad del cobre (97% a 1070 nm) complica el uso de la tecnología láser, ya que existe riesgo de daños en los componentes (la absorción aumenta significativamente con el acoplamiento en la piscina de fusión), los tiempos de proceso son demasiado cortos (debido a la baja tasa de absorción), y pueden ocurrir defectos cualitativos (salpicaduras de fusión). El objetivo del subproyecto es poder utilizar el láser desarrollado y calificado por el consorcio dentro del panorama manufacturero de Siemens. Las áreas de aplicación incluyen la tecnología de automatización, la producción de componentes eléctricos y el montaje de electrónica de potencia. El enfoque aquí está en la soldadura y unión, la fabricación aditiva y el corte de láminas de Cu. El enfoque está en demostrar el aumento de la eficiencia y reproducibilidad mediante el uso de la nueva fuente de rayo láser.

Asociados de Negocios 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 del proyecto: markus.lasch@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimización de fabricación basada en datos de celdas de batería basada en datos finales 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 fundamentalmente nuevos métodos y técnicas para la optimización de fabricación en procesos cruzados de las celdas de iones de litio.

El estado del arte en las instalaciones de producción para celdas de iones de litio es la optimización de cada paso de producción individual a un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un óptimo global si las instalaciones de producción individuales se operan fuera del óptimo local, el proyecto DAFODIL desarrollará la optimización global de la producción a través del paso intermedio de investigar nuevos sistemas de sensores. Para ello, diversos sistemas sensores serán examinados en estudios preliminares para su idoneidad para la adquisición de datos en la producción celular. 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 finales 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 fundamentalmente nuevos métodos y técnicas para la optimización de fabricación en procesos cruzados de las celdas de iones de litio.

El estado del arte en las instalaciones de producción para celdas de iones de litio es la optimización de cada paso de producción individual a un óptimo local. Dado que algunos de los parámetros de calidad pueden tener un óptimo global si las instalaciones de producción individuales se operan fuera del óptimo local, el proyecto DAFODIL desarrollará la optimización global de la producción a través del paso intermedio de investigar nuevos sistemas de sensores. Para ello, diversos sistemas sensores serán examinados en estudios preliminares para su idoneidad para la adquisición de datos en la producción celular. 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 correlacionar valores característicos en 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 en estas cadenas causales favorecen ciertos efectos y cómo estos pueden registrarse cuantitativamente. En el subproyecto Siemens, se investigará por primera vez un novedoso sistema de sensores, una llamada cámara hiperespectral, por sus posibles aplicaciones en la producción de baterías. Además, se llevarán a cabo métodos de medición electroquímica en conjunto con modificaciones a la fabricación celular para investigar la influencia de los parámetros de producción en la calidad y desarrollar potencial de optimización en la caracterización de la calidad celular. Para ello, Siemens participará en el análisis del proceso de producción. Además, también se programarán algoritmos para analizar datos de sensores y mediciones de calificación en el subproyecto Siemens, con la ayuda de los cuales se pueden identificar patrones complejos de causa y efecto.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Universität Münster (Universidad de Münster)

Contactos:

Gerente del proyecto: andreas-albrecht@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

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

Duración: 1 de julio de 2022 - 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 para la creación y gestión de productos establecidos en ingeniería mecánica se van a hacer utilizables para la transición energética adaptándolos a la construcción de plantas. El proyecto de investigación se centra en el desarrollo de métodos y herramientas para derivar, instanciar y mantener el Digital Twin. Éstos se implementarán de manera concurrente con la construcción y operación de la planta. Además, se desarrollarán diversos enfoques de modularización basados en modelos básicos específicos de disciplina, los cuales están sincronizados y armonizados con un modelo de planta interdisciplinar. El modelo de planta también está destinado a permitir una nueva generación de variantes 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 a través de la aplicación en ingeniería, construcción de plantas y operación. Como resultado, el Sistema Plant-LM tiene la intención de aumentar significativamente la eficiencia económica de las plantas, reducir los costos de inversión y mejorar el mantenimiento. Esto dará como resultado 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.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Universidad Tecnológica de Dresde)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Contactos:

Gerente del proyecto: jonathan.leidich@siemens.com

Gerente 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: 1 de octubre de 2023 - 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: 1 de octubre de 2023 - 31 de agosto de 2026

Con base en muchos años de experiencia como usuario y proveedor para la 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 permitir una plataforma de aprobación, la participación en pruebas computacionales en lugar de pruebas destructivas y la evaluación de otros métodos digitales para reducir el alcance de las pruebas en el aseguramiento de la calidad. Los métodos digitales incluyen la combinación de diversos sistemas de monitoreo de procesos con una evaluación automatizada intencionada, así como el uso de métodos seleccionados sobre la base de datos crecientes dentro del proyecto. El resultado será una evaluación concreta de los métodos seleccionados de monitoreo de procesos. Esto puede servir de base para desarrollos futuros de metodologías de monitoreo o evaluación de procesos, así como para evaluar los sistemas actualmente disponibles. Idealmente, se pueden formular objetivos de desarrollo concretos y se pueden mostrar correlaciones con la calidad de los componentes. En general, la digitalización de los procesos y pruebas de aprobación 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 hipótesis y recomendaciones seleccionadas de un informe de investigación del Centro Alemán de Investigación en Transporte Ferroviario, y se verificará su validez general más allá del material utilizado en el proyecto. Por último, se impulsará la transferencia de conocimiento para apoyar una industrialización amplia a través del desarrollo de regulaciones y estándares.

Asociados de Negocios del Consorcio:

La movilidad se vuelve Additive e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Marcado Aditivo GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Universidad de Paderborn)

Contactos:

Gerente del proyecto: christoph.kiener@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Proyecto conjunto: Material digital y diseño de procesos para la fabricación aditiva basada en alambre - 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 Manufactura Aditiva (AM) para metales implican un esfuerzo considerable, predominantemente experimental cuando se trata de identificar ventanas de proceso adecuadas para 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 de 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 alambre que utilizan radiación de arco y láser como fuentes de calor para un acero austenítico y uno dúplex. Se consideran en profundidad las siguientes características, que son esenciales desde la perspectiva de un usuario e influyen en la calidad y propiedades del componente: microestructura y formación de fases como resultado de las condiciones locales de solidificación y enfriamiento; tensiones residuales y distorsión por calentamiento y enfriamiento y tratamiento térmico; defectos críticos como falta de fusión y porosidad. La microestructura, las fases y las tensiones se describen mediante simulación. El aprendizaje automático (ML) se utiliza para correlacionar proceso-defecto-propiedad y también para interpretar la totalidad de los datos (simulación, experimento, análisis). El trabajo digital se acompaña de experimentos, análisis, y pruebas de materiales, que sirven para determinar parámetros de entrada para la simulación, validar la simulación, y entrenar/validar los modelos ML. Con base en los parámetros de proceso derivados de las herramientas digitales, se construirán dos componentes reales. En cuanto a los dos procesos AM, se desarrollará una ontología de usuario para materiales de alambre. Para el intercambio y evaluación de datos entre asociados y con la plataforma Material Digital, se desarrollará una estructura de datos uniforme y se utilizarán formatos de datos adecuados. La solución AixVipMap existente se utilizará inicialmente como un marco de flujo de trabajo, que se integrará en el PMD.

Asociados de negocios del Consorcio:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Empresa de Investigación y Desarrollo 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)

ACCESO e.V.

Contactos:

Gerente del proyecto: philip.howell@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Proyecto Conjunto: Fabricación Basada en Datos y Sensores de Celdas de Batería - DORSMAN; Subproyecto: Aceleración de Finalización de Celdas y Mejora de la Calidad de Baterías de Ion-Litio-Mediante el Uso de Tecnología de Sensores Innovadora y Medición

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 basada en datos y sensores de celdas de batería” (DORSMAN) investiga cómo se puede hacer que la producción de baterías de iones de litio sea más eficiente en cuanto a recursos y más rápida. El proyecto es financiado por la Secretaría Federal de Educación e Investigación (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Además de Siemens como coordinador, el consorcio incluye BioLogic Science Instruments GmbH, el Instituto de Máquinas Herramientas y Gestión Industrial (iwb) de la Universidad Técnica de Munich, y el Instituto de Electrónica de Potencia y Accionamientos Eléctricos (ISEA) de la Universidad RWTH Aachen. El objetivo general es acelerar la producción de baterías a través de la tecnología innovadora de sensores y la 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 chatarra es alta, la calidad de las baterías varía y solo se puede determinar de manera confiable con procedimientos de medición complejos. Particularmente, la última fase del proceso de fabricación, la finalización celular, requiere mucho tiempo. La finalización implica varios pasos del proceso. La humectación, donde el electrolito se distribuye dentro de la batería, la formación, donde la batería se carga y descarga por primera vez, y la medición de la autodescarga son particularmente intensivas en tiempo. Esto se debe a que el avance del proceso no puede ser monitoreado con los medios actualmente disponibles, y por lo tanto, son necesarios tiempos de espera de manera total.

DORSMAN aborda precisamente este aspecto del proceso de producción. Se integrarán nuevos sensores en la planta de producción, lo que permitirá 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. De acuerdo con el estado actual de la técnica, estas mediciones tardan varios días a semanas. Se realizarán investigaciones sobre cómo se puede reducir la duración de la medición con tecnología de medición adecuada y evaluación de datos.

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

Asociados de Negocios del Consorcio:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

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

Escuela Superior Técnica Rheinisch-Westfälische Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Contactos:

Gerente del proyecto: felix.katzer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

EnaRe (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 el control optimizado en todo el sector de los sistemas de energía de edificios/campus y la comercialización de la flexibilidad es el establecimiento de una tecnología de la información y la comunicación (TIC) para una interacción fluida entre sensores, componentes individuales, el uso de sistemas de pronóstico e interfaces con el operador de la red, el proveedor de energía o una plataforma comercial. El objetivo de este proyecto es demostrar esta cadena completa de TIC en campo, utilizando como ejemplo el desarrollo distrital más grande de Bamberg (área de conversión del Campus Lagarde). Otro objetivo del proyecto es la evaluación metrológica y simulativa de escalabilidad y transferibilidad a otros distritos, así como los potenciales de ahorro resultantes en relación con CO2 y 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 gestión de energía que funciona en conjunto con la tecnología clásica de administración de edificios, servicios externos como servicios meteorológicos, técnicas de pronóstico basadas en IA y una plataforma de negociación. Al hacerlo, al distrito se le suministrará energía de manera costo y optimizada en CO2, tomando en cuenta todas las condiciones técnicas de límite de los componentes y redes individuales.

Asociados de Negocios 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 (Bamberg Municipal Utilities Energy and Water Supply GmbH)

SeTrade GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Proyecto Conjunto: Nuevas Estructuras de Red Energética para la Transición Energética

Duración: 1 de agosto de 2023 - 31 de julio de 2026

Siemens AG participa como líder del consorcio en el Proyecto Copernicus ENSURE3.En el proyecto, Siemens AG contribuirá a los cuatro objetivos principales y, junto con sus socios, derivará recomendaciones de acción para diversos grupos de interés. Además, Siemens AG está trabajando en numerosos avances tecnológicos en el conjunto de herramientas de transición energética. Como contribución a la plataforma de co-demostración, se seguirá desarrollando la “Fuente Única de la Verdad”, y se trabajará en la integración de la tecnología flexible de control de estaciones. Siemens AG ha puesto en marcha un showroom que sirve para transferir los resultados.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Instituto Tecnológico 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 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

Universidad Cristiana Albrechts de Kiel (Universidad de Kiel)

Westfalia Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Universidad Técnica de Ilmenau (Universidad Tecnológica de Ilmenau)

Eko-Institut. Instituto de Ecología Redonda e.V. (Oko-Institut. Instituto de Ecología Aplicada e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Alemania AG

Fábrica de Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

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

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

Escuela Técnica Superior Rheinisch-Westfälische Aquisgrán (RWTH Aachen University)

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:

Gerente del proyecto: annebauer@siemens.com

Gerente Financiero: Correo electrónico: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Proyecto Conjunto: Desarrollo de una Infraestructura de Prueba para la Validación Normativa de Procesos Dinámicos de Unidades de Generación Descentralizadas Formando Redes - F-HIL-Reloaded; Subproyecto: Desarrollo de una Caja Paralera DC Descentralizada Formando Red para Aumentar la Security del Abastecimiento

Duración: 1 de octubre de 2023 - 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 red de distribución con una fuerte interoperabilidad del convertidor y ejecute automáticamente escenarios de prueba para objetos de prueba de formación de cuadrícula. Un amplificador híbrido controlado a través de una interfaz de potencia 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 ulterior del sistema de prueba e inspección. Adicionalmente, el proyecto considera las propiedades de formación de rejilla de los objetos de prueba: una caja de pared DC 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 rejilla en la red de distribución deben demostrarse mediante el sistema de prueba e inspección, que se adapta a las propiedades de formación de rejilla de los objetos de prueba. 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 convertidores de formación y seguimiento de la red a través de 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 del suministro seguro a través de sistemas de formación de redes fortalece el sentido de seguridad y aceptación para la transición de energía verde.

Asociados de Negocios del Consorcio:

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

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

SUMIDA Componentes y Módulos GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

Contactos:

Gerente del proyecto: sebastian.nielebock@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Proyecto conjunto: Security a través de la System Integration fotónico en láminas de vidrio; Subproyecto: Sensor de corriente óptica integrado plano

Duración: 1 de abril de 2024 - 31 de marzo de 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Proyecto conjunto: Security a través de la System Integration fotónico en láminas de vidrio; Subproyecto: Sensor de corriente óptica integrado plano

Duración: 1 de abril de 2024 - 31 de marzo de 2027

La integración de microestructuras ópticas tridimensionales e interfaces robustas en el vidrio de pantalla se desarrollará técnicamente utilizando IOX (implantación de iones) combinado con FS-ls (estructuración láser de femtosegundos) para permitir componentes del sistema fotónico miniaturizado. Una novedosa herramienta de diseño para IPD (diseño fotónico inverso) permite eficientemente la necesaria simulación óptica y química de ondas tridimensionales. Dos nuevos principios de sensores, solo posibles sobre esta base, en el campo de la medición de corriente y la detección ambiental, deben ser pre-desarrollados y validados funcionalmente por los asociados de aplicación. Para ello se utilizarán métodos de evaluación inteligente de datos de sensores. Los procesos de combinación con soporte de diseño planificado unen las ventajas de IOX (baja amortiguación y grandes áreas) con las de FS-ls (tridimensionalidad). Esto permite, por primera vez, integrar estructuras ópticas tridimensionales en sustratos de vidrio de gran área y muy delgados (< 1 mm). Esta combinación solo es eficiente en términos de diseño a través de IPD soportado por IA, ya que los diseños basados en modelos de regresión determinados clásicamente experimentalmente no se pueden simular rápidamente debido a limitaciones computacionales. Los sensores ópticos actuales a menudo son 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 así ventajas significativas de costo y miniaturización. Esto se logra técnicamente en el proyecto propuesto mediante el uso de vidrio de pantalla y procesos por lotes basados en paneles para procesos IOX y metalización, así como la integración de estructuras ópticas tridimensionales con el fs-laser en láminas delgadas de vidrio, las cuales se integran como componentes de sistema altamente eficientes en sistemas optoelectrónicos para aplicaciones novedosas como el sensor de corriente óptica.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Sea & Sun Technology GmbH

Contactar con 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 del proyecto: stefan.nerreter@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Proyecto Conjunto: Electrónica de Potencia Sustentable con Refrigeración Innovadora para Aumentar la Reciclabilidad - GreenInverter; Subproyecto: Variantes Tecnológicas y Sistema Inversor

Duración: 1 de marzo de 2024 - 28 de febrero de 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Proyecto Conjunto: Electrónica de Potencia Sustentable con Refrigeración Innovadora para Aumentar la Reciclabilidad - GreenInverter; Subproyecto: Variantes Tecnológicas y Sistema Inversor

Duración: 1 de marzo de 2024 - 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 significativamente la eficiencia energética. Los beneficios se demostrarán utilizando un inversor como ejemplo. El estado actual de la técnica, que se basa en el principio de desarrollos de componentes individuales, debe ser reemplazado por un nuevo enfoque sistémico. A través de un enfoque disruptivamente novedoso para una estrategia común de enfriamiento 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 en la reciclabilidad, una reducción en la huella de CO2 del producto y un aumento en la vida útil del producto debido a una distribución de temperatura más homogénea dentro del inversor. Además, en las consideraciones se incluirán nuevos modelos de negocio futuros, lo que significa que el diseño y la disposición serán menos impulsados por 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 en el Uso”. Se investigarán y desarrollarán soluciones disruptivas para mejoras significativas en todas estas áreas, las cuales se van a demostrar en forma de prototipos funcionales. El consorcio estima que, con la plena implementación de los resultados, se puede lograr en Alemania un potencial de ahorro energético de más de 1.6 TWh anuales. Siemens aporta experiencia en I+D en el campo de la electrónica, los métodos de refrigeración y el diseño y fabricación de inversores. Esto incluye muchos años de experiencia en el diseño, construcción, configuración y operación de instalaciones experimentales y en liderar grandes proyectos de investigación y desarrollo.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

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

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

Sumida Componentes y Módulos GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: joern.grundmann@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto Conjunto: Sistemas de Asistencia para la Operación Optimizada del Sistema Automatizado en Redes de Distribución - Título del subproyecto: Operación Óptima Automatizada del Sistema

Duración: 1 de diciembre de 2024 - 30 de noviembre de 2027

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto Conjunto: Sistemas de Asistencia para la Operación Optimizada del Sistema Automatizado en Redes de Distribución - Título del subproyecto: Operación Óptima Automatizada del Sistema

Duración: 1 de diciembre de 2024 - 30 de noviembre de 2027

El proyecto GridAssist tiene como objetivo desarrollar sistemas de asistencia para la operación automatizada optimizada del sistema en las redes de distribución. Con ello se pretende permitir una mayor integración de generadores de energía renovable en la red eléctrica. Se desarrollarán soluciones adaptadas individualmente a los niveles de voltaje. La transferibilidad de estas soluciones y las pruebas de campo de los sistemas de asistencia son componentes centrales del proyecto. La observabilidad suficiente constituye la base para cualquier automatización en las redes de distribución. Cuanto menor sea el nivel de voltaje, 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 tecnología de medición, es necesario desarrollar conceptos apropiados sobre cómo los datos de medición pueden integrarse de manera más efectiva con los respectivos operadores de red y sus procesos. Con tecnología de medición y comunicación suficientemente instalada, es decir, dada la observabilidad, entonces se puede analizar el estado respectivo de la red. Además de los métodos analíticos, se utilizarán métodos basados en datos. A partir del análisis del estado de la red, las decisiones serán entonces tomadas por los sistemas de asistencia. Estos pueden abarcar desde recomendaciones de acción para el operador del sistema hasta un envío de flexibilidad 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 en la red de distribución. Esto es indispensable debido a la evolución actual. Además de estos aspectos técnicos, el proyecto tiene como objetivo reducir los costos de operación e inversión de los operadores de redes. Esto se logra mediante una mejor administración de activos y una menor necesidad de expansión de la red.

Asociados de negocios del Consorcio:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

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

Escuela Superior Técnica Rheinisch-Westfälische Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Contactos:

Gerente de Proyecto: annebauer@siemens.com y christian.scheibe@siemens.com

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

La creciente demanda mundial de soluciones de trenes verdes para líneas ferroviarias no electrificadas conducirá a una creciente demanda de vehículos con baterías de tracción en lugar de motores diesel. Hasta el momento, los trenes eléctricos de batería están equipados principalmente con celdas de iones de litio de densidad media de energía, que son muy potentes pero también caras en comparación con las celdas utilizadas en el sector automotriz. 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 simultáneamente más bajos. 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 diversos perfiles operativos, y se evaluará la viabilidad económica. La flexibilidad lograda a través de la hibridación contribuye a hacer 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.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Siemens Mobility GmbH

Escuela Superior Técnica Rheinisch-Westfälische Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Contactos:

Gerente del proyecto: michael-fischer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

KoliBri (FKZ: 03LB3039A) - Proyecto conjunto: Estructuras ligeras complejas para aplicaciones electrónicas dentro de la movilidad; Subproyecto: Concepción y prueba de demostradores de espuma metálica para electrónica de potencia dentro de la movilidad

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

El proyecto KoliBri aborda el enfriamiento de motores eléctricos y electrónica de potencia mediante el uso de nuevas estructuras ligeras hechas de espumas metálicas de celda abierta. Se espera que estos ofrezcan un mejor rendimiento de enfriamiento y, lo que es más importante, permitan nuevos diseños. Mediante el uso de estructuras de espuma metálica de celda abierta, se pretende que el rendimiento de enfriamiento se incremente en un 20-50% dentro del mismo espacio de instalación o, para el mismo rendimiento, el peso debe reducirse en un 50%. Adicionalmente, 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, sinterizado selectivo por láser). Además, las ventajas estructural-mecánicas de las espumas metálicas (alta relación rigidez a volumen) permiten la integración de refrigeradores en el diseño para la aplicación respectiva, logrando así una mayor reducción de peso al aprovechar la capacidad de carga mecánica junto con el enfriamiento. Otro foco de investigación es la impresión directa de estructuras de espuma metálica sobre módulos de potencia. Esto mejora el rendimiento térmico a la vez que 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 menores impactos ambientales que las soluciones estándar, el proyecto también aborda la descomposición de compuestos y la recuperación de un solo tipo de los materiales utilizados, aunque el manejo de superficies galvanizadas se considera desafiante desde una perspectiva de reciclaje. Las soluciones técnicas desarrolladas son intersectoriales y abordan todo el espectro de movilidad (automóviles, autobuses, camiones, trenes, vuelo eléctrico,...). A lo largo del proyecto, se desarrollarán más los datos de evaluación del ciclo de vida y el software para permitir una evaluación ambiental fácil para los diseñadores en las primeras fases de diseño en el futuro.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Valeo eAutomotive Alemania GmbH

iPoint-Systems GmbH

HSO Herbert Schmidt GmbH & Co. KG

NRU GmbH

Universidad Técnica 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 del proyecto: christian.baar@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMWE

LEiKO (FKZ 03EI6041A) - Proyecto conjunto: Capacitores de película confiables 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: 1 de febrero de 2021 - 31 de julio de 2024

El objetivo general del proyecto de investigación OnToMat es investigar soluciones de desarrollo y optimización de materiales basados en datos para componentes termoplásticos y termoestables reforzados con fibra de uso industrial, así como los materiales y procesos de fabricación utilizados para su producción, incluyendo la consideración de ciclos de materiales. Actualmente no se dispone de una descripción armonizada de las relaciones a escala cruzada entre el material, el proceso y el componente para los materiales reforzados con fibra. De igual manera, no existe integridad de datos suficiente desde la caracterización de materiales a través de métodos de simulación hasta los procesos de fabricación. Por lo tanto, la investigación de una descripción ontológica armonizada desbloquea el potencial previamente no utilizado para el desarrollo de materiales basados en datos y la optimización de procesos. Este subproyecto aborda específicamente:

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

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

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

Aquí, con un enfoque material en compuestos poliméricos moldeables por inyección-compresión como SMC, se van a desarrollar 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 ontología a escala cruzada y el establecimiento de la cadena de procesos de simulación multiescala bidireccional como segundo foco. La promoción de los ciclos materiales constituye el tercer enfoque. Para ello, es necesario determinar las influencias de propiedades de materiales de calidad potencialmente menor y, por otro lado, mapear los procesos de reciclaje en la descripción ontológica, a fin de promover desarrollos sustentables ya en fase de diseño.

Asociados de Negocios 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 Bremen para la Tecnología Aplicada de Vias 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 financiamiento: BMFTR

PredictTeco (FKZ 01MN23014A) - Proyecto Conjunto: Desarrollo de Producto Considerando Evaluación de Sustainability Apoyada por Simulación-( PredictECO) - Subproyecto: Digital Twin Verde Continuo con Conexión de Procesos de Manufactura Virtual y Física para el Diseño y Optimización Sustentables

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 sustentabilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. El modelado 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 pueden proporcionarse como una estructura de datos en un gemelo digital verde. Con base en la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de sustentabilidad utilizando el software LCA. Debido a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes a través de Edge Computing. Específicamente, se abordan los siguientes subo-objetivos:

• 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 de proceso basados en valores objetivo
• Integración de criterios relevantes en herramientas de planificación de fabricación específicas del producto para diseñar el diseño de productos (CAE/CAM) en función de los valores objetivo
• Adquisición automatizada y estandarizada de datos en tiempo real, preprocesamiento, documentación y comparación de los datos recopilados con valores objetivo definidos como base para soluciones de optimización verdaderamente implementables.

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

PredictTeco (FKZ 01MN23014A) - Proyecto Conjunto: Desarrollo de Producto Considerando Evaluación de Sustainability Apoyada por Simulación-( PredictECO) - Subproyecto: Digital Twin Verde Continuo con Conexión de Procesos de Manufactura Virtual y Física para el Diseño y Optimización Sustentables

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 sustentabilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. El modelado 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 pueden proporcionarse como una estructura de datos en un gemelo digital verde. Con base en la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de sustentabilidad utilizando el software LCA. Debido a los flujos de información conocidos, se pueden utilizar evaluaciones preliminares eficientes a través de Edge Computing. Específicamente, se abordan los siguientes subo-objetivos:

• 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 de proceso basados en valores objetivo
• Integración de criterios relevantes en herramientas de planificación de fabricación específicas del producto para diseñar el diseño de productos (CAE/CAM) en función de los valores objetivo
• Adquisición automatizada y estandarizada de datos en tiempo real, preprocesamiento, documentación y comparación de los datos recopilados con valores objetivo definidos como base para soluciones de optimización verdaderamente implementables.

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

• El desarrollo de modelos generales de LCA Cradle-to-Cradle 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 indicadores y criterios de evaluación en la planificación de fabricación específica del producto (CAM)
• La adquisición y el procesamiento de datos de procesos reales utilizando dispositivos perimetrales
• Demostración y recopilación de requisitos para su transferencia a una fabricación amplia

Asociados de Negocios del Consorcio:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Realización y comercialización de productos nuevos Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACTO Software GmbH

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

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Contactos:

Gerente del proyecto: oliver.lohse@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiación: BMFTR

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Proyecto conjunto: aumento de la vida útil del convertidor a través de la optimización optimizada de componentes utilizando Digital AI Twin - PV4Life; Subproyecto: Predicción de vida útil basada en sensores de componentes del convertidor

Duración: 1 de agosto de 2023 - 31 de julio de 2026

En este subproyecto, Siemens AG está investigando una utilización mejorada y más confiable de los sistemas basados en convertidores y sus componentes críticos. El uso más eficiente de los convertidores de potencia, junto con la extensión asociada de su vida útil y una mayor confiabilidad, puede ahorrar recursos naturales. El objetivo del subproyecto de Siemens AG es el monitoreo del estado basado en sensores, lo que permite incorporar el envejecimiento determinado en una estrategia operativa individual que utilice de manera óptima el sistema fotovoltaico sin desperdiciar energía ni vida útil. Se utilizarán sensores adicionales en el módulo de potencia para hacer predicciones de vida útil, que servirán de base para modelos de sistemas de inversores fotovoltaicos. Para ello, se seleccionarán sensores adecuados y se evaluarán experimentalmente con respecto a su sensibilidad para la detección de envejecimiento de los componentes del convertidor. Las pruebas aceleradas de vida útil generarán diversas fallas de envejecimiento, las cuales serán detectadas y evaluadas temprano por los sensores. Los datos del sensor recopilados durante los experimentos se compararán con los datos convencionales de pruebas aceleradas de vida útil para evaluar el valor agregado del monitoreo de vida útil basado en sensores. Para ello, se configurarán bancos de prueba específicos para semiconductores para optimizaciones soportadas metrológicamente, y se ampliará la tecnología de sensores en el módulo de potencia. Siemens proporcionará los datos de medición basados en sensores de pruebas aceleradas de vida útil a los socios del proyecto para el desarrollo de modelos gemelos digitales que consideren fenómenos de envejecimiento y cargas individuales que ocurren en la aplicación. En particular, los datos de sensores generados servirán como entrada para los modelos de vida basados en IA en los socios del proyecto. Estos modelos optimizan la utilización y la vida útil de los sistemas de inversores fotovoltaicos ajustando los parámetros operativos de acuerdo con el envejecimiento creciente.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

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

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 del proyecto: kai.kriegel@siemens.com

Gerente Financiero: Correo electrónico: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Proyecto colaborativo: REMEASURE Gestión Energética Multimodal con Capacidad de Implementación para Supermercados; Subproyecto: Modelo Predictivo de Cambio de Carga Multimodal en un Supermercado Piloto

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

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Proyecto colaborativo: REMEASURE Gestión Energética Multimodal con Capacidad de Implementación para Supermercados; Subproyecto: Modelo Predictivo de Cambio de Carga Multimodal 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 fluctuante renovable debe acelerarse y utilizarse de manera eficiente. Además de la costosa expansión de las redes de energía y las capacidades de almacenamiento, los sistemas de energía locales existentes pueden utilizarse para cambiar la demanda en relación con el suministro de energía renovable a través del cambio de carga multimodal. Se necesita una solución rápida, escalable y económica. Los supermercados son de gran interés debido a que sus sistemas energéticos están estandarizados en gran medida. 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 junto con los consumidores de refrigeración controlables, como congeladores o cámaras frigoríficas. En la actualidad, los sistemas de energía en los supermercados de última generación suelen funcionar exclusivamente basados en la demanda, basados en reglas estáticas. Dicha operación no es efectiva, ya que el suministro de energías renovables fluctuantes no se toma en cuenta y por lo tanto no se puede utilizar de manera eficiente. El objetivo del proyecto es investigar si la utilización eficiente de energías renovables fluctuantes es posible a través del cambio de carga multimodal, particularmente en lo que respecta al suministro de refrigeración de los supermercados. Esto considerará tanto los precios dinámicos de la electricidad como los pronósticos de condiciones de frontera dinámicas, como cargas base eléctricas y térmicas. Se demostrará la factibilidad técnica en simulación y se validará en la operación real de un supermercado piloto. El esfuerzo para instalar el sistema de gestión de energía y cualquier actualización necesaria del sistema energético, por ejemplo, mediante dispositivos de medición adicionales o ajustes en la automatización, debe mantenerse lo más bajo posible.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Personas de contacto:

Gerente del proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

RIESIQ (01IS24087A) - Proyecto colaborativo: Investigación y prueba de nuevos métodos de IA para sistemas robustos, inteligentes y eficientes de grado industrial

Duración: 1 de diciembre de 2024 - 30 de noviembre de 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Proyecto colaborativo: Investigación y prueba de nuevos métodos de IA para sistemas robustos, inteligentes y eficientes de grado industrial

Duración: 1 de diciembre de 2024 - 30 de noviembre de 2027

El objetivo de este proyecto de investigación es superar los déficits de los modelos generativos de IA o modelos de lenguaje grande (LLM) con respecto a su aplicabilidad en los procesos de producción industrial. El enfoque está en investigar y probar métodos de aprendizaje robustos pero flexibles que permitan modelar sistemas dinámicos complejos y procesos físicos con suficiente precisión, así como controlarlos de manera inteligente e interpretable. Los requerimientos de recursos necesarios durante la capacitación y la inferencia deben ser minimizados por algoritmos de uso eficiente de datos para asegurar un uso sustentable y respetuoso con el medio ambiente a escala industrial. Para lograr estos objetivos, se hará hincapié en un acoplamiento escalable y sinérgico de algoritmos de ML y métodos de simulación numérica, así como en métodos de RL resilientes y prácticos para la optimización del control construidos sobre ellos. Los métodos resultantes deben satisfacer simultáneamente altas demandas de transparencia y explicabilidad, razón por la cual un enfoque adicional está en investigar nuevas técnicas de interpretación para arquitecturas de modelos estructurados. Los módulos de soluciones de IA recientemente desarrollados se probarán prototípicamente y prácticamente utilizando procesos automatizados de producción y aseguramiento de calidad en la fabricación de celdas de baterías de iones de litio, demostrando así el valor agregado para el proceso de transformación impulsado por IA hacia una fábrica escalable y flexible del futuro.

Asociados de Negocios del Consorcio:

deepset GmbH

Universidad Técnica de Berlín (TU Berlín)

Personas de contacto:

Gerente del proyecto: marc.weber@siemens.com

Gerente Financiero: Correo electrónico: roland.deak@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

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

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

Siemens AG está activa 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 potencial explotación comercial de los resultados del proyecto VALUE-M. En el desarrollo de algoritmos, Siemens garantizará la compatibilidad con proyectos de terceros en curso y la viabilidad en sistemas industriales. Además de la implementación de software de comunicación y sistemas en la nube, que es menos crítico para VALUE-M, el enfoque está en desarrollar unidades de control locales que operen de manera óptima el respectivo sistema de almacenamiento a controlar, utilizando los algoritmos desarrollados en una estructura multiuso para varias formas de gestión simultáneamente. Para verificar prácticamente el potencial económico de un algoritmo extendido y tecnología de control en el espíritu del proyecto, los sistemas de demostración individuales serán manejados por una empresa comercializadora de electricidad subcontratada. Por el lado del hardware, se desarrollarán métodos para la integración técnica de unidades de almacenamiento de segunda vida, donde se podrán completar sistemas suministrados por terceros con tecnología de control adecuada. Específicamente para la gestión multiuso, incluyendo reserva instantánea, suficientes reservas de energía y alta velocidad de reacción se garantizarán en la selección de electrónica de potencia para compensar las perturbaciones de la red a muy corto plazo.

Asociados de Negocios del Consorcio:

SWW Wunsiedel GmbH

Escuela Superior Técnica Rheinisch-Westfälische Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Personas de contacto:

Gerente del proyecto: heiko.winterstein@siemens.com

Gerente Financiero: Correo electrónico: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Proyecto colaborativo: Mitigación confiable de perturbaciones en redes de energía utilizando componentes perimetrales capaces 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 causan 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 conduce cada vez más a tiempos de parada de planta con altos costos. Actualmente, las cargas fuertes o las interferencias mutuas desfavorables de los componentes de la red no se pueden detectar de antemano. Los principales objetivos de VE4 son la detección continua y la compensación activa inteligente de perturbaciones en las redes de suministro de energía eléctrica para la industria. Se va a lograr un aumento significativo de la robustez, así como de la eficiencia energética y de los recursos. Para ello, se va a desarrollar un sistema de compensación digital distribuido, novedoso. Este consiste en una red de sensores heterogéneos con capacidad en tiempo real y dispositivos perimetrales, que permiten la predicción rápida basada en ML de señales de perturbación y calculan señales de contraacoplamiento para compensar las perturbaciones. Las señales de contraacoplamiento son finalmente retroalimentadas a la red mediante filtros activos. De este modo, se están creando las bases para la supervisión flexible de la planta y el control en tiempo real mediante tecnologías de dispositivos periféricos. Las interfaces deben ser estandarizadas. Esto hace que el sistema sea flexible y ampliable para una amplia gama de tareas de control y diagnóstico en las redes digitales de energía, mucho más allá de la compensación de perturbación activa que se pretende en el proyecto. La instalación de diagnóstico y compensación de perturbaciones basada en dispositivos de borde para las redes digitales de suministro de energía industrial modernas se desarrollará en varias etapas. El hardware y el software serán conceptualizados y prototípicamente realizados. Esto incluye nodos de medición en tiempo real conectados en red sincronizados en tiempo real, los dispositivos perimetrales con métodos de ML, una computadora en la nube y los filtros activos sincronizados en el tiempo. El desempeño será evaluado en un demostrador general del sistema en una planta real.

Asociados de Negocios del Consorcio:

Technische Universität Dortmund (Universidad Técnica de Dortmund)

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer-Gesellschaft for the Advancement of Applied Research, asociación registrada)

Bleenco GmbH

Personas de Contacto:

Gerente de proyecto: stefan.haensel@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

AVEL — Desarrollo de un compuesto inorgánico para macetas para máquinas eléctricas y electrónica de potenciaDuración: 1 sep. 2021 — 28 feb. 2025Director del proyecto: Klaus WilkeGerente Financiero: Bianca MieneOrganismo financiador: BMWE

Connect4HCA: red de comunicación flexible basada en drones con funcionalidad de sensor para instalaciones de producción modernasDuración: 1 de enero de 2024 — 31 de diciembre de 2028Director del proyecto: Volkmar DoerichtGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMFTR

CONTENEN — Amenazas del dominio digitalDuración: 1 mar. 2023 — 28 de febrero de 2025Gerente del proyecto: Tiago GasibaGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMFTR

CTSimu2 — Simulación realista de sistemas de tomografía computarizada de rayos X realesDuración: 1 oct. 2022 — 31 mar 2025Director del proyecto: Christian WatzlGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMWE

ECO:DIGIT (proyecto colaborativo) — Habilitar la computación ecológica y la transformación digital; subproyecto: Habilitar la computación de borde verdeDuración: 1 de junio de 2023 — 31 de mayo de 2026Director del proyecto: Karsten SchoernerGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMWE

EMDRIVE: performance de computación integrada y jerarquía de diagnóstico desde los sensores hasta el bordeDuración: 1 feb. 2022 — 30 abr. 2025Director del proyecto: Daniel HorcherGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMFTR

EREP: remanufactura exitosa mediante la toma de decisiones basada en datos y la planificación inteligente de procesosDuración: 1 oct. 2022 — 30 septiembre 2025Director del proyecto: Tobias KampsGerente Financiero: Bianca MieneOrganismo financiador: BMFTR

EvoFrame — Desarrollo y validación de un marco evolutivo centrado en el ser humano para organizaciones capaces de transformaciónDuración: 1 enero 2023 — 31 diciembre 2025Director del proyecto: Martin KramerGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMFTR

HEROES — Sistemas electrónicos de potencia inteligentes altamente eficientes y confiablesDuración: 1 oct. 2022 — 30 septiembre 2025Director del proyecto: Klaus WilkeGerente Financiero: Bianca MieneOrganismo financiador: BMWE

HoverGaN — Desarrollo de semiconductores de potencia GaN innovadores para aplicaciones de alto voltajeDuración: 1 de octubre de 2021 — 31 de marzo de 2025Director del proyecto: Klaus WilkeGerente Financiero: Bianca MieneOrganismo financiador: BMWE

HTA 2.0: anclajes de confianza de hardware para la próxima generación de sistemas integrados segurosDuración: 1 sep. 2022 — 31 Ago 2025Director del proyecto: Harald MuellerGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMFTR

SafeOps: operaciones industriales seguras a través de sistemas de asistencia basados en IADuración: 1 oct. 2022 — 30 septiembre 2025Director del proyecto: Yushan LiuGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMWE

VITAMINA — IA confiable para aplicaciones industrialesDuración: 1 oct. 2022 — 30 septiembre 2025Gerente del proyecto: Markus SauerGerente Financiero: Roland DeakOrganismo financiador: BMWE