Financiamiento de proyectos

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Módulos de computación perimetral para una fabricación electrónica resistente con optimización de procesos adaptativos

Duración: 1 de julio de 2022 - 31 de diciembre 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 del proceso 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 operación inestables. Con este fin, el proyecto combinará métodos de evaluación de datos utilizando AI/aprendizaje federado con el uso de módulos de computación perimetral con procesadores especializados en fusión de datos y una red de sensores universal asociada. Esta red se utilizará para la recopilación local de datos disponibles gratuitamente; por ejemplo, se miden datos ambientales como temperatura, humedad, aceleración y ruido de funcionamiento, 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; después de compararlos con los parámetros de calidad y productividad de la fabricación, 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 circuito de retroalimentación, la IA tiene la intención de aprender y mejorar continuamente sus decisiones.

Socios del Consorcio:

• Universität Bielefeld (Universidad de Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Universidad Técnica de Berlín)

• Micro Systems Engineering GmbH

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

Contactos:

Gerente de proyecto: matthias.heimann@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

AdHybau2 (20M2202A) - Proyecto general: Desarrollo de un sistema de propulsión eléctrica de hidrógeno certificable para aeronaves y prueba del motor eléctrico refrigerado criogénicamente - AdHybau2; - Subproyecto: Métodos de desarrollo digital y conceptos de fabricación innovadores para accionamientos eléctricos 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. Específicamente, el mapeo de una unidad eléctrica refrigerada por hidrógeno en un Digital Twin está dirigido a. Con la llamada reducción de pedidos de modelos, se ahorrará tiempo y recursos de computación, de modo que el Digital Twin pueda usarse en el metaverso industrial y se pueda acelerar la digitalización en investigación y desarrollo. Además, dentro del alcance del proyecto, se desarrollarán métodos de fabricación avanzados y se investigarán materiales y componentes con respecto a sus propiedades y calidad. En particular, los parámetros de material suplementarios 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 constante. El dominio seguro de los procesos forma la base. En detalle, la pulverización de cobre con gas frío se desarrollará aún más, con el enfoque de la 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 llevan a cabo estudios sobre el potencial de las tecnologías disruptivas. El enfoque aquí es investigar el potencial de superconductividad en la transmisión para la aplicación preferida. La viabilidad de una unidad eléctrica refrigerada 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.

Socios del Consorcio:

Instituto Karlsruher de Tecnología (Instituto de Tecnología de Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Universidad Técnica de Dresde)

Aufwind GmbH

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

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Contactos:

Gerente de proyecto: christian.weidermann@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

AddRemo: uso de tecnologías de fabricación aditiva para lograr cadenas de proceso y componentes de motor eficientes en el campo de la movilidad eléctrica;
Subproyecto: Desarrollo de motores eléctricos de alto rendimiento para el transporte ferroviario utilizando disipadores de calor cerámicos y fabricación aditiva

El proyecto desarrolla tecnologías innovadoras para la producción de sistemas de accionamiento eléctrico que contribuyen a la movilidad sostenible y a una reducción significativa de las emisiones de CO2. La atención se centra en investigar y aplicar procesos de fabricación aditiva (AM) para la producción de motores eléctricos. Los procesos AM PBF-LB/M, AddCasting® y BJT-MST/C se utilizan para aprovechar la libertad de diseño y optimizar el uso del material. La atención se centra en seguir desarrollando los procesos en términos de estabilidad del proceso, procesamiento de materiales innovadores de alto rendimiento en el sector mono y multimaterial, diseño con soporte de simulación y garantía de calidad basada en IA. Los procesos AM permiten una reducción en el peso y el momento de inercia de masa para los componentes del motor eléctrico y una refrigeración mejorada para aumentar la densidad de potencia. Los demostradores de motores de Mercedes-Benz y Siemens se están desarrollando para uso industrial, evaluados en términos de aspectos técnicos y económicos, e integrados en los sistemas generales existentes. Además de motores más eficientes energéticamente, esto también permite la descentralización de la producción, lo que reduce la dependencia de las cadenas de suministro globales y fortalece la resiliencia industrial. Al comparar los procesos de fabricación, las propiedades mecánicas, térmicas y magnéticas de los motores se analizan y validan en condiciones reales mediante simulación y experimentación. El objetivo es llevar a cabo una evaluación técnica y económico-ecológica de los procesos y los motores con el fin de crear una producción AM de motores que esté lista para la producción en serie. Los resultados contribuyen a la realización de sistemas de accionamiento más eficientes en recursos y potentes para la movilidad futura y a la mejora sostenible de la producción industrial. El potencial de transferencia y escalado garantiza un impacto intersectorial en términos de aumento de las clases de eficiencia para motores eléctricos de acuerdo con las especificaciones de la UE.

Duración: 1 de diciembre de 2025 — 30 de noviembre de 2028
Gerente de proyecto: Stefan Denneler
Gerente Financiero: Bianca Miene
Organismo financiador: 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 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 de energía 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, que permite 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
Habilitar una estrategia operativa mejorada a través de modelos de batería más precisos y menores requisitos de márgenes de seguridad
Provisión 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 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 se validarán mediante pruebas prácticas con el sistema de almacenamiento de la batería.

Socio del Consorcio:

Technische Universität München (Universidad Técnica de Munich)

Contactos:

Gerente de 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 julio de 2025

Dentro de los productos electrónicos como relés, contactores o módulos de potencia, los componentes hechos de cobre se utilizan cada vez más. La razón de esto es que los requisitos de conductividad eléctrica y térmica están aumentando (el cobre tiene aproximadamente 1/3 mejores propiedades en comparación con el aluminio). Para el procesamiento flexible (unión, separación, fabricación aditiva, especialmente fusión selectiva por láser) del cobre, los procesos láser son ventajosos. Se utilizan láseres de infrarrojo cercano (NIR) con calidad de haz brillante (modo fundamental o láser de fibra monomodo), que también ofrecen alta resolución espacial. Sin embargo, la alta reflectividad del cobre (97% a 1070 nm) complica el uso de la tecnología láser, ya que existe el riesgo de 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 de fabricación de Siemens. Las áreas de aplicación incluyen la tecnología de automatización, la producción de componentes eléctricos y el ensamblaje de electrónica de potencia. El enfoque aquí está en la soldadura y unión, la fabricación aditiva y el corte de láminas de Cu. La atención se centra en demostrar el aumento de la eficiencia y la reproducibilidad mediante el uso de la nueva fuente de rayo 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. KILOGRAMO

amcm GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: kai.kriegel@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 métodos y técnicas fundamentalmente nuevos para la optimización de la fabricación en procesos cruzados de 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 este propósito, varios sistemas de sensores serán examinados en estudios preliminares para determinar 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 métodos y técnicas fundamentalmente nuevos para la optimización de la fabricación en procesos cruzados de 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 este propósito, varios sistemas de sensores serán examinados en estudios preliminares para determinar 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 este propósito, 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 se pueden registrar cuantitativamente. En el subproyecto de Siemens, se investigará por primera vez un nuevo 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 junto con modificaciones en la fabricación de células para investigar la influencia de los parámetros de producción en la calidad y desarrollar el potencial de optimización en la caracterización de la calidad celular. Para este propósito, Siemens participará en el análisis del proceso de producción. Además, los algoritmos para analizar datos de sensores y mediciones de calificación también se programarán en el subproyecto de Siemens, con la ayuda de los cuales se pueden identificar patrones complejos de causa y efecto.

Socios del Consorcio:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Universität Münster (Universidad de Münster)

Contactos:

Gerente de 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 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 administración de productos establecidos en ingeniería mecánica deben ser utilizados 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. Estos se implementarán simultáneamente con la construcción y operación de la planta. Además, se desarrollarán varios enfoques de modularización basados en modelos básicos específicos de la disciplina, que están sincronizados y armonizados con un modelo de planta interdisciplinario. 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 está destinado a 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.

Socios del Consorcio:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Universidad Tecnológica de Dresde)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KILOGRAMO

Contactos:

Gerente de proyecto: jonathan.leidich@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: 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

Con base en muchos años de experiencia como usuario y proveedor de fabricación aditiva, Siemens apoyará la industrialización del proceso LPBF. Esto se logrará en particular mediante la promoción 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 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 varios sistemas de monitoreo de procesos con una evaluación automatizada prevista, 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 de monitoreo de procesos seleccionados. Esto puede servir como 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 significativo 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 para la 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 del Transporte Ferroviario, y se verificará su validez general más allá del material utilizado en el proyecto. Finalmente, se promoverá la transferencia de conocimientos para apoyar una industrialización amplia mediante el desarrollo de regulaciones y estándares.

Socios del Consorcio:

La movilidad se vuelve aditiva e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KILOGRAMO

Marcado Aditivo GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Universidad de Paderborn)

Contactos:

Gerente de proyecto: daniel.reznik@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

DiMad (FKZ 13XP5188A) - Material digital y diseño de procesos para la fabricación aditiva basada en alambre

Duración: 1 de enero de 2023 - 30 de junio de 2026

Los procesos de fabricación 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 del proceso, desde las materias primas hasta el componente, está definida y construida digitalmente en su totalidad. El proyecto DiMad se centra en procesos basados en alambre que utilizan radiación de arco y láser como fuentes de calor para un acero austenítico y uno dúplex. Las siguientes características, que son esenciales desde la perspectiva del usuario e influyen en la calidad y propiedades del componente, se consideran en profundidad: microestructura y formación de fases como resultado de condiciones locales de solidificación y enfriamiento; tensiones residuales y distorsión debido al 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 la propiedad del defecto del proceso y también para interpretar la totalidad de los datos (simulación, experimento, análisis). El trabajo digital va acompañado de experimentos, análisis y pruebas de materiales, que sirven para determinar los parámetros de entrada para la simulación, validar la simulación y entrenar/validar los modelos ML. Según los parámetros del proceso derivados de las herramientas digitales, se construirán dos componentes reales. Con respecto a los dos procesos AM, se desarrollará una ontología de usuario para materiales de alambre. Para el intercambio y evaluación de datos entre socios 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.

Socios del Consorcio:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Research and Development Company for Boining Technology GmbH)

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

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

ACCESS e.V.

Contactos:

Gerente de proyecto: philip.howell@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

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

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

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

El proyecto conjunto “Fabricación de celdas de batería basada en datos y sensores” (DORSMAN) investiga cómo se puede hacer que la producción de baterías de iones de litio sea más eficiente en cuanto a recursos y 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 BioLogic Science Instruments GmbH, el Instituto de Máquinas Herramientas 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 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 desecho 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, lleva 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 requieren mucho tiempo. Esto se debe a que el progreso del proceso no se puede monitorear con los medios disponibles actualmente y, por lo tanto, se necesitan tiempos de espera generalizados.

DORSMAN aborda precisamente este aspecto del proceso de producción. Nuevos sensores se integrarán 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 toman varios días o semanas. Se llevará a cabo una investigación 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 solo se han demostrado a escala de laboratorio. En el marco de DORSMAN, los resultados logrados aquí se llevarán a la 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 en línea basado en datos de medición. Los socios del proyecto implementarán las soluciones desarrolladas en una planta piloto, donde serán probadas. Posteriormente, las baterías se producirán en varias campañas de producción y se realizarán ajustes en el proceso de producción en función de las mediciones registradas. La implementación exitosa permitirá integrar la tecnología de sensores y los dispositivos de medición en las instalaciones de producción industrial.

Socios del Consorcio:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

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

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Contactos:

Gerente de proyecto: felix.katzer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

Enable (FKZ 03EN3061A) - Proyecto conjunto Eneff:Stadt: Habilitar - 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 de energía (Siemens)

Duración: 1 de abril de 2022 - 30 de septiembre de 2026

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 perfecta 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 el campo, utilizando el desarrollo distrital más grande en Bamberg (área de conversión del campus Lagarde) como ejemplo. Otro objetivo del proyecto es la evaluación metrológica y simulativa de la escalabilidad y la transferibilidad a otros distritos, así como los potenciales de ahorro resultantes con respecto al CO2 y los costos. El control optimizado e intersectorial de las cargas eléctricas y térmicas controlables, el almacenamiento de energía y las unidades de conversión de energía se realizará a través de un sistema automatizado de administración de energía que funciona en conjunto con la tecnología clásica de administración de edificios, servicios externos como servicios meteorológicos, técnicas de pronóstico basadas en IA y una plataforma comercial. Al hacerlo, el distrito recibirá energía de una manera optimizada en costos y CO2, teniendo en cuenta todas las condiciones de límites técnicos 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 (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 financiamiento: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Proyecto conjunto: Nuevas estructuras de red de energía 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 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 co-demostración, se desarrollará aún más la “Fuente Única de la Verdad” y se trabajará en la integración de la tecnología flexible de control de estaciones. Siemens AG ha establecido una sala de exposición que sirve para transferir los resultados.

Socios 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 (Asociación Técnica y Científica Alemana de Gas y Agua de DVGW)

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. KILOGRAMO

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

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Universidad Tecnológica de Ilmenau)

Instituto Öko-Institut. Instituto de Ecología Redonda e.V. (Instituto de la Ocología. 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-Nuremberg)

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

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (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 de proyecto: annebauer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de una infraestructura de Test para la validación normativa de procesos dinámicos de unidades de generación descentralizadas que forman redes - F-HIL-Reloaded; Subproyecto: Desarrollo de una caja de pared DC descentralizada que forma red para aumentar la Security del suministro

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 de FHiL; los conocimientos adquiridos y los resultados obtenidos sirven de base para el desarrollo ulterior del sistema de pruebas e inspección. Además, 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 red 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 de un suministro seguro a través de sistemas de formación de redes fortalece la sensación de seguridad y aceptación para la transición a la energía verde.

Socios 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 Components & Modules GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

Contactos:

Gerente de 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 fotónicos en láminas de vidrio; Subproyecto: Sensor de corriente óptica integrado plano

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

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

La integración de microestructuras ópticas tridimensionales e interfaces robustas en el vidrio de la pantalla se desarrollará técnicamente utilizando IOX (implantación de iones) combinado con FS-ls (estructuración láser de femtosegundos) para permitir componentes del sistema fotónico miniaturizados. 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 desarrollados previamente y validados funcionalmente por los socios de la aplicación. Para este propósito se utilizarán métodos de evaluación inteligente de datos de sensores. Los procesos combinados con soporte de diseño planificado unen las ventajas de IOX (baja amortiguación y grandes áreas) con las de FS-L (tridimensionalidad). Esto permite, por primera vez, integrar estructuras ópticas tridimensionales en sustratos de vidrio muy delgados y de gran área (< 1 mm). Esta combinación solo es eficiente en términos de diseño a través de IPD compatible con 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 de hoy en día son a menudo 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 en cuanto a costos 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 IOX y procesos de metalización, así como la integración de estructuras ópticas tridimensionales con el láser fs-en láminas de vidrio delgadas, que se integran como componentes de sistema altamente eficientes en sistemas optoelectrónicos para aplicaciones novedosas como el sensor de corriente óptica.

Socios del Consorcio:

Sea & Sun Technology GmbH

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 de proyecto: stefan.nerreter@siemens.com

Gerente financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: 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: 1 de marzo de 2024 - 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: 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, la eficiencia energética debe mejorarse significativamente. Los beneficios se demostrarán usando un inversor como ejemplo. El estado actual de la técnica, que se basa en el principio de los 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 habilitará 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, futuros modelos de negocios nuevos se incluirán en las consideraciones, lo que significa que el diseño y el diseño 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, que se demostrarán en forma de prototipos funcionales. El consorcio estima que, con la plena implementación de los resultados, se puede lograr un potencial de ahorro de energía de más de 1,6 TWh anuales en Alemania. 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, instalación y operación de instalaciones experimentales y en la dirección de grandes proyectos de investigación y desarrollo.

Socios del Consorcio:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KILOGRAMO

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

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

Sumida Components & Modules GmbH

Contactos:

Gerente de proyecto: joern.grundmann@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para la operación automatizada optimizada del sistema 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 automatizada optimizada del sistema 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. Esto tiene la intención de permitir una mayor integración de generadores de energía renovable en la red eléctrica. Se desarrollarán Solutions 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 operadores de red respectivos y sus procesos. Con tecnología de medición y comunicación suficientemente instalada, es decir, dada la observabilidad, entonces se puede analizar el estado de la red respectivo. Además de los métodos analíticos, se utilizarán métodos basados en datos. Basándose en el análisis del estado de la red, las decisiones serán tomadas por los sistemas de asistencia. Estos pueden variar 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 procesos en la red de distribución. Esto es indispensable debido a los desarrollos actuales. Además de estos aspectos técnicos, el proyecto tiene como objetivo reducir los costos operativos y de inversión de los operadores de la red. Esto se logra mediante una mejor administración de activos y una menor necesidad de expansión de la red.

Socios del Consorcio:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Alemania GmbH

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

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Contactos:

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

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

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

El subproyecto de Siemens, titulado “Investigación sobre dispositivos de comunicación para comunicación híbrida TNT-NT para estructuras de suministro confiables intersectoriales” se centra en el desarrollo de componentes de comunicación (electrónica, software y firmware) que permiten una conectividad segura y resistente entre los activos del sistema de energía eléctrica y las redes de comunicación basadas en satélites terrestres y 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 costo. 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 fallas en el sistema en cascada en una etapa temprana.

Dentro del proyecto KrisNet, se planean dos demostradores. Siemens contribuirá tanto al demostrador para equipos de alto voltaje en Amprion como al demostrador de tecnología de bajo voltaje en ÜZ‑Mainfranken. Cada demostrador representa la cadena de señal 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 en el sector eléctrico, proporcionan su experiencia con respecto a los requisitos del sistema y la demostración de la solución integrada. Más allá de cumplir con requisitos clave como la conectividad para el monitoreo de la red, el reenvío y la estimación del estado en las redes de distribución según la Sección 14a de la Ley Alemana de la Industria Energética (EnWG), el proyecto también aborda la resiliencia durante cortes de energía y el cumplimiento del Código de Red de Emergencia y Restauración (NC ER) para redes de voltaje extra alto.

Duración: 1 de enero de 2026 — 31 de diciembre de 2028
Gerente de proyecto: rolandweiss@siemens.com
Gerente Financiero: Roland Deak
Entidades financiadoras: BMFT

LEiKO (FKZ 03EI6041A) - Proyecto conjunto: Capacitores de película confiables con mayor potencial de energía; Subproyecto: Modelos de por vida y nanotecnología para condensadores de película con mayor potencial de energía como componente para mejorar la infraestructura de la red

Duración: 1 de febrero de 2021 - 30 de junio de 2026

El objetivo general del proyecto de investigación OnToMat es investigar soluciones de optimización y desarrollo 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, incluida la consideración de los ciclos de materiales. Actualmente no se dispone de una descripción armonizada de las relaciones entre el material, el proceso y el componente para los materiales reforzados con fibra. Del mismo modo, no hay suficiente integridad de datos desde la caracterización del material 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 basado 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 en la descripción ontológica.

Aquí, con un enfoque material en compuestos poliméricos moldeables por inyección y compresión, como SMC, se desarrollarán descripciones formalizadas del “flujo de trabajo de ingeniería” a niveles macro y microescala. Las relaciones causales relevantes resultantes forman la base para la creación de ontologías a escala cruzada y el establecimiento de la cadena de procesos de simulación multiescala bidireccional como segundo enfoque. La promoción de los ciclos de materiales constituye el tercer enfoque. Para ello, es necesario determinar las influencias de propiedades de materiales de menor calidad potencialmente y, por otro lado, mapear los procesos de reciclaje en la descripción ontológica, con el fin de promover desarrollos sostenibles ya 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 - Bremen Institute for Applied Beam Technology GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (asociación registrada en el 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 productos considerando la evaluación de Sustainability respaldada por simulación (PredicteCO) - Subproyecto: Digital Twin verde continuo con conexión de procesos de fabricación virtuales y físicos para el diseño y la optimización sostenibles

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

El objetivo general del proyecto es proporcionar una plataforma para evaluar y optimizar la sostenibilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. El modelado de los procesos de fabricación sirve como 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 digital twin verde. Según la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de sostenibilidad mediante 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 suboobjetivos:

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.

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

PredictTeco (FKZ 01MN23014A) - Proyecto conjunto: Desarrollo de productos considerando la evaluación de Sustainability respaldada por simulación (PredicteCO) - Subproyecto: Digital Twin verde continuo con conexión de procesos de fabricación virtuales y físicos para el diseño y la optimización sostenibles

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

El objetivo general del proyecto es proporcionar una plataforma para evaluar y optimizar la sostenibilidad de los procesos de fabricación intensivos en recursos que ya se encuentran en la etapa de diseño. El modelado de los procesos de fabricación sirve como 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 digital twin verde. Según la estructura de datos, se proporcionan interfaces para la predicción de sostenibilidad mediante 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 suboobjetivos:

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.

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

El desarrollo de modelos generales de Cradle-to-Cradle LCA 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 periféricos
Demostración y recopilación de requisitos para la transferencia a una fabricación amplia

Socios del Consorcio:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Realización y comercialización de nuevos productos tecnológicos GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

PÓNGASE EN CONTACTO CON Software GmbH

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

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KILOGRAMO

Contactos:

Gerente de proyecto: oliver.lohse@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Proyecto conjunto: aumento de la vida útil del convertidor a través de la optimización optimizada de componentes mediante IA gemela digital - 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, 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 energía para hacer predicciones de por vida, que servirán de base para modelos de sistemas de inversores fotovoltaicos. Para este propósito, 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 por vida generarán varias fallas de envejecimiento, que los sensores detectarán y evaluarán temprano. Los datos del sensor recopilados durante los experimentos se compararán con los datos convencionales de las pruebas aceleradas de vida útil para evaluar el valor agregado del monitoreo de vida útil basado en sensores. Para ello, se configurarán bancos de pruebas específicos para semiconductores para optimizaciones con soporte metrológico y se ampliará la tecnología de sensores en el módulo de potencia. Siemens proporcionará los datos de medición basados en sensores de pruebas aceleradas de vida útil a los socios del proyecto para el desarrollo de modelos digital twin que consideren fenómenos de envejecimiento y cargas individuales que ocurren en la aplicación. En particular, los datos generados del sensor 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.

Socios 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 de proyecto: kai.kriegel@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

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

Duración: 1 de diciembre de 2022 - 30 de junio de 2026

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

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 se pueden utilizar 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 porque sus sistemas de energía 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 según reglas estáticas. Dicha operación no es efectiva, ya que el suministro de energías renovables fluctuantes no se tiene 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 con respecto al suministro de refrigeración de los supermercados. Esto considerará tanto los precios dinámicos de la electricidad como los pronósticos de las condiciones de frontera dinámicas, como las cargas base eléctricas y térmicas. La viabilidad técnica se demostrará en simulación y se validará en la operación real de un supermercado piloto. El esfuerzo para instalar el sistema de administración de energía y cualquier actualización necesaria del sistema de energía, por ejemplo, a través de dispositivos de medición adicionales o ajustes en la automatización, debe mantenerse lo más bajo posible.

Socios del Consorcio:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMWE

RIESIQ (16IS24087A) - 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. La atención se centra 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 interpretativa. Los requisitos de recursos necesarios durante la capacitación y la inferencia deben minimizarse mediante algoritmos eficientes de datos para garantizar un uso sostenible y respetuoso con el medio ambiente a escala industrial. Para lograr estos objetivos, se hará hincapié en un acoplamiento escalable y sinérgico de algoritmos ML y métodos de simulación numérica, así como en métodos de RL resistentes y prácticos para la optimización del control basados en ellos. Los métodos resultantes deben satisfacer simultáneamente las 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 garantía 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.

Socios del Consorcio:

deepset GmbH

Universidad Técnica de Berlín (TU Berlín)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: marc.weber@siemens.com

Gerente Financiero: roland.deak@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Proyecto colaborativo: Extender la vida útil de los sistemas de almacenamiento a través de la gestión de microciclos con monitoreo continuo de condición - 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 la posible 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 sistema de almacenamiento respectivo que se va 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 administrados por una empresa subcontratada de comercio de electricidad. Por el lado del hardware, se desarrollarán métodos para la integración técnica de unidades de almacenamiento de segunda vida, donde los sistemas suministrados por terceros pueden completarse con tecnología de control adecuada. Específicamente para la administración de usos múltiples, incluida la 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.

Socios del Consorcio:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aquisgrán (RWTH Aachen University)

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: heiko.winterstein@siemens.com

Gerente Financiero: 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 la 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 objetivos principales 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 en la robustez, así como en la eficiencia energética y de los recursos. Para este propósito, se va a desarrollar un nuevo sistema de compensación digital distribuido. Esto consiste en una red de sensores heterogéneos y dispositivos periféricos con capacidad en tiempo real, que permiten una predicción rápida basada en ML de señales de perturbación y calcular señales de contraacoplamiento para compensar las perturbaciones. Las señales de contraacoplamiento finalmente son realimentadas a la red mediante filtros activos. Por lo tanto, se están creando las bases para la supervisión flexible de la planta y el control en tiempo real a través de tecnologías de dispositivos de borde. 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 redes de energía digitales, mucho más allá de la compensación de perturbaciones activas que se pretende en el proyecto. La instalación de diagnóstico y compensación de perturbaciones basada en dispositivos de borde para las redes de suministro de energía industrial digital modernas se desarrollará en varios pasos. 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 periféricos con métodos ML, una computadora en la nube y los filtros activos sincronizados en el tiempo. El desempeño 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 Advancement of Applied Research, asociación registrada)

Bleenco GmbH

Personas de contacto:

Gerente de proyecto: stefan.tolle@siemens.com

Gerente Financiero: bianca.miene@siemens.com

Proveedor de financiamiento: BMFTR

Financiamiento de proyectos

Proyectos de investigación y desarrollo financiados con fondos públicos (nacionales)

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

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Módulos de computación perimetral para una fabricación electrónica resistente con optimización de procesos adaptativos

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

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

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

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Proyecto conjunto: Aprobación digital de componentes impresos en 3D para vehículos ferroviarios (Digizug3D) - Subproyecto: Digitalización e industrialización del proceso LPBF

DiMad (FKZ 13XP5188A) - Material digital y diseño de procesos para la fabricación aditiva basada en alambre

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

Enable (FKZ 03EN3061A) - Proyecto conjunto Eneff:Stadt: Habilitar - 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 de energía (Siemens)

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

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

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

GridAssist (03EI6126A) - Proyecto conjunto: Sistemas de asistencia para la operación automatizada optimizada del sistema en redes de distribución - Título del subproyecto: Operación óptima automatizada del sistema

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

LEiKO (FKZ 03EI6041A) - Proyecto conjunto: Capacitores de película confiables con mayor potencial de energía; Subproyecto: Modelos de por vida y nanotecnología para condensadores de película con mayor potencial de energía como componente para mejorar la infraestructura de la red

Profit_MQ (FKZ 10200314) - Proceso de calificación de materiales para métodos de fusión de lecho de polvo láser

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Proyecto conjunto: aumento de la vida útil del convertidor a través de la optimización optimizada de componentes mediante IA gemela digital - PV4Life; Subproyecto: Predicción de vida útil basada en sensores de componentes del convertidor

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

RIESIQ (16IS24087A) - Proyecto colaborativo: Investigación y prueba de nuevos métodos de IA para sistemas robustos, inteligentes y eficientes de grado industrial

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

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

Financiamiento de proyectos: Siemens como socio

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De la invención al impacto: inventores del año 2025

Financiamiento de proyectos

Proyectos de investigación y desarrollo financiados con fondos públicos (nacionales)

3D-I Allgemeintol (FKZ 03TN0057A)

AdapEdge (FKZ 16ME0547K)

Adhybau2 (FKZ 20M2202A)

Agregar Remo (FKZ 19DNS2504A)

BolEro (FKZ 03EI4041A)

6G Campust Win4 in (FKZ 16KIS2442K)

CBC-VERDE (FKZ 13N15451)

CONTROL (FKZ 19DNS2501A)

DAFODIL (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FKZ 03EI3067A)

DigiZug3D (FKZ 13IK031A)

DiMad (FKZ 13XP5188A)

DORSMAN (FKZ 03XP0633A)

EnABLE (FKZ 03EN3061A)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3)

EVIProd (FKZ 03EE5133A)

F-HIL-recargado (FKZ 03EI6104A)

Protector de vidrio 3D (FKZ 13N16851)

Inversor verde (FKZ 03EN4079A)

GridAssist (03EI6126A)

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A)

KiBSIS (FKZ 13IPC041A)

KRISnet (FKZ 13N17630)

En Tomat (13XP5197A)

PredictECO (FKZ 01MN23014A)

Profit_MQ (FKZ 10200314)

PV4Life (FKZ 03EE1165A)

Q-Genesys (FKZ 13N17386)

REMEDIDA (FKZ 03EN6022A)

RIESIQ (FKZ 01IS24087A)

VALOR-M (FKZ 16BZF332A)

VE4 (FKZ 16ME0735K)

Financiamiento de proyectos: Siemens como socio

6G-ANNA — Acceso 6G, red de redes, automatización

6G-Health — Desarrollo holístico de redes 6G de alto rendimiento para sistemas de tecnología médica distribuida

HABILIDAD — Tableta háptica para la accesibilidad del contenido digital para personas con discapacidad visual

ADRA-E — Coordinación europea, concienciación, estandarización y adopción de IA, datos y robótica europeos confiables

ADROIT-6G — Arquitectura abierta y programable distribuida impulsada por inteligencia artificial para redes 6G

AENAON - Ciberseguridad Ex-Ante Ciberrango digital federado basado en dos bases y servicios de seguridad gestionados para parques eólicos en alta mar

AEros: sistema metaoperativo europeo autónomo, escalable, confiable e inteligente para el continuo de nube de borde de IoT

Autoconfianza

BeyondBattrec - HEU-BeyondBattrec: Más allá del reciclaje de baterías de última generación al aumentar la selectividad y especificidad de las tecnologías eficientes de preprocesamiento

C2C3-L-SI - Proyecto conjunto C2C3-L-SI: Carbon2Chem® — FASE 3 - Carbon2Chem® circular - Subproyecto Siemens AG L-SI — “Integración del sistema”

CODECO: orquestación cognitiva descentralizada en la nube perimetral

Coevolución

COGNIFOG — Tecnologías y soluciones para el comercio de datos, monetización, intercambio e interoperabilidad

Connect4HCA: red de comunicación flexible basada en drones con funcionalidad de sensor para instalaciones de producción modernas

CONTENT — Amenazas del dominio digital

DataFlex — Vinculación de ecosystems de datos para conectar flexibilidades a estructuras de red

ECO:DIGIT (proyecto colaborativo): habilitación de la computación ecológica y la transformación digital; subproyecto: Habilitar la computación de borde verde

EDGELESS — Nube cognitiva: Continuidad informática habilitada para IA desde la nube hasta el borde (RIA)

CODE4EV - Marco de desarrollo colaborativo para vehículos eléctricos definidos por software

DaFire: desarrollo de hipótesis de fallas basadas en datos para la refabricación de electrónica inteligente

EREP: remanufactura exitosa a través de la toma de decisiones basada en datos y la planificación inteligente de procesos

EuroBin — Robótica europea y red de IA

EvoFrame: desarrollo y validación de un marco evolutivo centrado en el ser humano para organizaciones capaces de transformación

DIREKT_S&G-BMC - DIREKT - Ciclo de vida digital de los sistemas híbridos de propulsión eléctrica - S&amp;G-BMC

DIREKT_S&G-CMC - DIREKT - Ciclo de vida digital de los sistemas híbridos de propulsión eléctrica - S&amp;G-CMC

FLECON-6G: Arquitectura abierta flexible y tecnologías habilitadoras impulsadas por IA para una nueva plataforma de conectividad 6G

Hexa-X-II — Iniciativa emblemática europea 6G

MAPA COMPLETO: Plataforma de aceleración de materiales totalmente integrada, autónoma e independiente de la química para baterías sostenibles de próxima generación

GENIUS - Procesamiento del lenguaje natural para el ciclo de vida del desarrollo de software

GreenCode - GenAI para la eficiencia del desarrollo

Hardship: seguridad basada en hardware para instalaciones de producción industrial

HiPower5.0 — Proyecto conjunto: materiales avanzados y tecnologías de integración para electrónica de potencia GaN en automóviles

HoVergan — Desarrollo holístico de transistores GaN verticales para voltajes de funcionamiento de hasta 1.7kV

HTA 2.0: fabricación aditiva sostenible para aplicaciones de alta temperatura (fase 2)

IEflex - Proyecto conjunto: IEflex

INSPIRE - Diseño y operación innovadores para la reducción de materiales de tierras raras y la extensión de la vida útil para la producción de hidrógeno eólica marina de próxima generación

INTDEN - ENEFF:Wärme: Transición térmica integrada

K3I-Cycling — Empaquetado de plástico del centro de aplicaciones de IA

NextGenai — Inteligencia artificial de próxima generación

pasta cero residuos — Realización de una economía circular mediante el desarrollo de un prototipo de planta y proceso energéticamente eficiente y automatizado para la recuperación suave de materias primas

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