Deux personnes marchent à l'extérieur d'un immeuble de bureaux avec un symbole de l'infini en arrière-plan.

Projets de financement

Les projets financés visent à relever des défis sociétaux, économiques et environnementaux clés. Ils montrent comment Siemens fait progresser les frontières technologiques grâce à la collaboration interdisciplinaire, à l'excellence et à une perspective mondiale, contribuant ainsi à un avenir durable.

Projets de recherche et développement financés par des fonds publics (national)

Vous trouverez ici un aperçu des projets auxquels Siemens participe en tant que chef de consortium.

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Modules d'informatique de pointe pour la fabrication de composants électroniques résilients avec optimisation adaptative des processus

Durée : Du 1er juillet 2022 au 30 juin 2025

Ce projet vise à optimiser la fabrication de produits dans un environnement de l'industrie 4.0. L'objectif principal du projet est l'optimisation adaptative des processus dans des environnements de fabrication complexes, même répartis dans l'espace, grâce à l'utilisation et à l'évaluation d'informations et de données disponibles gratuitement. Pour divers scénarios, ces données peuvent être utilisées pour optimiser la productivité et la qualité de la fabrication jusqu'à une valeur cible. Cela s'applique, d'une part, à une fabrication très efficace où des gains de productivité peuvent encore être réalisés, par exemple en ajustant la stratégie d'essai choisie. Cependant, elle s'applique également à la fabrication qui est déséquilibrée par des matières premières inférieures ou contrefaites ou même par une attaque ciblée contre des machines individuelles, et qui peut être rapidement ramenée à un mode de fonctionnement fiable grâce à la détection précoce de modes de fonctionnement instables. À cette fin, le projet combinera des méthodes d'évaluation des données utilisant l'IA et l'apprentissage fédéré avec l'utilisation de modules informatiques de pointe comportant des processeurs spécialisés dans la fusion de données et un réseau de capteurs universel associé. Ce réseau sera utilisé pour la collecte locale de données librement accessibles — par exemple, des données environnementales telles que la température, l'humidité, l'accélération et le bruit de fonctionnement sont mesurées, mais d'autres valeurs comme le rayonnement UV, la qualité de l'air, les champs E et B, etc., sont également possibles. Les données seront traitées, condensées et évaluées par IA ; après comparaison avec les paramètres de qualité et de productivité de la fabrication, un niveau de condition pour la production continue sera déterminé. Ce niveau de condition est conçu pour être indépendant de l'infrastructure de fabrication numérique existante et sert donc de source de données indépendante pour les décisions d'optimisation de la fabrication. Grâce à une boucle de rétroaction, l'IA vise à apprendre et à améliorer continuellement ses décisions.

Partenaires du consortium :

• Universität Bielefeld (Université de Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Université technique de Berlin)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der andewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Advancement)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : matthias.heimann@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

AdHyBau2 (20M2202A) - Projet global : Développement d'un système de propulsion hydrogène-électrique certifiable pour aéronefs et essais du moteur électrique refroidi par cryogénie - AdhyBau2 ; - Sous-projet : Méthodes de développement numérique et concepts de fabrication innovants pour des entraînements électriques hautement efficaces avec refroidissement cryogénique.

Durée : 1 août 2024 - 31 juillet 2028

Le projet se concentre sur le développement ultérieur de méthodes de numérisation, d'approches novatrices de la fabrication additive et l'étude de technologies de rupture pour les machines électriques. Le projet s'appuie sur les résultats du projet précédent et les élargit en y apportant des aspects importants pour la certification de l'aviation future. Plus précisément, la cartographie d'un entraînement électrique refroidi à l'hydrogène dans un Digital Twin est visée. Avec ce qu'on appelle la réduction des commandes de modèles, il faut économiser du temps et des ressources de calcul, afin que le Digital Twin puisse être utilisé dans le métaverse industriel et que la numérisation dans la recherche et le développement puisse être accélérée. De plus, dans le cadre du projet, des méthodes de fabrication de pointe seront élaborées et les matériaux et les composants feront l'objet d'une étude portant sur leurs propriétés et leur qualité. En particulier, les paramètres de matériau supplémentaires pour la description complète du tenseur d'élasticité jouent un rôle important dans la conception. En vue de la certification aéronautique, il est essentiel de faire des recherches approfondies sur les nouveaux procédés de fabrication et de produire les matériaux générés de manière reproductible et de qualité constante. La maîtrise sûre des processus constitue la base. En détail, la pulvérisation de cuivre au gaz froid doit être perfectionnée, l'accent étant mis sur la création de structures creuses en cuivre grâce à la première combinaison de deux procédés additifs. Dans le domaine de l'entraînement électrique, des études sur le potentiel des technologies perturbatrices sont menées. L'accent est mis ici sur l'étude du potentiel de supraconductivité dans le groupe motopropulseur pour l'application privilégiée. La faisabilité d'un entraînement électrique à refroidissement cryogénique est démontrée sur un démonstrateur de laboratoire. La construction, la mise en service et les essais expérimentaux de l'entraînement dans des conditions de laboratoire constituent une partie essentielle du projet.

Partenaires du consortium :

Institut de technologie de Karlsruher (Institut de technologie de Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Université technique de Dresde)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Fraunhofer Society for the Advancement of Applied Research, association enregistrée)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : christian.weidermann@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

Bolero (FKZ 03EI4041A) - Projet conjoint : Bolero - Surveillance du vieillissement du stockage de batteries stationnaires à l'aide de méthodes basées sur le nuage pour prolonger la durée de vie, réduire les efforts de maintenance et optimiser la gestion des opérations ; Sous-projet : Services numériques pour le stockage de batteries

Durée : Du 1er octobre 2021 au 30 septembre 2024

Les systèmes de stockage à batteries fixes à grande échelle fournissent d'importants services aux réseaux énergétiques de demain, caractérisés par la production d'électricité à partir de sources renouvelables. Nous proposons un système basé sur le cloud pour la surveillance et l'optimisation opérationnelle des systèmes de stockage par batterie, qui permet l'application industrielle suivante et répond aux questions de recherche :

Fourniture de données à partir des cellules de la batterie pendant le fonctionnement
Solution infonuagique pour la surveillance, l'analyse et la modélisation du stockage d'énergie stationnaire
Méthodes nouvelles et améliorées qui extraient des paramètres de batterie variables dans le temps (p. ex. capacité, modèle Digital Twin jumelé) à partir de données BMS réelles du fonctionnement normal de la batterie
Permettre une stratégie d'exploitation améliorée grâce à des modèles de batterie plus précis et à des exigences plus faibles en matière de marges de sécurité
Fourniture d'une solution générale et automatisée pour réduire les coûts de service
Réduction des exigences technologiques pour le fonctionnement des systèmes de batteries, en particulier en tenant compte des exigences propres au projet et au client
Méthode pour assurer le fonctionnement sécuritaire des piles pendant toute leur durée de vie, y compris la seconde vie
Analyse de l'impact économique par stratégie opérationnelle

Les résultats du projet seront démontrés au cours de l'exploitation continue à l'aide de l'installation d'entreposage à grande échelle Freimann de Stadtwerke München. Le démonstrateur montrera à la fois l'exactitude de l'estimation des paramètres et l'amélioration du fonctionnement de la batterie. Les résultats seront validés par des essais pratiques avec le système de stockage sur batterie.

Partenaire du consortium :

Technische Universität München (Université technique de Munich)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : andrei.szabo@siemens.com

Gestionnaire financier : roland.deak@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Utilisation d'une source de faisceau vert flexible dans la production industrielle de composants électriques

Durée : Du 1er juillet 2021 au 31 mars 2025

Dans les produits électroniques tels que les relais, les contacteurs ou les modules de puissance, les composants en cuivre sont de plus en plus utilisés. La raison en est que les exigences en matière de conductivité électrique et thermique augmentent (le cuivre a environ 1/3 de meilleures propriétés que l'aluminium). Pour le traitement flexible (assemblage, séparation, fabrication additive, notamment fusion sélective au laser) du cuivre, les procédés au laser sont avantageux. On utilise des lasers à infrarouge proche (NIR) avec une qualité de faisceau brillante (laser à fibre à mode fondamental ou monomode), qui offrent également une résolution spatiale élevée. Cependant, la réflectivité élevée du cuivre (97 % à 1 070 nm) complique l'utilisation de la technologie laser, car il y a un risque d'endommagement des composants (l'absorption augmente considérablement avec le couplage dans le bassin de fusion), les temps de traitement sont trop courts (en raison du faible taux d'absorption) et des défauts qualitatifs peuvent se produire (éclabouchures à l'état fondu). L'objectif du sous-projet est de pouvoir utiliser le laser développé et qualifié par le consortium dans le paysage manufacturier de Siemens. Les domaines d'application comprennent la technologie d'automatisation, la production de composants électriques et l'assemblage de composants électroniques de puissance. L'accent est mis ici sur le soudage et l'assemblage, la fabrication additive et la découpe de feuilles de Cu. L'accent est mis sur la démonstration de l'augmentation de l'efficacité et de la reproductibilité grâce à l'utilisation de la nouvelle source de faisceau laser.

Partenaires du consortium

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Advancement of Applied Research, association enregistrée)

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : markus.lasch@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimisation de la fabrication de cellules de batterie basée sur des données de fin de ligne grâce à l'utilisation massive d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyses en ligne

Durée : Du 1er septembre 2021 au 31 août 2025

Dans le cadre du projet DAFODIL, il est prévu de mettre au point des méthodes et des techniques fondamentalement nouvelles pour l'optimisation de la fabrication croisée des cellules lithium-ion.

L'état de la technique dans les installations de production de cellules Li-ion est l'optimisation de chaque étape de production individuelle à un optimum local. Étant donné que certains des paramètres de qualité peuvent avoir un optimum global si les installations de production individuelles sont exploitées en dehors de l'optimum local, le projet DAFODIL développera l'optimisation globale de la production au moyen de l'étape intermédiaire de l'étude de nouveaux systèmes de capteurs. À cette fin, divers systèmes de capteurs seront examinés dans le cadre d'études préliminaires pour déterminer s'ils conviennent à l'acquisition de données dans la production de cellules. Pour toutes les valeurs mesurées, on déterminera quelles informations de capteur sont directement liées à un paramètre de qualité défini.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimisation de la fabrication de cellules de batterie basée sur des données de fin de ligne grâce à l'utilisation massive d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyses en ligne

Durée : Du 1er septembre 2021 au 31 août 2025

Dans le cadre du projet DAFODIL, il est prévu de mettre au point des méthodes et des techniques fondamentalement nouvelles pour l'optimisation de la fabrication croisée des cellules lithium-ion.

De plus, l'influence de la corrélation des valeurs caractéristiques sur les modèles complexes de cause à effet sera étudiée. À cette fin, des algorithmes et des méthodes doivent être élaborés pour identifier ces chaînes causales complexes. Une analyse de sensibilité permettra de déterminer quelles sous-influences dans ces chaînes causales favorisent certains effets et comment ils peuvent être enregistrés quantitativement. Dans le cadre du sous-projet Siemens, un nouveau système de capteurs, appelé caméra hyperspectrale, sera étudié pour la première fois pour ses applications possibles dans la production de batteries. De plus, des méthodes de mesure électrochimiques et des modifications apportées à la fabrication des cellules seront utilisées pour étudier l'influence des paramètres de production sur la qualité et pour développer un potentiel d'optimisation dans la caractérisation de la qualité des cellules. À cette fin, Siemens participera à l'analyse du processus de production. De plus, des algorithmes d'analyse des données des capteurs et des mesures de qualification seront également programmés dans le sous-projet Siemens, à l'aide desquels des modèles complexes de cause à effet pourront être identifiés.

Partenaires du consortium :

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWH Université d'Aachen)

Universität Münster (Université de Münster)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : andreas-albrecht@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

DIAA-H2 (FKZ : 03EI3067A) - Jumelles numériques pour les usines de production H2

Durée : Du 1er juillet 2022 au 30 juin 2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden et Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH prévoient de rechercher les bases d'un Digital Twin pour les usines de traitement, utilisable tout au long de leur cycle de vie, en utilisant par exemple une usine d'électrolyse. Les méthodes de création et de gestion des produits établies en génie mécanique doivent être rendues utilisables pour la transition énergétique en les adaptant à la construction de l'usine. Le projet de recherche porte sur le développement de méthodes et d'outils pour dériver, instancier et maintenir le Digital Twin. Ces mesures seront mises en œuvre en même temps que la construction et l'exploitation de la centrale. De plus, diverses approches de modularisation basées sur des modèles de base spécifiques à une discipline, qui sont synchronisés et harmonisés avec un modèle végétal interdisciplinaire, seront élaborées. Le modèle de la centrale vise également à permettre une nouvelle génération de variantes pour la construction de la centrale. Les domaines d'intervention décrits seront rassemblés dans le prototype d'un premier système de gestion du cycle de vie de l'usine (système Plant-LM) et validés par application en ingénierie, construction et exploitation de la centrale. Par conséquent, le système Plant-LM vise à accroître considérablement l'efficacité économique des centrales, à réduire les coûts d'investissement et à améliorer l'entretien. Cela se traduira par un avantage concurrentiel important et à long terme pour les utilisateurs des méthodes et outils mis au point pour le Digital Twin des usines d'électrolyse.

Partenaires du consortium :

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Université de technologie de Dresde)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : jonathan.leidich@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

Digizug3D (FKZ 13IK031A) - Projet commun : Approbation numérique de composants imprimés en 3D pour véhicules ferroviaires (Digizug3D) - Sous-projet : Numérisation et industrialisation du procédé LPBF

Durée : 1 octobre 2023 - 31 août 2026

Digizug3D (FKZ 13IK031A) - Projet commun : Approbation numérique de composants imprimés en 3D pour véhicules ferroviaires (Digizug3D) - Sous-projet : Numérisation et industrialisation du procédé LPBF

Durée : 1 octobre 2023 - 31 août 2026

Fort de ses nombreuses années d'expérience en tant qu'utilisateur et fournisseur de fabrication additive, Siemens appuiera l'industrialisation du procédé LPBF. On y parviendra notamment par la promotion de la numérisation à plusieurs niveaux, à savoir la cartographie numérique des processus d'approbation pour permettre la mise en place d'une plateforme d'approbation, la participation à la preuve informatique au lieu d'essais destructifs, et l'évaluation d'autres méthodes numériques pour réduire la portée des essais en assurance de la qualité. Les méthodes numériques comprennent la combinaison de divers systèmes de surveillance des processus avec une évaluation automatisée prévue, ainsi que l'utilisation de méthodes sélectionnées sur la base croissante des données dans le cadre du projet. Il en résultera une évaluation concrète de certaines méthodes de surveillance des processus. Cela peut servir de base aux développements futurs des méthodes de suivi ou d'évaluation des processus, ainsi qu'à l'évaluation des systèmes actuellement disponibles. Idéalement, des objectifs de développement concrets peuvent être formulés et des corrélations avec la qualité des composants peuvent être démontrées. Dans l'ensemble, la numérisation des processus d'approbation et des épreuves éliminera un obstacle important à l'introduction de la fabrication additive. De plus, pour appuyer l'industrialisation, les expériences acquises tout au long de la chaîne des procédés additifs seront regroupées dans des recommandations concrètes sur la façon d'utiliser le processus dans le domaine des véhicules ferroviaires et au-delà. Les hypothèses et recommandations sélectionnées issues d'un rapport de recherche du Centre allemand de recherche sur le transport ferroviaire seront examinées et concrétisées, et leur validité générale au-delà du matériel utilisé dans le projet sera vérifiée. Enfin, le transfert des connaissances à l'appui de l'industrialisation à grande échelle sera favorisé par l'élaboration de règlements et de normes.

Partenaires du consortium :

La mobilité devient additive e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Marquage additif GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Université de Paderborn)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : christoph.kiener@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Projet commun : Conception numérique de matériaux et de processus pour la fabrication additive à base de fil - DiMAD - ; Sous-projet : Chaîne de fabrication numérique pour le procédé WAAM des aciers fortement alliés

Durée : Du 1er janvier 2023 au 31 décembre 2025

Les procédés de fabrication additive (MA) pour les métaux nécessitent des efforts considérables, principalement expérimentaux, lorsqu'il s'agit de déterminer les fenêtres de processus appropriées pour les systèmes de matériaux ou de transférer des paramètres de processus optimisés d'un type d'usine à un autre. La mise en œuvre accélérée de la conception au composant n'est possible que si la chaîne de processus, des matières premières au composant, est définie et construite numériquement dans son intégralité. Le projet DiMAD se concentre sur les procédés filaires utilisant le rayonnement à l'arc et au laser comme sources de chaleur pour un acier austénitique et un acier duplex. Les caractéristiques suivantes, qui sont essentielles du point de vue de l'utilisateur et influencent la qualité et les propriétés du composant, sont examinées en profondeur : microstructure et formation de phase résultant de conditions locales de solidification et de refroidissement ; contraintes résiduelles et distorsion dues au chauffage et au refroidissement et au traitement thermique ; défauts critiques tels que le manque de fusion et la porosité. La microstructure, les phases et les contraintes sont décrites par simulation. L'apprentissage automatique (ML) est utilisé pour corréler les propriétés défectues-processus et aussi pour interpréter la totalité des données (simulation, expérience, analyse). Le travail numérique est accompagné d'expériences, d'analyses et d'essais de matériaux, qui servent à déterminer les paramètres d'entrée pour la simulation, à valider la simulation et à former/valider les modèles ML. À partir des paramètres de processus dérivés des outils numériques, deux composantes réelles seront construites. En ce qui concerne les deux processus AM, une ontologie utilisateur pour les matériaux des fils sera élaborée. Pour l'échange et l'évaluation des données entre les partenaires et avec la plateforme Material Digital, une structure de données uniforme sera élaborée et des formats de données appropriés seront utilisés. La solution AixvipMap existante sera initialement utilisée comme cadre de flux de travail, qui doit être intégré au PMD.

Partenaires du consortium :

OSCAR PLT GmbH

Icône Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Société de recherche et développement pour Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Centre aérospatial allemand)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Promotion of Applied Research, association enregistrée)

ACCESS e.V.

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : philip.howell@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Projet commun : Fabrication de cellules de batterie à partir de données et de capteurs - DORSMAN ; Sous-projet : Accélération de la finalisation des cellules et amélioration de la qualité des batteries lithium-ion grâce à l'utilisation de capteurs innovants et de mesures

Durée : 1 janvier 2025 - 31 décembre 2027

Ce projet de recherche, financé par le BMBF, vise à accélérer la production de batteries lithium-ion.

Le projet conjoint « Data- and Sensorbased Manufacturing of Battery Cells » (DORSMAN) étudie comment rendre la production de batteries au lithium-ion plus efficace et plus rapide. Le projet est financé par le ministère fédéral de l'Éducation et de la Recherche (BMBF) (FKZ : 03XP0633A). En plus de Siemens en tant que coordonnateur, le consortium comprend BioLogic Science Instruments GmbH, l'Institute for Machines-Tools and Industrial Management (iwb) de l'Université technique de Munich et l'Institute for Power Electronics and Electrical Drives (ISEA) de l'Université RWTH-Aachen. L'objectif global est d'accélérer la production de batteries grâce à la technologie innovatrice des capteurs et à la numérisation.

Les batteries sont essentielles au succès de la transition énergétique et de la mobilité. Cependant, le processus de production est long, le taux de rebut est élevé, la qualité des piles varie et ne peut être déterminée de manière fiable qu'à l'aide de procédures de mesure complexes. En particulier, la dernière phase du processus de fabrication, la finalisation des cellules, prend beaucoup de temps. La finalisation comprend plusieurs étapes du processus. Le mouillage, là où l'électrolyte se distribue à l'intérieur de la batterie, la formation, l'endroit où la batterie est chargée et déchargée pour la première fois, et la mesure de l'autodécharge sont particulièrement chronophages. En effet, l'avancement du processus ne peut pas être surveillé avec les moyens actuellement disponibles, et par conséquent des temps d'attente généraux sont nécessaires.

DORSMAN aborde précisément cet aspect du processus de production. De nouveaux capteurs seront intégrés à l'usine de production, ce qui permettra de mieux comprendre les processus électrochimiques à l'intérieur de la cellule. De plus, les procédures de mesure pour déterminer le taux d'autodécharge seront élaborées plus avant. Selon l'état actuel de la technique, ces mesures prennent plusieurs jours, voire plusieurs semaines. Des recherches seront menées sur la façon de réduire la durée des mesures au moyen d'une technologie de mesure appropriée et d'une évaluation des données.

Jusqu'à présent, les capteurs et les procédures de mesure n'ont été démontrés qu'à l'échelle de laboratoire. Dans le cadre de DORSMAN, les résultats obtenus ici seront mis en application industrielle grâce à la coopération entre les instituts de recherche et l'industrie. Une infrastructure numérique sera mise en place pour l'usine de production, qui servira de base au contrôle des processus en ligne basé sur les données de mesure. Les partenaires du projet mettront en œuvre les solutions élaborées dans une usine pilote, où elles seront mises à l'essai. Par la suite, des batteries seront produites dans le cadre de plusieurs campagnes de production et des ajustements seront apportés au processus de production en fonction des mesures enregistrées. Une mise en œuvre réussie permettra d'intégrer la technologie des capteurs et les appareils de mesure dans les installations de production industrielle.

Partenaires du consortium :

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Université technique de Munich)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWH Université d'Aachen)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : felix.katzer@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

Enable (FKZ 03EN3061A) - Projet conjoint ENEFF:Stadt : Enable - Intégration verticale des systèmes de communication et de contrôle pour activer la flexibilité pour l'optimisation énergétique à l'échelle du district. Sous-projet : Contrôle optimisé du système énergétique (Siemens)

Durée : Du 1er avril 2022 au 31 mars 2025

La mise en place d'une technologie de l'information et de la communication (TIC) pour une interaction homogène entre les capteurs, les composants individuels, l'utilisation de systèmes de prévision et les interfaces avec l'exploitant du réseau, le fournisseur d'énergie ou une plateforme de négociation constitue une condition préalable essentielle à la mise en place d'une technologie de l'information et des communications sectorielles des systèmes énergétiques des immeubles et des campus et à la commercialisation de la flexibilité. L'objectif de ce projet est de démontrer cette chaîne complète de TIC sur le terrain, en prenant comme exemple le plus grand développement de district de Bamberg (zone de conversion du campus Lagarde). Un autre objectif du projet est l'évaluation métrologique et simulative de l'évolutivité et de la transférabilité à d'autres districts, ainsi que les économies potentielles qui en découlent en ce qui concerne le CO2 et les coûts. Le contrôle intersectoriel optimisé des charges électriques et thermiques contrôlables, des unités de stockage d'énergie et de conversion d'énergie sera réalisé au moyen d'un système automatisé de gestion de l'énergie qui fonctionne conjointement avec la technologie classique de gestion des bâtiments, des services externes tels que les services météorologiques, des techniques de prévision basées sur l'IA et une plateforme de négociation. Ce faisant, le district sera approvisionné en énergie d'une manière optimisée en termes de coûts et de CO2, en tenant compte de toutes les conditions techniques des limites techniques des différents composants et réseaux.

Partenaires du consortium

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Promotion of Applied Research, association enregistrée)

Stadtwerke Bamberg Energie- und Wasserversorgungs GmbH (Bamberg Municipal Utilities Energy and Water Supply GmbH)

SETrade GmbH

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : stefan.langemeyer@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Projet commun : Nouvelles structures de réseaux énergétiques pour la transition énergétique

Durée : 1 août 2023 - 31 juillet 2026

Siemens AG participe en tant que chef de file du consortium au projet Copernicus ENSURE3.Dans le cadre du projet, Siemens AG contribuera à la réalisation des quatre objectifs principaux et, avec ses partenaires, formulera des recommandations d'action à l'intention de divers intervenants. De plus, Siemens AG travaille sur de nombreuses avancées technologiques dans la boîte à outils de transition énergétique. À titre de contribution à la plateforme de co-démonstration, la « source unique de vérité » sera développée plus avant et des travaux seront effectués sur l'intégration de la technologie flexible de contrôle des postes. Siemens AG a mis en place une salle d'exposition qui sert à transférer les résultats.

Partenaires du consortium

Institut de technologie de Karlsruher (Universitätsaufgabe) (Institut de technologie de Karlsruhe (tâche universitaire))

Technische Universität Dortmund (Université technique de Dortmund)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-Wissenschaftlicher Verein (DVGW Association technique et scientifique allemande pour le gaz et l'eau)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Action environnementale Allemagne)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Université des sciences appliquées de Munich)

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenNet TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPA-RT Allemagne GmbH

Swkiel Netz GmbH

AllGäunetz GmbH & Co. KG

Université Christian-Albrecht zu Kiel (Université de Kiel)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Université de technologie d'Ilmenau)

Institut des sciences de l'Eco. Institut de recherche en sciences de la santé e.V. (Öko-Institut. Institut d'écologie appliquée e.V.)

Avicon Netz GmbH

Hitachi Energy Allemagne AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg (Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Institut de technologie de Karlsruher (Großforschungsaufgabe) (Institut de technologie de Karlsruhe (tâche de recherche à grande échelle))

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Institut d'économie de l'énergie de l'Université de Cologne gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Université de Wuppertal)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : annebauer@siemens.com

Gestionnaire financier : Courriel : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Projet conjoint : Développement d'une infrastructure d'Test pour la validation normative des processus dynamiques des groupes de production décentralisés formant un réseau - F-HIL-Reloaded ; Sous-projet : Développement d'une boîte murale à courant continu décentralisée formant un réseau pour accroître la Security de l'approvisionnement

Durée : 1 octobre 2023 - 30 septembre 2026

L'objectif du projet F-HIL-Reloaded est d'établir un système de simulation et d'essai en temps réel qui modélise une section de réseau de distribution avec une forte interopérabilité des convertisseurs et exécute automatiquement des scénarios de test pour les objets d'essai formant un réseau. Un amplificateur hybride commandé par une interface de puissance dynamique et une impédance de ligne X/R adaptative sont utilisés comme interfaces avec l'environnement réel. Le projet F-HIL-Reloaded s'inscrit dans le prolongement du projet de recherche FhIL ; les connaissances acquises et les résultats obtenus servent de base au développement ultérieur du système d'essai et d'inspection. De plus, le projet tient compte des propriétés de formation de grille des objets d'essai : une boîte murale à courant continu et un convertisseur de formation de grille. Une attention particulière est accordée à l'interopérabilité des convertisseurs. En particulier, les effets de résonance des bornes de recharge pour véhicules électriques en conjonction avec les systèmes photovoltaïques sont simulés à l'aide du système d'essai et d'inspection. Les effets positifs (et potentiellement négatifs) des formeurs de grille dans le réseau de distribution devraient être démontrables par le système d'essai et d'inspection, qui est adapté aux propriétés de formation de grille des objets d'essai. Les essais reproductibles sont destinés à servir de base aux séquences d'essai normalisées pour les systèmes de formation de grille. L'objectif principal du projet F-HIL-Reloaded est d'influencer positivement le développement de convertisseurs de formation et de suivi de réseau au moyen de procédures d'essai normalisées et du système d'essai, assurant ainsi la sécurité de l'approvisionnement dans un approvisionnement énergétique basé exclusivement sur des convertisseurs. Dans la société, la démontrabilité d'un approvisionnement sûr au moyen de systèmes de formation de réseau renforce le sentiment de sécurité et d'acceptation de la transition vers l'énergie verte.

Partenaires du consortium :

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Université des sciences appliquées Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Société Fraunhofer pour la promotion de la recherche appliquée, association enregistrée)

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPA-RT Allemagne GmbH

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : sebastian.nielebock@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

3DGlassGuard (FKZ : 13N16851) - Projet commun : Security par l'System Integration photoniques dans les feuilles de verre ; Sous-projet : Capteur de courant optique intégré planaire

Durée : 1 avril 2024 - 31 mars 2027

3DGlassGuard (FKZ : 13N16851) - Projet commun : Security par l'System Integration photoniques dans les feuilles de verre ; Sous-projet : Capteur de courant optique intégré planaire

Durée : 1 avril 2024 - 31 mars 2027

L'intégration de microstructures optiques tridimensionnelles et d'interfaces robustes dans le verre d'affichage doit être techniquement développée en utilisant l'IOX (implantation ionique) combinée à FS-L (structuration laser femtoseconde) pour permettre la miniaturisation des composants du système photonique. Un nouvel outil de conception pour la DPI (conception photonique inverse) permet efficacement la simulation optique et chimique tridimensionnelle nécessaire. Deux nouveaux principes de détection, uniquement possibles sur cette base, dans le domaine de la mesure du courant et de la détection environnementale, doivent être prédéveloppés et validés fonctionnellement par les partenaires de l'application. Des méthodes d'évaluation intelligente des données des capteurs seront utilisées à cette fin. Les processus de combinaison planifiés appuyés par la conception unissent les avantages de l'IOX (faible amortissement et grandes surfaces) à ceux des FS-L (tridimensionnalité). Cela permet, pour la première fois, d'intégrer des structures optiques tridimensionnelles dans des substrats de verre très fins et de grande surface (< 1 mm). Cette combinaison n'est efficace que sur le plan de la conception au moyen d'une DPI appuyée par l'IA, car les conceptions basées sur des modèles de régression déterminés expérimentalement de manière classique ne peuvent pas être simulées rapidement en raison de limites de calcul. Les capteurs optiques d'aujourd'hui sont souvent à faisceau libre ou à fibres et nécessitent donc un espace d'installation considérable. De plus, les fibres optiques souples sont coûteuses à traiter et à assembler. L'intégration photonique au niveau du système offre donc d'importants avantages en termes de coûts et de miniaturisation. Ceci est réalisé techniquement dans le projet proposé en utilisant des procédés par lots à base de verre d'affichage et de panneaux pour les procédés d'IOX et de métallisation, ainsi que l'intégration de structures optiques tridimensionnelles avec le laser fs dans des feuilles de verre minces, qui sont intégrées en tant que composants de système hautement efficaces dans des systèmes optoélectroniques pour de nouvelles applications telles que le capteur de courant optique.

Partenaires du consortium

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Promotion of Applied Research, association enregistrée)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Université technique de Berlin)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : stefan.nerreter@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projet conjoint : Électronique de puissance durable avec refroidissement innovant pour augmenter la recyclabilité - GreenInverter ; Sous-projet : Variantes technologiques et système d'onduleur

Durée : Du 1er mars 2024 au 28 février 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projet conjoint : Électronique de puissance durable avec refroidissement innovant pour augmenter la recyclabilité - GreenInverter ; Sous-projet : Variantes technologiques et système d'onduleur

Durée : Du 1er mars 2024 au 28 février 2027

Le projet « GreenInverter » vise à établir de nouvelles normes pour le matériel recyclable, réparable et évolutionnaire dans le domaine de la conversion de l'énergie électrique. Parallèlement, l'efficacité énergétique doit être considérablement améliorée. Les avantages seront démontrés à l'aide d'un onduleur à titre d'exemple. L'état actuel de la technique, qui repose sur le principe de l'élaboration de composants individuels, doit être remplacé par une nouvelle approche systémique. Grâce à une approche novatrice et perturbatrice pour une stratégie commune de refroidissement et d'isolation, la température des composants sera réduite et l'utilisation de nouveaux matériaux sera permise, ce qui augmentera l'efficacité énergétique. Une augmentation importante de la recyclabilité, une réduction de l'empreinte CO2 du produit et une augmentation de la durée de vie du produit grâce à une répartition plus homogène de la température au sein de l'onduleur seront également obtenues. De plus, les nouveaux modèles opérationnels futurs seront inclus dans les considérations, ce qui signifie que la conception et la mise en page seront moins déterminées par les coûts de fabrication. Le projet se concentre sur trois domaines clés : « Efficacité énergétique », « Recyclabilité, circularité et dématérialisation » et « Durée de vie, utilisation des composants et flexibilité d'utilisation ». Des solutions perturbatrices pour des améliorations importantes dans tous ces domaines seront recherchées et élaborées, qui seront démontrées sous la forme de prototypes fonctionnels. Le consortium estime qu'avec la mise en œuvre complète des résultats, un potentiel d'économie d'énergie de plus de 1,6 TWh par année peut être atteint en Allemagne. Siemens apporte son expertise en R-D dans le domaine de l'électronique, des méthodes de refroidissement et de la conception et de la fabrication d'onduleurs. Cela comprend de nombreuses années d'expérience dans la conception, la construction, l'installation et l'exploitation d'installations expérimentales et dans la direction de grands projets de recherche et développement.

Partenaires du consortium :

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg (Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Société Fraunhofer pour la promotion de la recherche appliquée, association enregistrée)

Sumida Components & Modules GmbH

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : joern.grundmann@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Projet commun : Systèmes d'assistance pour le fonctionnement automatisé optimisé du système dans les réseaux de distribution - Titre du sous-projet : Exploitation optimale automatisée du système

Durée : 1 décembre 2024 - 30 novembre 2027

GridAssist (03EI6126A) - Projet commun : Systèmes d'assistance pour le fonctionnement automatisé optimisé du système dans les réseaux de distribution - Titre du sous-projet : Exploitation optimale automatisée du système

Durée : 1 décembre 2024 - 30 novembre 2027

Le projet GridAssist vise à développer des systèmes d'assistance pour optimiser le fonctionnement automatisé des réseaux de distribution. Cette mesure vise à permettre une meilleure intégration des générateurs d'énergie renouvelable dans le réseau électrique. Des solutions adaptées individuellement aux niveaux de tension seront élaborées. La transférabilité de ces solutions et la mise à l'essai sur le terrain des systèmes d'assistance sont des éléments centraux du projet. Une observabilité suffisante constitue la base de toute automatisation des réseaux de distribution. Plus le niveau de tension est bas, moins on en sait actuellement sur l'état réel du réseau. Par conséquent, dans GridAssist, l'observabilité nécessaire sera d'abord établie. En plus de l'installation de la technologie de mesure, des concepts appropriés doivent être élaborés sur la façon dont les données de mesure peuvent être intégrées le plus efficacement possible aux gestionnaires de réseau respectifs et à leurs processus. Avec une technologie de mesure et de communication suffisamment installée, c.-à-d. compte tenu de l'observabilité, l'état respectif du réseau peut ensuite être analysé. En plus des méthodes analytiques, des méthodes fondées sur les données seront utilisées. À partir de l'analyse de l'état du réseau, les décisions seront prises par les systèmes d'assistance. Il peut s'agir de recommandations de mesures à prendre à l'intention de l'exploitant du système ou d'une répartition entièrement automatisée de la flexibilité. Siemens apporte son expertise dans l'automatisation du réseau et le développement de logiciels, en particulier dans le domaine des jumeaux numériques et de l'IA. Un aspect central de GridAssist est l'automatisation des processus dans le réseau de distribution. C'est indispensable en raison de l'évolution actuelle. En plus de ces aspects techniques, le projet vise à réduire les coûts d'exploitation et d'investissement des gestionnaires de réseau. Cet objectif est atteint grâce à une meilleure gestion des actifs et à une réduction du besoin d'expansion du réseau.

Partenaires du consortium :

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPA-RT Allemagne GmbH

Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg (Université Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWH Université d'Aachen)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : annebauer@siemens.com et christian.scheibe@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

KOlibRi (FKZ : 03LB3039A) - Projet conjoint : Structures légères complexes pour applications électroniques dans le cadre de la mobilité ; Sous-projet : Conception et essai de démonstrateurs en mousse métallique pour l'électronique de puissance dans la mobilité

Durée : Du 1er décembre 2021 au 28 février 2025

Le projet KoliBRI aborde le refroidissement des moteurs électriques et de l'électronique de puissance grâce à l'utilisation de nouvelles structures légères faites de mousses métalliques à cellules ouvertes. Celles-ci devraient offrir une meilleure performance de refroidissement et, surtout, permettre de nouvelles conceptions. En utilisant des structures en mousse métallique à cellules ouvertes, la performance de refroidissement doit être augmentée de 20 à 50 % dans le même espace d'installation ou, pour le même rendement, réduire le poids de 50 %. De plus, on s'attend à ce que les méthodes de fabrication examinées, comme le coulage et le revêtement par investissement, entraînent une réduction des coûts de 75 % par rapport à la fabrication purement additive (p. ex. frittage sélectif au laser). De plus, les avantages structurels et mécaniques des mousses métalliques (rapport rigidité/volume élevé) permettent d'intégrer les refroidisseurs dans la conception pour l'application respective, ce qui permet d'obtenir une réduction supplémentaire du poids en tirant parti de la capacité de charge mécanique en conjonction avec le refroidissement. Un autre axe de recherche est l'impression directe de structures en mousse métallique sur des modules de puissance. Cela améliore les performances thermiques tout en économisant du poids et des ressources, car une plaque de base conventionnelle pour le refroidisseur peut être omise. Étant donné que seules les solutions techniques circulaires dans le cycle de vie des composants ont moins d'impact environnemental que les solutions standard, le projet aborde également la dégradation des composites et la récupération à tri unique des matériaux utilisés, bien que la manipulation des surfaces galvanisées soit considérée comme difficile du point de vue du recyclage. Les solutions techniques développées sont intersectorielles et couvrent l'ensemble du spectre de la mobilité (voitures, autobus, camions, trains, vol électrique,...). Tout au long du projet, les données et les logiciels d'évaluation du cycle de vie seront perfectionnés pour faciliter l'évaluation environnementale pour les concepteurs dans les premières phases de conception à l'avenir.

Partenaires du consortium :

Valeo eAutomotive Allemagne GmbH

iPoint-Systems GmbH

HSO Herbert Schmidt GmbH & Co. KG

NRU GmbH

Technische Universität Bergakademie Freiberg (Université technique Bergakademie Freiberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Société Fraunhofer pour la promotion de la recherche appliquée, association enregistrée)

Technische Universität Dresden (Université technique de Dresde)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : christian.baar@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

LeiKo (FKZ 03EI6041A) - Projet conjoint : Condensateurs à film fiables à potentiel de puissance accru ; Sous-projet : Modèles à durée de vie et nano-technologie pour les condensateurs à film ayant un potentiel de puissance accru en tant que composante de l'amélioration de l'infrastructure du réseau

Durée : Du 1er février 2021 au 31 juillet 2024

L'objectif global du projet de recherche OntoMat est de rechercher des solutions de développement et d'optimisation de matériaux basées sur des données pour les composants thermoplastiques et renforcés de fibres thermodurcissables utilisés industriellement, ainsi que les matériaux et les procédés de fabrication utilisés pour leur production, y compris la prise en compte des cycles des matériaux. Une description harmonisée des relations entre les échelles entre les matériaux, les procédés et les composants n'est actuellement pas disponible pour les matériaux renforcés par des fibres. De même, l'intégrité des données, de la caractérisation des matériaux aux procédés de fabrication, en passant par les méthodes de simulation, est insuffisante. La recherche d'une description ontologique harmonisée libère donc un potentiel inutilisé auparavant pour le développement de matériaux fondés sur les données et l'optimisation des processus. Ce sous-projet porte spécifiquement sur :

• Élaboration de relations causales pertinentes (description numérique du matériel) ;

• l'élaboration, la construction et la validation de la chaîne de processus de simulation à plusieurs échelles avec intégration des processus ;

• Analyse et incorporation du cycle des matériaux dans la description ontologique.

Ici, en mettant l'accent sur les composites polymères moulables par injection et compression tels que les SMC, des descriptions formelles du « flux de travail technique » aux niveaux macro et microscopique doivent être élaborées. Les relations causales pertinentes qui en résultent constituent la base de la création d'ontologies interéchelles et de l'établissement de la chaîne de processus de simulation multiéchelle bidirectionnelle comme deuxième objectif. La promotion des cycles matériels constitue le troisième objectif. Pour cela, il est nécessaire de déterminer les influences des propriétés des matériaux potentiellement de moindre qualité et, d'autre part, de cartographier les processus de recyclage dans la description ontologique, afin de promouvoir des développements durables déjà dans la phase de conception.

Partenaires du consortium

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Society for the Promotion of Applied Research, association enregistrée)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (association enregistrée à l'Institut FIBRE de Brême)

• 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. (association enregistrée au Centre aérospatial allemand)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Personnes-ressources :

• Gestionnaire de projet : martin.koerdel@siemens.com

• Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

PREDICTECO (FKZ 01MN23014A) - Projet commun : Développement de produits tenant compte de l'évaluation de la Sustainability appuyée par la simulation (PREDICTECO) - Sous-projet : Digital Twin vert continu avec connexion de processus de fabrication virtuels et physiques pour une conception et une optimisation durables

Durée : 1 juin 2023 - 31 mai 2026

L'objectif global du projet est de fournir une plateforme pour évaluer et optimiser la durabilité des processus de fabrication à forte intensité de ressources déjà à l'étape de la conception. La modélisation des procédés de fabrication sert de base. Ainsi, toutes les données attendues et leur regroupement sont connus au début du processus et peuvent être fournies sous forme de structure de données dans un jumeau numérique vert. Selon la structure de données, des interfaces pour la prévision de la durabilité à l'aide du logiciel LCA sont fournies. En raison des flux d'information connus, des évaluations préliminaires efficaces peuvent être utilisées au moyen de l'Edge Computing. Plus précisément, les sous-objectifs suivants sont abordés :

Élaboration de critères et d'indicateurs quantifiables et mesurables pour évaluer l'empreinte écologique des procédés de fabrication de matériaux composites
Intégration de critères et d'indicateurs pertinents dans les outils de simulation pour la conception des plans d'usine et des étapes de processus en fonction des valeurs cibles
Intégration de critères pertinents dans les outils de planification de la fabrication propres à chaque produit pour concevoir la conception de produits (ICA/CAM) en fonction des valeurs cibles
Acquisition automatisée et normalisée des données en temps réel, prétraitement, documentation et comparaison des données recueillies avec des valeurs cibles définies comme base pour des solutions d'optimisation réellement réalisables.

Sur cette base, le sous-projet peut être divisé en cinq objectifs de travail :

PREDICTECO (FKZ 01MN23014A) - Projet commun : Développement de produits tenant compte de l'évaluation de la Sustainability appuyée par la simulation (PREDICTECO) - Sous-projet : Digital Twin vert continu avec connexion de processus de fabrication virtuels et physiques pour une conception et une optimisation durables

Durée : 1 juin 2023 - 31 mai 2026

Élaboration de critères et d'indicateurs quantifiables et mesurables pour évaluer l'empreinte écologique des procédés de fabrication de matériaux composites
Intégration de critères et d'indicateurs pertinents dans les outils de simulation pour la conception des plans d'usine et des étapes de processus en fonction des valeurs cibles
Intégration de critères pertinents dans les outils de planification de la fabrication propres à chaque produit pour concevoir la conception de produits (ICA/CAM) en fonction des valeurs cibles
Acquisition automatisée et normalisée des données en temps réel, prétraitement, documentation et comparaison des données recueillies avec des valeurs cibles définies comme base pour des solutions d'optimisation réellement réalisables.

Sur cette base, le sous-projet peut être divisé en cinq objectifs de travail :

Élaboration de modèles globaux de LCA Cradle-to-Cradle pour les composants à base de matériaux composites
L'élargissement des solutions de simulation de processus existantes au niveau de la fabrication et de l'usine pour y inclure les critères et indicateurs d'évaluation élaborés
L'intégration d'indicateurs et de critères d'évaluation dans la planification de la fabrication (CAM) propre aux produits
L'acquisition et le traitement de données de processus réels à l'aide de dispositifs périphériques
Démonstration et collecte des exigences en vue d'un transfert à la fabrication générale

Partenaires du consortium :

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Comundwerkstoffe Realisation and Marketing New Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACTEZ Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (association enregistrée au Centre aérospatial allemand)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : oliver.lohse@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Projet commun : Augmentation de la durée de vie des convertisseurs grâce à l'optimisation optimisée des composants à l'aide d'un double IA numérique - PV4Life ; Sous-projet : Prédiction de la durée de vie des composants du convertisseur basée sur des capteurs

Durée : 1 août 2023 - 31 juillet 2026

Dans le cadre de ce sous-projet, Siemens AG recherche une utilisation améliorée et plus fiable des systèmes fondés sur des convertisseurs et de leurs composants essentiels. Une utilisation plus efficace des convertisseurs de puissance, ainsi que la prolongation de leur durée de vie et l'amélioration de leur fiabilité, peuvent sauver les ressources naturelles. L'objectif du sous-projet de Siemens AG est la surveillance de l'état par capteurs, qui permet d'intégrer le vieillissement déterminé dans une stratégie d'exploitation individuelle qui utilise de manière optimale le système PV sans gaspiller de puissance ni de durée de vie. Des capteurs supplémentaires dans le module de puissance seront utilisés pour faire des prévisions sur la durée de vie, ce qui servira de base aux modèles de systèmes d'onduleurs photovoltaïques. À cette fin, des capteurs appropriés seront sélectionnés et évalués expérimentalement en ce qui concerne leur sensibilité à la détection du vieillissement des composants du convertisseur. Les essais accélérés sur la durée de vie entraîneront diverses défaillances liées au vieillissement, qui seront détectées et évaluées tôt par des capteurs. Les données recueillies au cours des expériences seront comparées aux données conventionnelles provenant d'essais accélérés sur la durée de vie afin d'évaluer la valeur ajoutée de la surveillance de la durée de vie par capteur. Pour cela, des bancs d'essai spécifiques pour les semi-conducteurs seront mis en place pour les optimisations prises en charge métrologiquement, et la technologie des capteurs dans le module de puissance sera élargie. Siemens fournira les données de mesure basées sur des capteurs provenant d'essais accélérés sur la durée de vie aux partenaires du projet pour le développement de modèles numériques jumeaux qui tiennent compte des phénomènes de vieillissement et des charges individuelles se produisant dans l'application. En particulier, les données générées par les capteurs serviront d'entrée pour les modèles de vie basés sur l'IA chez les partenaires du projet. Ces modèles optimisent l'utilisation et la durée de vie des systèmes d'onduleurs photovoltaïques en ajustant les paramètres de fonctionnement en fonction du vieillissement croissant.

Partenaires du consortium

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Université des sciences appliquées Bonn-Rhein-Sieg)

OPA-RT Allemagne GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Société Fraunhofer pour la promotion de la recherche appliquée, association enregistrée)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : kai.kriegel@siemens.com

Gestionnaire financier : Courriel : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projet collaboratif : Gestion de l'énergie multimodale à capacité de déploiement REMEASURE pour les supermarchés ; Sous-projet : Déplacement prédictif de charge multimodale modélisé dans un supermarché pilote

Durée : Du 1er décembre 2022 au 30 novembre 2025

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projet collaboratif : Gestion de l'énergie multimodale à capacité de déploiement REMEASURE pour les supermarchés ; Sous-projet : Déplacement prédictif de charge multimodale modélisé dans un supermarché pilote

Durée : Du 1er décembre 2022 au 30 novembre 2025

Pour atteindre les objectifs climatiques nationaux et européens, l'expansion de la production d'électricité renouvelable fluctuante doit être accélérée et utilisée efficacement. En plus de l'expansion coûteuse des réseaux énergétiques et des capacités de stockage, les systèmes énergétiques locaux existants peuvent être utilisés pour déplacer la demande par rapport à l'offre d'énergie renouvelable grâce au transfert de charge multimodal. Il faut une solution rapide, évolutive et économique. Les supermarchés sont d'un grand intérêt parce que leurs systèmes énergétiques sont en grande partie normalisés. De plus, ils sont entièrement équipés d'une technologie de mesure et disposent d'un degré élevé d'automatisation. Le potentiel de transfert de charge existe en raison de la flexibilité du réseau de réfrigération local du supermarché en conjonction avec les consommateurs de réfrigération contrôlables, tels que les congélateurs ou les chambres froides. Les systèmes énergétiques des supermarchés à la fine pointe de la technologie sont généralement exploités uniquement en fonction de la demande, selon des règles statiques. Une telle exploitation n'est pas efficace, puisque l'approvisionnement en énergies renouvelables fluctuantes n'est pas pris en compte et ne peut donc pas être utilisé efficacement. L'objectif du projet est de déterminer si une utilisation efficace des énergies renouvelables fluctuantes est possible grâce au transfert de charge multimodal, en particulier en ce qui concerne l'approvisionnement en réfrigération des supermarchés. Cela tiendra compte à la fois des prix dynamiques de l'électricité et des prévisions des conditions limites dynamiques, telles que les charges électriques et thermiques de base. La faisabilité technique sera démontrée par simulation et validée dans l'exploitation réelle d'un supermarché pilote. Les efforts déployés pour installer le système de gestion de l'énergie et toute mise à niveau nécessaire du système énergétique, par exemple au moyen d'appareils de mesure supplémentaires ou d'ajustements dans l'automatisation, devraient être maintenus aussi bas que possible.

Partenaires du consortium

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWH Université d'Aachen)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : stefan.langemeyer@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

RIESIQ (01IS24087A) - Projet collaboratif : Recherche et essai de nouvelles méthodes d'IA pour des systèmes de qualité industrielle robustes, intelligents et efficaces

Durée : 1 décembre 2024 - 30 novembre 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Projet collaboratif : Recherche et essai de nouvelles méthodes d'IA pour des systèmes de qualité industrielle robustes, intelligents et efficaces

Durée : 1 décembre 2024 - 30 novembre 2027

L'objectif de ce projet de recherche est de pallier les déficits des modèles génératifs d'IA ou des grands modèles linguistiques (LLM) en ce qui concerne leur applicabilité dans les processus de production industrielle. L'accent est mis sur la recherche et la mise à l'essai de méthodes d'apprentissage robustes mais flexibles qui permettent de modéliser des systèmes dynamiques complexes et des processus physiques avec une précision suffisante, ainsi que de contrôler intelligemment et de manière interprétable. Les besoins en ressources nécessaires pendant la formation et l'inférence doivent être minimisés par des algorithmes efficaces en matière de données afin d'assurer une utilisation durable et respectueuse de l'environnement à l'échelle industrielle. Pour atteindre ces objectifs, l'accent sera mis sur un couplage évolutif et synergique des algorithmes de ML et des méthodes de simulation numérique, ainsi que sur des méthodes RL résilientes et pratiques pour l'optimisation des commandes fondées sur ces méthodes. Les méthodes qui en résultent doivent répondre simultanément à des exigences élevées de transparence et d'explicabilité, c'est pourquoi un accent supplémentaire est mis sur la recherche de nouvelles techniques d'interprétation pour les architectures de modèles structurés. Les modules de solution d'IA nouvellement développés seront testés de manière prototypique et pratique à l'aide de processus automatisés de production et d'assurance qualité dans la fabrication de cellules de batteries lithium-ion, démontrant ainsi la valeur ajoutée du processus de transformation piloté par l'IA vers une usine évolutive et flexible du futur.

Partenaires du consortium

deepset GmbH

Université technique de Berlin (TU Berlin)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : marc.weber@siemens.com

Gestionnaire financier Courriel : roland.deak@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Projet collaboratif : Prolongation de la durée de vie utile des systèmes de stockage grâce à la gestion des microcycles avec surveillance continue de l'état - VALUE-M

Durée : 1 juin 2023 - 31 mai 2026

Siemens AG est active sur le marché en tant que fournisseur de solutions et de composants, ainsi qu'en tant que partenaire de développement de projets. Dans ce contexte, Siemens travaillera principalement à la mise en œuvre technique et à l'exploitation commerciale potentielle des résultats du projet VALUE-M. Dans le développement d'algorithmes, Siemens assurera la compatibilité avec les projets tiers en cours et la faisabilité des systèmes industriels. Outre la mise en œuvre de logiciels de communication et de systèmes infonuagiques, ce qui est moins critique pour VALUE-M, l'accent est mis sur le développement d'unités de contrôle locales qui exploitent de manière optimale le système de stockage respectif à contrôler, en utilisant les algorithmes développés dans une structure multi-usages pour plusieurs formes de gestion simultanément. Pour vérifier pratiquement le potentiel économique d'un algorithme étendu et d'une technologie de contrôle dans l'esprit du projet, les systèmes de démonstration individuels seront gérés par une société de négoce d'électricité sous-traitée. Du côté matériel, des méthodes d'intégration technique des unités de stockage de seconde vie seront élaborées, où les systèmes fournis par des tiers pourront être complétés par une technologie de contrôle appropriée. Spécifiquement pour la gestion polyvalente, y compris la réserve instantanée, des réserves de puissance suffisantes et une vitesse de réaction élevée seront assurées dans le choix de l'électronique de puissance pour compenser les perturbations à très court terme du réseau.

Partenaires du consortium

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWH Aachen University)

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : heiko.winterstein@siemens.com

Gestionnaire financier Courriel : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Projet collaboratif : Atténuation fiable des perturbations dans les réseaux énergétiques à l'aide de composants périphériques capables en temps réel

Durée : 1 novembre 2022 - 31 octobre 2025

Motivation : La qualité de l'approvisionnement en électricité dans les réseaux industriels s'est considérablement détériorée en raison de la complexité croissante et du dynamisme des consommateurs qui causent des perturbations au réseau. Parallèlement, les systèmes de l'Industrie 4.0, très en réseau, sont très sensibles à ces perturbations du réseau. Cela entraîne de plus en plus de temps d'arrêt des usines avec des coûts élevés. À l'heure actuelle, les fortes charges ou les interférences mutuelles défavorables des composantes du réseau ne peuvent pas être détectées à l'avance. Les principaux objectifs de VE4 sont la détection continue et la compensation active intelligente des perturbations dans les réseaux d'approvisionnement en énergie électrique pour l'industrie. Une augmentation importante de la robustesse, ainsi que de l'efficacité énergétique et des ressources, doit être atteinte. À cette fin, un nouveau système de rémunération numérique distribué doit être développé. Il s'agit d'un réseau de capteurs hétérogènes en temps réel et de dispositifs de périphérie, qui permettent de prédire rapidement les signaux de perturbation sur la base de ML et de calculer les signaux de contre-couplage pour compenser les perturbations. Les signaux de contre-couplage sont finalement renvoyés dans la grille par des filtres actifs. Les bases d'une surveillance flexible de la centrale et d'un contrôle en temps réel au moyen de technologies de dispositifs de bordure sont ainsi créées. Les interfaces doivent être normalisées. Cela rend le système flexible et extensible pour un large éventail de tâches de contrôle et de diagnostic dans les réseaux d'énergie numériques — bien au-delà de la compensation active des perturbations prévue dans le projet. L'installation de diagnostic et de compensation des perturbations basée sur des dispositifs de bordure pour les réseaux numériques modernes d'approvisionnement en énergie industrielle doit être développée en plusieurs étapes. Le matériel et les logiciels seront conceptualisés et réalisés de manière prototypique. Cela comprend les nœuds de mesure en temps réel en réseau synchronisés dans le temps, les dispositifs de périphérie avec des méthodes d'apprentissage automatique, un ordinateur en nuage et les filtres actifs synchronisés dans le temps. Le rendement sera évalué dans un démonstrateur de système global dans une usine réelle.

Partenaires du consortium :

Technische Universität Dortmund (Université technique de Dortmund)

Meanwave GmbH

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

Bleenco GmbH

Personnes-ressources :

Gestionnaire de projet : stefan.haensel@siemens.com

Gestionnaire financier : bianca.miene@siemens.com

Fournisseur de financement : BMFTR

Projets de financement : Siemens en tant que partenaire

Vous trouverez ici des projets de financement nationaux et internationaux auxquels Siemens participe, non seulement en repoussant les limites de ce qui est possible sur le plan technologique, mais aussi en développant des solutions durables et globales à certains des défis les plus urgents de notre époque.

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3D-i-GeneralTOL (FKZ 03TN0057A) - Modélisation 3D avec tolérances générales implicites basées sur la norme DIN ISO 2768-1/2 ou DIN 2769 pour le développement ultérieur de l'ISO 22081 - 3D-i-Generaltol

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DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Projet commun : Conception numérique de matériaux et de processus pour la fabrication additive à base de fil - DiMAD - ; Sous-projet : Chaîne de fabrication numérique pour le procédé WAAM des aciers fortement alliés

Enable (FKZ 03EN3061A) - Projet conjoint ENEFF:Stadt : Enable - Intégration verticale des systèmes de communication et de contrôle pour activer la flexibilité pour l'optimisation énergétique à l'échelle du district. Sous-projet : Contrôle optimisé du système énergétique (Siemens)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Projet commun : Nouvelles structures de réseaux énergétiques pour la transition énergétique

EviProd (FKZ 03EE5133A) - Projet commun : Revêtement thermique évident des composants de turbines à gaz fortement sollicités pour la production d'énergie de remplacement ; Titre du sous-projet : EviProd - Gestion des données et IA pour l'optimisation des revêtements par pulvérisation

3DGlassGuard (FKZ : 13N16851) - Projet commun : Security par l'System Integration photoniques dans les feuilles de verre ; Sous-projet : Capteur de courant optique intégré planaire

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projet conjoint : Électronique de puissance durable avec refroidissement innovant pour augmenter la recyclabilité - GreenInverter ; Sous-projet : Variantes technologiques et système d'onduleur

GridAssist (03EI6126A) - Projet commun : Systèmes d'assistance pour le fonctionnement automatisé optimisé du système dans les réseaux de distribution - Titre du sous-projet : Exploitation optimale automatisée du système

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A) - Projet commun : Systèmes de batteries hybrides et flexibles dans le transport ferroviaire (HyflexBahn)

KOlibRi (FKZ : 03LB3039A) - Projet conjoint : Structures légères complexes pour applications électroniques dans le cadre de la mobilité ; Sous-projet : Conception et essai de démonstrateurs en mousse métallique pour l'électronique de puissance dans la mobilité

Profit_mq (FKZ 10200314) - Processus de qualification des matériaux pour les méthodes de fusion par lit de poudre laser

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Projet commun : Augmentation de la durée de vie des convertisseurs grâce à l'optimisation optimisée des composants à l'aide d'un double IA numérique - PV4Life ; Sous-projet : Prédiction de la durée de vie des composants du convertisseur basée sur des capteurs

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projet collaboratif : Gestion de l'énergie multimodale à capacité de déploiement REMEASURE pour les supermarchés ; Sous-projet : Déplacement prédictif de charge multimodale modélisé dans un supermarché pilote

RIESIQ (01IS24087A) - Projet collaboratif : Recherche et essai de nouvelles méthodes d'IA pour des systèmes de qualité industrielle robustes, intelligents et efficaces

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Projet collaboratif : Prolongation de la durée de vie utile des systèmes de stockage grâce à la gestion des microcycles avec surveillance continue de l'état - VALUE-M

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Projet collaboratif : Atténuation fiable des perturbations dans les réseaux énergétiques à l'aide de composants périphériques capables en temps réel

Projets de financement : Siemens en tant que partenaire

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Projets de financement

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Méintol 3D (FKZ 03TN0057A)

AdapEdge (FKZ 16ME0547K)

Adhybau 2 (20M2202A)

Boléro (FKZ 03EI4041A)

CBC-VERT (FKZ 13N15451)

DAFODIL (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FZ : 03EI3067A)

Digizug3D (FKZ 13IK031A)

DiMAD (FKZ 13XP5188A)

DORSMAN (FKZ 03XP0633A)

Enable (FKZ 03EN3061A)

ASSURER 3 (FKZ 03SFK1A0-3)

EviProd (FKZ 03EE5133A)

F-Hil rechargé (FKZ 03EI6104A)

Protecteur de verre 3D (FKZ : 13N16851)

Onduleur vert (FKZ 03EN4079A)

Assistance au réseau (03EI6126A)

Hyflexbahn (FKZ 03ETE045A)

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sur TOMAT (13XP5197A)

PrédicTEC (FKZ 01MN23014A)

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RIESIQ (01 IS24087A)

VALEUR-M (FKZ 16BZF332A)

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Projets de financement : Siemens en tant que partenaire

CAPACITÉ — Tablette haptique pour l'accessibilité du contenu numérique aux malvoyants

ADRA-e — Coordination européenne, sensibilisation, normalisation et adoption d'une IA, de données et de robotique fiables en Europe

ADROIT-6G — Architecture ouverte et programmable distribuée pilotée par l'intelligence artificielle pour les réseaux 6G

AerOS — Meta système d'exploitation européen autonome, évolutif, fiable et intelligent pour le continuum IoT edge-cloud

Confiance automatique

AVEL — Développement d'un terreau inorganique pour les machines électriques et l'électronique de puissance

CODECO — Orchestration cognitive décentralisée du cloud de périphérie

CoÉvolution

COGNIFOG — Technologies et solutions pour le commerce de données, la monétisation, l'échange et l'interopérabilité

Connect4HCA — Réseau de communication flexible à base de dron avec fonctionnalité de capteur pour les installations de production modernes

CONTENIR — Menaces du domaine numérique

CTSimu2 — Simulation réaliste de systèmes réels de tomodensitométrie à rayons X

ECO:DIGIT (projet collaboratif) — Favoriser l'informatique verte et la transformation numérique ; sous-projet : Favoriser l'informatique de pointe verte

EDGELESS — Cloud cognitif : Continuum informatique reposant sur l'IA, du cloud à la périphérie (RIA)

EMDRIVE — Performances informatiques embarquées et hiérarchie de diagnostic, des capteurs à la périphérie

EREP — Remise en état réussie grâce à la prise de décision basée sur les données et à la planification intelligente des processus

EuroBin — Réseau européen de robotique et d'IA

EvoFrame — Développement et validation d'un cadre évolutif et centré sur l'humain pour les organisations capables de transformer

HEROES — Systèmes électroniques de puissance intelligents hautement efficaces et fiables

Hexa-X-II — Initiative phare européenne 6G

HoverGan — Développement de semi-conducteurs de puissance GaN innovants pour les applications à haute tension

HTA 2.0 — Ancrages de confiance matérielle pour la prochaine génération de systèmes embarqués sécurisés

MÉDAILLE — Lac de données médicales pour l'aide à la décision médicale basée sur l'IA

NextGenAI — Intelligence artificielle de nouvelle génération

RADAR — IA robuste pour les industries numériques

REBOOT — Technologies informatiques résilientes et éconergétiques pour une transformation numérique durable

SafeOps — Sécuriser les opérations industrielles grâce à des systèmes d'assistance basés sur l'IA

SAISON — Réseaux ContinuUM sécurisés et écoénergétiques définis par logiciel

TESLA — Gestion fiable, explicable et sécurisée du cycle de vie de l'IA

VITAMINE — IA digne de confiance pour les applications industrielles

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