Projektek finanszírozása

3D-i-GeneralTOL (FKZ 03TN0057A) - 3D modellezés implicit általános tűrésekkel DIN ISO 2768-1/2 vagy DIN 2769 alapján az ISO 22081 - 3D-i-GeneralTOL további fejlesztéséhez

Időtartam: 2023. október 1. - 2025. szeptember 30.

Siemens AG (SAG), Siemens Energy Global GmbH & Co. A KG (SE) és a Technische Universität Dresden (TUD) egyesítette erőit annak érdekében, hogy elősegítsék az előretekintő, 3D-alapú, digitális munkamódszer folyamatos bevezetését a német iparban. Ebből a célból egy szabványosított konvenciót kell kidolgozni, amely lehetővé teszi a tolerált felületek meghatározását közvetlenül a 3D CAD geometriai modellekből, anélkül, hogy kifejezetten meg kellene határozni a méreteket és a formát. Ez a konvenció kiegészíti és egyszerűsíti a meglévő GPS-szabványrendszer (ISO 16792, ISO 22081) alkalmazását, különösen a funkcionális/technológiailag alárendelt geometriai elemek esetében. A meglévő és az egész iparágban elfogadott GPS-szabványrendszerbe történő beágyazásával biztosítható lesz az új szabvány alkalmazása. Az általános toleranciák/szabad méretek bizonyított elképzelése úgy bővül, hogy ezek a tűrési előírások közvetlenül alkalmazhatók a 3D CAD modellben méretezetlen és tűrésmentes geometriai elemek esetében is, ezáltal jelentős időmegtakarítást tesz lehetővé.

Konzorciumi partnerek:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Drezdai Műszaki Egyetem

Kapcsolat:

Projektvezető: christian.lipp@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Edge számítási modulok rugalmas elektronikai gyártáshoz adaptív folyamatoptimalizálással

Időtartam: 2022. július 1. - 2025. december 31

A projekt célja a termékek gyártásának optimalizálása az ipar 4.0 környezetben. A projekt átfogó célja az adaptív folyamatoptimalizálás összetett, akár térben elosztott gyártási környezetben a szabadon elérhető információk/adatok felhasználásával és értékelésével. Különböző forgatókönyvek esetén ezek az adatok felhasználhatók a gyártási termelékenység és a minőség célértékre történő optimalizálására. Ez egyrészt vonatkozik a rendkívül hatékony gyártásra, ahol a termelékenység növekedése még mindig érhető el, például a kiválasztott tesztstratégia kiigazításával. Ugyanakkor ez vonatkozik azokra a gyártásokra is, amelyeket alacsonyabb vagy hamisított nyersanyagok, vagy akár az egyes gépek elleni célzott támadás révén kidobnak egyensúlyból, és amelyek gyorsan visszaállíthatók megbízható üzemmódba az instabil üzemmódok korai felismerésével. Ebből a célból a projekt ötvözi az AI/Federated learning alkalmazásával végzett adatértékelési módszereket az adatfúzióra szakosodott processzorokat és egy kapcsolódó univerzális érzékelőhálózatot tartalmazó élszámítási modulok használatával. Ezt a hálózatot a szabadon hozzáférhető adatok helyi gyűjtésére fogják használni — például környezeti adatokat, például hőmérsékletet, páratartalmat, gyorsulást és működési zajt mérnek, de alternatív értékek is lehetségesek, mint az UV-sugárzás, a levegő minősége, E- és B-mezők stb. Az adatokat az AI feldolgozza, tömöríti és értékeli; a gyártás minőségi és termelékenységi paramétereivel való összehasonlítást követően meghatározzák a folyamatban lévő termelés feltételszintjét. Ezt a feltételszintet úgy tervezték, hogy független legyen a meglévő digitális gyártási infrastruktúrától, és így független adatforrásként szolgál a gyártás optimalizálására vonatkozó döntésekhez. A visszacsatolási hurok révén az AI célja, hogy folyamatosan tanulja és javítsa döntéseit.

Konzorciumi partnerek:

• Bielefeldi Egyetem (Bielefeldi Egyetem)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Berlini Műszaki Egyetem)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer Társadalom a Fraunhofer Founderung der angewandten Research Inengetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Előrelépésért)

Kapcsolat:

Projektvezető: matthias.heimann@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

AdhyBau2 (20M2202A) - Teljes projekt: A repülőgépek tanúsítható hidrogén-elektromos meghajtórendszerének fejlesztése és a kriogénhűtéses villanymotor tesztelése - AdHybau2; - Alprojekt: Digitális fejlesztési módszerek és innovatív gyártási koncepciók rendkívül hatékony elektromos meghajtásokhoz kriogén hűtéssel.

Időtartam: 2024. augusztus 1. - 2028. július 31.

A projekt a digitalizációs módszerek továbbfejlesztésére, az additív gyártás innovatív megközelítéseire és az elektromos gépek zavaró technológiáinak vizsgálatára összpontosít. A projekt az előd projekt eredményeire épül, és kibővíti azokat a jövőbeni légi közlekedési tanúsítás szempontjából fontos szempontokkal. Pontosabban, a Digital Twin ikerben lévő hidrogénhűtéses elektromos meghajtás feltérképezését célozzák. Az úgynevezett modellsorrend-csökkentéssel a számítási időt és erőforrásokat kell megtakarítani, hogy a Digital Twin felhasználható legyen az ipari metaverzumban, és felgyorsítható a digitalizáció a kutatásban és fejlesztésben. Továbbá a projekt keretében fejlett gyártási módszereket fejlesztenek ki, valamint az anyagokat és alkatrészeket tulajdonságaik és minőségük szempontjából vizsgálják. Különösen a rugalmassági tenzor teljes leírásához szükséges kiegészítő anyagparaméterek jelentős szerepet játszanak a tervezésben. A légi közlekedési tanúsítás szempontjából elengedhetetlen az új gyártási folyamatok alapos kutatása és a keletkező anyagok egységes minőségben történő reprodukálhatóan előállítása. A folyamatok biztonságos elsajátítása képezi az alapot. Részletesen, a réz hideg gázpermetezését tovább kell fejleszteni, a kutatás középpontjában a réz üreges szerkezetek létrehozása két additív folyamat első kombinációja révén áll. Az elektromos hajtásban tanulmányokat végeznek a zavaró technológiák potenciáljáról. Itt a hangsúly a hajtáslánc szupravezetőképességének potenciáljának vizsgálatára irányul a kedvező alkalmazáshoz. A kriogén hűtésű elektromos meghajtás megvalósíthatóságát laboratóriumi demonstrátoron mutatják be. A hajtás laboratóriumi körülmények között történő kivitelezése, üzembe helyezése és kísérleti tesztelése a projekt lényeges részét képezi.

Konzorciumi partnerek:

Karlsruher Technológiai Intézet (Karlsruhe Műszaki Intézet)

Technische Universität Dresden (Drezdai Műszaki Egyetem)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdításáért, bejegyzett egyesület)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Kapcsolat:

Projektvezető: christian.weidermann@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

AddRemo — Additív gyártási technológiák alkalmazása erőforrás-hatékony folyamatláncok és motoralkatrészek eléréséhez az e-mobilitás területén;
Alprojekt: Nagy teljesítményű villanymotorok fejlesztése vasúti szállításhoz kerámia hűtőborítókkal és adalékanyaggyártással

A projekt innovatív technológiákat fejleszt olyan elektromos hajtásrendszerek gyártásához, amelyek hozzájárulnak a fenntartható mobilitáshoz és a szén-dioxid-kibocsátás jelentős csökkentéséhez. A hangsúly az additív gyártási (AM) folyamatok kutatására és alkalmazására irányul az elektromos motorok gyártásához. A PBF-LB/M, az AddCasting® és a BJT-MST/c AM folyamatok a tervezési szabadság kihasználására és az anyagfelhasználás optimalizálására szolgálnak. A hangsúly a folyamatok továbbfejlesztésére irányul a folyamatstabilitás, az innovatív nagy teljesítményű anyagok feldolgozása a mono- és többanyagú ágazatban, a szimulációval támogatott tervezés és a mesterséges intelligencia alapú minőségbiztosítás terén. Az AM folyamatok lehetővé teszik az elektromos motor alkatrészeinek tömegének és tehetetlenségi nyomatékának csökkentését, valamint a teljesítménysűrűség növelése érdekében a hűtés javítását. A Mercedes-Benz és a Siemens motordemonstrátorait ipari használatra fejlesztik, műszaki és gazdasági szempontból értékelték, és integrálják a meglévő átfogó rendszerekbe. Az energiahatékonyabb motorok mellett ez lehetővé teszi a termelés decentralizálását is, ami csökkenti a globális ellátási láncoktól való függőséget és erősíti az ipari rugalmasságot. A gyártási folyamatok összehasonlításával a motorok mechanikai, termikus és mágneses tulajdonságait elemezzük és validáljuk valós körülmények között szimuláció és kísérletezés útján. A cél a folyamatok és a motorok műszaki és gazdasági-ökológiai értékelésének elvégzése annak érdekében, hogy a sorozatgyártásra kész motorok AM gyártását hozzuk létre. Az eredmények hozzájárulnak a jövőbeli mobilitás érdekében erőforrás-hatékonyabb és erősebb hajtórendszerek megvalósításához és az ipari termelés fenntartható fejlesztéséhez. Az átviteli és méretezési potenciál iparágkön átívelő hatást biztosít az elektromos motorok hatékonysági osztályainak az uniós előírásoknak megfelelően történő növelése szempontjából.

Időtartam: 2025. december 1. — 2028. november 30.
Projektvezető: Stefan Denneler
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE

BoLero (FKZ 03EI4041A) - Közös projekt: BoLero - A helyhez kötött akkumulátortárolók öregedésének figyelemmel kísérése felhőalapú módszerekkel az élettartam meghosszabbítása, a karbantartási erőfeszítések csökkentése és a működéskezelés optimalizálása érdekében; Alprojekt: Digitális szolgáltatások az akkumulátortároláshoz

Időtartam: 2021. október 1. - 2024. szeptember 30.

A nagyszabású helyhez kötött akkumulátortároló rendszerek fontos rendszerszolgáltatásokat nyújtanak a jövő energiahálózatai számára, amelyeket a megújuló forrásokból történő villamosenergia-termelés jellemez. Felhőalapú rendszert javasolunk az akkumulátortároló rendszerek monitorozására és működésének optimalizálására, amely lehetővé teszi a következő ipari alkalmazást és válaszokat a kutatási kérdésekre:

• Az akkumulátorcellák adatszolgáltatása működés közben
• Felhőalapú megoldás a helyhez kötött energiatárolás monitorozásához, elemzéséhez és modellezéséhez
• Új és továbbfejlesztett módszerek, amelyek az akkumulátor rendszeres működésének valós BMS-adataiból kivonják az időben változó akkumulátorparamétereket (pl. kapacitás, digitális ikermodell)
• Továbbfejlesztett működési stratégia lehetővé tétele pontosabb akkumulátormodellek és alacsonyabb biztonsági margókövetelmények révén
• Általános és automatizált megoldás biztosítása az alacsonyabb szolgáltatási költségek érdekében
• Az akkumulátorrendszerek üzemeltetésére vonatkozó technológiai követelmények csökkentése, különös tekintettel a projekt- és ügyfélspecifikus követelményekre
• Módszer az akkumulátorok biztonságos működésének biztosítására teljes élettartamuk alatt, beleértve a második élettartamot
• A gazdasági hatás elemzése működési stratégiánkénti

A projekt eredményeit a Stadtwerke München Freimann nagyszabású raktárának használatával folyamatban lévő üzemeltetés során mutatjuk be. A demonstrátor megmutatja mind a paraméterbecslés pontosságát, mind az akkumulátor jobb működését. Az eredményeket az akkumulátor tároló rendszerrel végzett gyakorlati tesztekkel validálják.

Konzorciumi partner:

Technische Universität München (Müncheni Műszaki Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: andrei.szabo@siemens.com

Pénzügyi vezető: roland.deak@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

BMBF 6G CampusWin4in: 6G campus hálózatok és digitális ikrek az ipar 4.0 számára
A projekt időtartama: 2026. február 1. - 2029. január 31.
Pénzügyi vezető: Björn Richerzhagen
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Rugalmas zöld sugárforrás használata elektromos alkatrészek ipari gyártásában

Időtartam: 2021. július 1. - 2025. július 31.

Az elektronikus termékekben, például reléken, kontaktorokban vagy teljesítménymodulokban egyre inkább rézből készült alkatrészeket használnak. Ennek oka az, hogy az elektromos és hővezető képességre vonatkozó követelmények növekednek (a réz körülbelül 1/3-mal jobb tulajdonságokkal rendelkezik az alumíniumhoz képest). A réz rugalmas feldolgozásához (összekapcsolás, elválasztás, additív gyártás, különösen szelektív lézeres olvasztás) a lézeres folyamatok előnyösek. Ragyogó sugárminőséggel rendelkező közeli infravörös (NIR) lézereket használnak (alapvető üzemmód vagy egymódú szálas lézerek), amelyek szintén nagy térbeli felbontást kínálnak. A réz magas visszaverőképessége (97% 1070 nm-nél) azonban bonyolítja a lézertechnológia alkalmazását, mivel fennáll a komponensek károsodásának veszélye (az olvadékmedencébe való csatlakozással jelentősen megnő az abszorpció), a folyamatidő túl rövid (az alacsony abszorpciós sebesség miatt), és minőségi hibák léphetnek fel (olvadék fröccsenése). Az alprojekt célja a konzorcium által kifejlesztett és minősített lézer használata a Siemens gyártási környezetében. Alkalmazási területek közé tartozik az automatizálási technológia, az elektromos alkatrészek gyártása és az elektromos elektronika összeszerelése. A hangsúly itt a hegesztésre és az összekötésre, az additív gyártásra és a Cu lemezek vágására irányul. A hangsúly a hatékonyság és reprodukálhatóság növekedésének bemutatására irányul az új lézersugárforrás használatával.

Konzorciumi partnerek:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmenetéért, bejegyzett egyesület)

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Kapcsolat:

Projektvezető: kai.kriegel@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

VEZÉRLÉS - Komplex nyitott környezetben működő kockázatok vagy erősen automatizált szállítási rendszerek ellenőrzése

Időtartam: 2025. október 1. — 2028. szeptember 30.

Projektvezető: Cornel Klein

Pénzügyi vezető: Roland Deak

Finanszírozó szervezet: BMWE

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Az akkumulátorcellák adatalapú gyártási optimalizálása a sorvégi adatok alapján gépi tanulási algoritmusok és beépített elemzések tömeges felhasználásával

Időtartam: 2021. szeptember 1. - 2025. augusztus 31

A DAFODIL projektben alapvetően új módszerek és technikák kifejlesztését tervezik a lítium-ion cellák folyamatok közötti gyártási optimalizálására.

A Li-ion cellák gyártási létesítményeinek legkorszerűbb módja az egyes gyártási lépések helyi optimumra történő optimalizálása. Mivel a minőségi paraméterek egy része globális optimummal rendelkezik, ha az egyes termelési létesítményeket a helyi optimumon kívül működtetik, a DAFODIL projekt az új szenzorrendszerek vizsgálatának közbenső lépésén keresztül fejleszti a termelés globális optimalizálását. Ebből a célból különféle érzékelő rendszereket előzetes vizsgálatok során megvizsgálják, hogy alkalmasak a sejttermelés során történő adatgyűjtésre. Minden mért érték esetében meg kell vizsgálni, hogy mely érzékelőinformációk kapcsolódnak közvetlenül a meghatározott minőségi paraméterhez.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Az akkumulátorcellák adatalapú gyártási optimalizálása a sorvégi adatok alapján gépi tanulási algoritmusok és beépített elemzések tömeges felhasználásával

Időtartam: 2021. szeptember 1. - 2025. augusztus 31

A DAFODIL projektben alapvetően új módszerek és technikák kifejlesztését tervezik a lítium-ion cellák folyamatok közötti gyártási optimalizálására.

A Li-ion cellák gyártási létesítményeinek legkorszerűbb módja az egyes gyártási lépések helyi optimumra történő optimalizálása. Mivel a minőségi paraméterek egy része globális optimummal rendelkezik, ha az egyes termelési létesítményeket a helyi optimumon kívül működtetik, a DAFODIL projekt az új szenzorrendszerek vizsgálatának közbenső lépésén keresztül fejleszti a termelés globális optimalizálását. Ebből a célból különféle érzékelő rendszereket előzetes vizsgálatok során megvizsgálják, hogy alkalmasak a sejttermelés során történő adatgyűjtésre. Minden mért érték esetében meg kell vizsgálni, hogy mely érzékelőinformációk kapcsolódnak közvetlenül a meghatározott minőségi paraméterhez.

Ezenkívül meg fogják vizsgálni a korreláló jellemző értékek hatását a komplex ok-okozati mintákra. Ebből a célból algoritmusokat és módszereket kell kidolgozni, amelyek azonosítják ezeket a komplex okozati láncokat. Az érzékenységi elemzés megvizsgálja, hogy ezekben az ok-okozati láncokban mely szubhatások részesítik előnyben bizonyos hatásokat, és hogyan lehet ezeket kvantitatív módon rögzíteni. A Siemens alprojektben először egy új érzékelőrendszert, úgynevezett hiperspektrális kamerát vizsgálnak az akkumulátorgyártásban való lehetséges alkalmazása szempontjából. Ezenkívül elektrokémiai mérési módszereket fognak végrehajtani a sejtgyártás módosításával összefüggésben a termelési paraméterek minőségre gyakorolt hatásának vizsgálatára és az optimalizálási potenciál fejlesztésére a sejtminőség jellemzésében. Ebből a célból a Siemens részt vesz a gyártási folyamat elemzésében. Ezenkívül a Siemens alprojektben az érzékelőadatok elemzésére és a minősítési mérésekre szolgáló algoritmusokat is programozzák, amelyek segítségével összetett ok-okozati minták azonosíthatók.

Konzorciumi partnerek:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Műszaki Főiskola Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Münsteri Egyetem (Münsteri Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: andreas-albrecht@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Digitális ikrek H2 gyártóüzemekhez

Időtartam: 2022. július 1. - 2025. június 30

Siemens Energy Global GmbH & Co. A KG, a Siemens AG, a Technische Universität Dresden és a Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH azt tervezi, hogy egy Digital Twin alapját vizsgálják a technológiai üzemek számára, amelyek teljes életciklusuk során használhatók, példaként egy elektrolízis üzemet használva. A gépészetben kialakított termékkészítés és -menedzsment módszereit az energiaátálláshoz használhatóvá kell tenni azáltal, hogy azokat az üzemépítéshez igazítják. A kutatási projekt a digitális iker származtatására, bevezetésére és fenntartására szolgáló módszerek és eszközök fejlesztésére összpontosít. Ezeket az üzem építésével és üzemeltetésével párhuzamosan hajtják végre. Ezenkívül különféle, tudományágspecifikus alapmodelleken alapuló modularizációs megközelítéseket fejlesztenek ki, amelyek szinkronizálódnak és harmonizálnak egy interdiszciplináris üzemmodellel. Az üzemmodell célja továbbá, hogy lehetővé tegye az új változatgenerációt az üzemépítéshez. A leírt fókuszterületeket egy első üzem életciklus-menedzsment rendszer (Plant-LM System) prototípusában fogják egyesíteni, és a mérnöki, üzemépítésben és üzemeltetésben alkalmazva validálják. Ennek eredményeként a Plant-LM rendszer célja, hogy jelentősen növelje az üzemek gazdasági hatékonyságát, csökkentse a beruházási költségeket és javítsa a karbantartást. Ez jelentős és hosszú távú versenyelőnyt eredményez az elektrolízis üzemek digitális ikerjének kifejlesztett módszereinek és eszközeinek felhasználói számára.

Konzorciumi partnerek:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Drezdai Műszaki Egyetem)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Kapcsolat:

Projektvezető: jonathan.leidich@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Közös projekt: 3D nyomtatott alkatrészek digitális jóváhagyása vasúti járművekhez (DigiZug3D) - Alprojekt: Az LPBF folyamat digitalizálása és iparosítása

Időtartam: 2023. október 1. - 2026. augusztus 31

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Közös projekt: 3D nyomtatott alkatrészek digitális jóváhagyása vasúti járművekhez (DigiZug3D) - Alprojekt: Az LPBF folyamat digitalizálása és iparosítása

Az additív gyártás felhasználói és szállítói sokéves tapasztalata alapján a Siemens támogatni fogja az LPBF folyamat iparosítását. Ez különösen a digitalizáció több szinten történő előmozdításával valósul meg, nevezetesen a jóváhagyási folyamatok digitális feltérképezésével, a jóváhagyási platform lehetővé tétele érdekében, a destruktív tesztelés helyett a számítási bizonyításban való részvétel, valamint a minőségbiztosítási tesztek körének csökkentése érdekében további digitális módszerek értékelésével. A digitális módszerek közé tartozik a különböző folyamatfelügyeleti rendszerek és a tervezett automatizált értékelés kombinációja, valamint a kiválasztott módszerek alkalmazása a projekten belül növekvő adatbázison. Az eredmény a kiválasztott folyamatfelügyeleti módszerek konkrét értékelése lesz. Ez alapul szolgálhat a folyamatfelügyeleti vagy értékelési módszerek jövőbeli fejlesztéséhez, valamint a jelenleg rendelkezésre álló rendszerek értékeléséhez. Ideális esetben konkrét fejlesztési célokat lehet megfogalmazni, és összefüggéseket lehet mutatni az alkatrészek minőségével. Összességében a jóváhagyási folyamatok és a bizonyítékok digitalizálása jelentős akadályt szüntet meg az additív gyártás bevezetésének. Továbbá, az iparosodás támogatása érdekében a teljes additív folyamatlánc során szerzett tapasztalatokat beépítik konkrét cselekvési ajánlásokba a folyamat vasúti járművek területén és azon túl történő felhasználására vonatkozóan. A Német Vasúti Közlekedési Kutatási Központ kutatási jelentéséből kiválasztott hipotéziseket és ajánlásokat megvizsgálják és konkretizálják, és azok általános érvényességét a projektben felhasznált anyagon túl ellenőrzik. Végül a széles körű iparosodás támogatására irányuló tudástranszfert elősegítik a szabályozások és szabványok kidolgozása révén.

Konzorciumi partnerek:

A mobilitás additív e.V.

IMA Materialforschung und Apwendungstechnik GmbH (IMA Anyagkutatási és Alkalmazási Technológia GmbH)

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Additív jelölés GmbH

Siemens Mobility GmbH

Paderborn Egyetem (Paderborn Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: daniel.reznik@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Digitális anyag- és folyamattervezés huzalalapú adalékanyaggyártáshoz

Időtartam: 2023. január 1. - 2026. június 30

A fémek additív gyártási (AM) folyamatai jelentős, túlnyomórészt kísérleti erőfeszítéseket igényelnek az anyagrendszerekhez megfelelő folyamatablakok azonosítása vagy az optimalizált folyamatparaméterek egyik üzemtípusról a másikra történő átvitele során. A tervezéstől az alkatrészre történő gyorsított megvalósítás csak akkor lehetséges, ha a folyamatlánc a nyersanyagoktól az alkatrészig teljes egészében meghatározva és digitálisan megépül. A DiMAD projekt a huzalapú folyamatokra összpontosít, amelyek ívsugárzást és lézersugárzást használnak hőforrásként egy ausztenit és duplex acél számára. A következő jellemzőket, amelyek a felhasználó szempontjából nélkülözhetetlenek és befolyásolják az alkatrész minőségét és tulajdonságait, mélyrehatóan figyelembe vesszük: mikroszerkezet és fázisképződés a helyi megszilárdulási és hűtési körülmények következtében; a fűtés és hűtés és a hőkezelés miatti maradék feszültségek és torzulások; kritikus hibák, például fúzió hiánya és porozitás. A mikroszerkezetet, a fázisokat és a feszültségeket szimulációval írjuk le. A gépi tanulást (ML) a folyamathiba-tulajdonság korrelálására, valamint az adatok összességének értelmezésére használják (szimuláció, kísérlet, elemzés). A digitális munkát kísérletek, elemzések és anyagtesztelés kísérik, amelyek a szimuláció bemeneti paramétereinek meghatározására, a szimuláció validálására és az ML modellek kiképzésére és validálására szolgálnak. A digitális eszközökből származó folyamatparaméterek alapján két valós komponens épül fel. A két AM folyamatot illetően kidolgozzák a huzalanyagok felhasználói ontológiáját. Az adatok cseréjéhez és értékeléséhez a partnerek között és az Material Digital platformmal egységes adatstruktúrát alakítanak ki, és megfelelő adatformátumokat használnak. A meglévő AixVipMap megoldást kezdetben munkafolyamat-keretként fogják használni, amelyet integrálni kell a PMD-be.

Konzorciumi partnerek:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Kutatási és Fejlesztési Társaság Joining Technology GmbH számára)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Német Repülőközpont)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

HOZZÁFÉRÉS e.V.

Kapcsolat:

Projektvezető: philip.howell@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Közös projekt: Akkumulátorcellák adat- és érzékelőalapú gyártása - DORSMAN; Alprojekt: A cellák véglegesítésének felgyorsítása és a lítium-ion akkumulátorok minőségének javítása innovatív érzékelő technológia és mérés alkalmazásával

Időtartam: 2025. január 1. - 2027. december 31

A BMBF által finanszírozott kutatási projekt célja a lítium-ion akkumulátorok gyártásának felgyorsítása.

A „Adat-and Sensor based Manufacturing of Battery Cells” (DORSMAN) közös projekt azt vizsgálja, hogyan lehet erőforrás-hatékonyabb és gyorsabbá tenni a lítium-ion akkumulátorok gyártását. A projektet a Szövetségi Oktatási és Kutatási Minisztérium (BMBF) finanszírozza (FKZ: 03XP0633A). A Siemens mint koordinátor mellett a konzorciumban szerepel a BioLogic Science Instruments GmbH, a Müncheni Műszaki Egyetem Szerszámgép- és Ipari Menedzsment Intézete (iwb), valamint az RWTH Aacheni Egyetem Energiaelektronikai és Elektromos Hajtásainak Intézete (ISEA). Az átfogó cél az akkumulátorgyártás felgyorsítása az innovatív érzékelőtechnológia és a digitalizáció révén.

Az akkumulátorok elengedhetetlenek az energia- és mobilitási átmenet sikeréhez. A gyártási folyamat azonban hosszú, a hulladék mennyisége magas, az akkumulátorok minősége változik, és csak összetett mérési eljárásokkal megbízhatóan meghatározható. Különösen a gyártási folyamat utolsó szakasza, a sejtek véglegesítése nagyon időigényes. A véglegesítés több folyamatlépést foglal magában. A nedvesítés, ahol az elektrolit eloszlik az akkumulátoron belül, a képződés, ahol az akkumulátor első alkalommal töltődik és lemerül, valamint az önkisülés mérése különösen időigényes. Ennek oka az, hogy a folyamat előrehaladását jelenleg rendelkezésre álló eszközökkel nem lehet figyelemmel kísérni, ezért átfogó várakozási időre van szükség.

A DORSMAN pontosan foglalkozik a gyártási folyamat ezen aspektusával. Új érzékelőket integrálnak a gyártóüzembe, ami mélyebb betekintést nyújt a cellán belüli elektrokémiai folyamatokba. Továbbá továbbfejlesztik az önkisülési sebesség meghatározására szolgáló mérési eljárásokat. A jelenlegi állapot szerint ezek a mérések több naptól hetekig tartanak. Kutatást folytatnak arról, hogyan csökkenthető a mérési időtartam megfelelő mérési technológiával és adatértékeléssel.

Eddig az érzékelőket és a mérési eljárásokat csak laboratóriumi skálán mutatták be. A DORSMAN keretében az itt elért eredmények a kutatóintézetek és az ipar közötti együttműködés révén ipari alkalmazásba kerülnek. A gyártóüzem számára digitális infrastruktúrát hoznak létre, amely a mérési adatokon alapul szolgáló online folyamatvezérlés alapját képezi. A projektpartnerek a kifejlesztett megoldásokat egy kísérleti üzemben valósítják meg, ahol tesztelni fogják őket. Ezt követően az akkumulátorokat több gyártási kampányban gyártják, és a gyártási folyamat kiigazítását a rögzített mérések alapján hajtják végre. A sikeres megvalósítás lehetővé teszi az érzékelő technológia és a mérőeszközök integrálását az ipari termelési létesítményekbe.

Konzorciumi partnerek:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Müncheni Műszaki Egyetem)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: felix.katzer@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

ENable (FKZ 03EN3061A) - Közös projekt ENEFF:Stadt: Enable - Kommunikációs és vezérlőrendszerek vertikális integrációja a rugalmasság aktiválásához a kerületi energiaoptimalizálás érdekében. Alprojekt: Az energiarendszer optimalizált vezérlése (Siemens)

Időtartam: 2022. április 1. - 2026. szeptember 30.

Az épületek/egyetemi energiarendszerek ágazatra kiterjedő optimalizált irányításának és a rugalmasság értékesítésének kulcsfontosságú előfeltétele az információs és kommunikációs technológia (IKT) létrehozása az érzékelők, az egyes alkatrészek, az előrejelző rendszerek és a hálózati üzemeltető, energiaszolgáltató vagy kereskedelmi platform közötti zökkenőmentes kölcsönhatás érdekében. A projekt célja, hogy bemutassa ezt a teljes IKT-láncot a területen, példaként Bamberg legnagyobb kerületi fejlesztését (Lagarde Campus átalakítási terület) felhasználva. A projekt további célja a méretezhetőség és más kerületekre történő átadhatóság metrológiai és szimulációs értékelése, valamint az ebből eredő CO2 és költségek megtakarítási lehetőségeinek mérési és szimulatív értékelése. A szabályozható elektromos és hőterhelések, az energiatároló és az energiaátalakító egységek optimalizált, szektorközi vezérlése egy automatizált energiagazdálkodási rendszeren keresztül valósul meg, amely a klasszikus épületgazdálkodási technológiával, külső szolgáltatásokkal, például időjárási szolgáltatásokkal, mesterséges intelligencia-alapú előrejelzési technikákkal és kereskedési platformmal együtt működik. Ennek során a kerületet költséghatékony és CO2-optimalizált energiával látják el, figyelembe véve az egyes alkatrészek és hálózatok valamennyi műszaki határfeltételeit.

Konzorciumi partnerek:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

Stadtwerke Bamberg Energie- und Wasserversorgungs GmbH (Bamberg Városi Közművek Energia- és Vízellátás GmbH)

SeTrade GmbH

Kapcsolat:

Projektvezető: stefan.langemeyer@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Közös projekt: Új energiahálózati struktúrák az energiaátálláshoz

Időtartam: 2023. augusztus 1. - 2026. július 31

A Siemens AG a konzorcium vezetőjeként vesz részt az ENSURE3 Copernicus projektben.
A projektben a Siemens AG hozzájárul a négy fő cél eléréséhez, és partnereivel együtt cselekvési ajánlásokat fogalmaz meg a különböző érdekelt felek számára. Továbbá a Siemens AG számos technológiai fejlesztésen dolgozik az energiaátállási eszközkészletben. Az együttes bemutató platformhoz való hozzájárulásként tovább fejlesztik az „Egységes Igazság Forrását”, és munkát végeznek a rugalmas állomásvezérlő technológia integrálásán. A Siemens AG bemutatótermet hozott létre, amely az eredmények továbbítására szolgál.

Konzorciumi partnerek:

Karlsruher Institute für Technologie (Universitätsaufgabe) (Karlsruhe Műszaki Intézet (egyetemi feladat))

Technische Universität Dortmund (Dortmundi Műszaki Egyetem)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-wissenschaftlicher Verein (DVGW Német Gáz- és Vízműszaki és Tudományos Szövetség)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Németország környezetvédelmi fellépése)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Müncheni Alkalmazott Tudományi Egyetem)

PSI FLS Fuzzy Logika & Neuro Systems GmbH

TenNet TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Németország GmbH

SWKiel Netz GmbH

Allgäunetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Egyetem Kielben (Kiel Egyetem)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Ilmenau Műszaki Egyetem (Ilmenau Műszaki Egyetem)

Öko-Intézet. Institut für angewandte Ökologie e.V. (Öko-Intézet. Alkalmazott Ökológiai Intézet e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Németország AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

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

Karlsruher Institute für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Karlsruhe Műszaki Intézet (Nagyszabású Kutatási Feladat)

Rheinisch-Westfälische Műszaki Főiskola Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Kölni Egyetem Energiagazöldtani Intézete gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Wuppertali Egyetem)

Kapcsolatfelvétel:

Projektvezető: annebauer@siemens.com

Pénzügyi menedzser: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMBF

eViProd (FKZ 03EE5133A) - Közös projekt: Nagy feszültségű gázturbina alkatrészek adatnyilvánvaló hőbevonása alternatív energiatermeléshez; Alprojekt címe: eViProd - Adatkezelés és AI a permetezési bevonat optimalizálásához

Időtartam: 2022. október 1. - 2026. március 31.

A teljes eViProd projekt keretében a Siemens AG (SAG) az „Adatkezelés és AI a permetezési bevonatok optimalizálásához” témára fog összpontosítani. A SAG minden olyan munkaterületre összpontosít, amelynek célja a folyamatadatok, bevonatadatok és külső mérési értékek kezelése, feldolgozása, tárolása és felhasználása a folyamatvezérléshez szükséges AI alapú algoritmusok segítségével.

Konzorciumi partnerek:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

GTV Verschleißschutz GmbH

Technische Universität Berlin (Berlini Műszaki Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: alessandro.casu@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

F-hil-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Közös projekt: Hálózatformáló decentralizált generációs egységek dinamikus folyamatainak normatív validálásához tesztinfrastruktúra fejlesztése - F-HIL-újratöltött; Alprojekt: Hálózatformáló decentralizált egyenáramú faldoboz fejlesztése az ellátás biztonságának növelése érdekében

Időtartam: 2023. október 1. - 2026. szeptember 30.

Az F-hil-Reloaded projekt célja egy valós idejű szimulációs és tesztrendszer létrehozása, amely egy erős átalakító interoperabilitással rendelkező elosztóhálózati szakaszt modellezi, és automatikusan végrehajtja a hálózatképző tesztoobjektumok tesztforgatókönyveit. A dinamikus teljesítményinterfészen keresztül vezérelt hibrid erősítőt és adaptív X/R vonalimpedanciát használják a valós környezettel való interfészként. Az F-hil-Reloaded projekt az FHiL kutatási projekt folytatása; a szerzett meglátások és az elért eredmények alapul szolgálnak a teszt- és ellenőrzési rendszer további fejlesztéséhez. Ezenkívül a projekt figyelembe veszi a vizsgálati objektumok rácsképző tulajdonságait: egyenáramú faldobozt és rácsképző átalakítót. Különös figyelmet fordítanak az átalakítók kölcsönös átjárhatóságára. Különösen az elektromos járművek töltőállomásainak rezonanciahatásait a napelemes rendszerekkel együtt szimulálják a vizsgálati és ellenőrző rendszerrel. A rácsképzőknek az elosztóhálózatra gyakorolt pozitív (és potenciálisan negatív) hatásait a vizsgálati objektumok rácsképző tulajdonságaihoz igazított vizsgálati és ellenőrzési rendszernek kell bizonyítaniuk. A reprodukálható tesztek célja, hogy a rácsképző rendszerek szabványosított tesztszekvenciáinak alapját képezzék. Az F-HIL-Reloaded projekt átfogó célja, hogy a szabványosított vizsgálati eljárások és a tesztrendszer révén pozitív hatással legyen a hálózatformáló és hálózatkövető átalakítók fejlesztésére, ezáltal biztosítva az ellátás biztonságát a kizárólag átalakítókon alapuló energiaellátásban. A társadalomban a hálózatépítő rendszereken keresztül történő biztonságos ellátás bizonyíthatósága erősíti a biztonság érzését és a zöld energiaátállás elfogadottságát.

Konzorciumi partnerek:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Bonn-Rhein-Sieg Alkalmazott Tudományi Egyetem)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Németország GmbH

Kapcsolat:

Projektvezető: sebastian.nielebock@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Közös projekt: Security az üvegfóliák fotonikus rendszerintegrációján keresztül; Alprojekt: Síkintegrált optikai áramérzékelő

Időtartam: 2024. május 15. - 2027. május 14

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Közös projekt: Security az üvegfóliák fotonikus rendszerintegrációján keresztül; Alprojekt: Síkintegrált optikai áramérzékelő

A háromdimenziós optikai mikrostruktúrák és a robusztus interfészek integrálását a kijelzőüvegbe technikailag fejleszteni kell az IOX (ionimplantáció) és az FS-L (femtoszekundumos lézerszerkezet) kombinálásával, hogy lehetővé tegyék a miniaturizált fotonikus rendszer összetevőit. Az IPD (inverz fotonikus tervezés) új tervezési eszköze hatékonyan lehetővé teszi a szükséges háromdimenziós hullám-optikai és kémiai szimulációt. Két új szenzorelvet, amelyek csak ezen alapján lehetséges, az árammérés és a környezetérzékelés területén, előre kidolgozzák és funkcionálisan validálják az alkalmazási partnerek. Erre a célra az intelligens érzékelőadatok értékelésének módszereit alkalmazzák. A tervezett tervezéssel támogatott kombinációs folyamatok egyesítik az IOX előnyeit (alacsony csillapítás és nagy területek) az FS-LS előnyeivel (háromdimenziós). Ez lehetővé teszi először a háromdimenziós optikai szerkezetek integrálását nagy területű, nagyon vékony üvegfelületekbe (< 1 mm). Ez a kombináció csak az AI által támogatott IPD-n keresztül történő tervezés szempontjából hatékony, mivel a klasszikusan kísérletileg meghatározott regressziós modelleken alapuló terveket a számítási korlátozások miatt nem lehet gyorsan szimulálni. A mai optikai érzékelők gyakran szabadsugaras vagy szál alapúak, ezért jelentős telepítési helyet igényelnek. Ezenkívül a rugalmas optikai szálak feldolgozása és összeszerelése költséges. A fotonikus integráció rendszerszinten így jelentős költség- és miniaturizációs előnyöket kínál. Ezt technikailag a tervezett projektben az IOX és fémezési eljárásokhoz kijelző üveg- és panelalapú kötegfolyamatok alkalmazásával, valamint a háromdimenziós optikai struktúrák integrálásával az fs-lézerrel vékony üvegfóliákba, amelyek rendkívül hatékony rendszerkomponensekként integrálódnak az új alkalmazásokhoz, például az optikai áramérzékelőhöz.

Konzorciumi partnerek:

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Berlini Műszaki Egyetem)

Kapcsolatfelvétel:

Projektvezető: stefan.nerreter@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Közös projekt: Fenntartható energiaelektronika innovatív hűtéssel az újrahasznosíthatóság növelése érdekében - GreenInverter; Alprojekt: Technológiai változatok és inverterrendszer

Időtartam: 2024. március 1. - 2027. február 28

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Közös projekt: Fenntartható energiaelektronika innovatív hűtéssel az újrahasznosíthatóság növelése érdekében - GreenInverter; Alprojekt: Technológiai változatok és inverterrendszer

Időtartam: 2024. március 1. - 2027. február 28

A „GreenInverter” projekt célja, hogy új szabványokat állítson fel az újrahasznosítható, javítható és korszerűsíthető hardverekre az elektromos energiaátalakítás területén. Ugyanakkor jelentősen javítani kell az energiahatékonyságot. Az előnyöket példaként inverterrel mutatjuk be. Az egyes komponensek fejlesztésének elvén alapuló jelenlegi álláspontot egy új szisztémás megközelítéssel kell felváltani. A közös hűtési és szigetelési stratégia zavaró módon új megközelítése révén az alkatrészek hőmérséklete csökken, és lehetővé válik az új anyagok felhasználása, ezáltal növelve az energiahatékonyságot. Az újrahasznosíthatóság jelentős növekedése, a termék szén-dioxid-lábnyomának csökkenése, valamint a termék élettartamának növekedése az inverteren belüli homogénebb hőmérséklet-eloszlás miatt. Továbbá a jövőbeli, új üzleti modellek is szerepelnek a megfontolásokba, ami azt jelenti, hogy a tervezést és az elrendezést kevésbé befolyásolják a gyártási költségek. A projekt három kulcsfontosságú területre összpontosít: „Energiahatékonyság”, „Újrahasznosíthatóság, Circularitás és Dematerializáció”, valamint „Élettartam, alkatrészfelhasználás és rugalmasság a használat során”. Ezen területeken jelentős fejlesztésekre irányuló zavaró megoldásokat fognak kutatni és fejleszteni, amelyeket funkcionális prototípusok formájában kell bemutatni. A konzorcium becslései szerint az eredmények teljes körű megvalósításával Németországban évente több mint 1,6 TWh energiatakarékossági potenciál érhető el. A Siemens szakértelemmel járul hozzá az elektronika, a hűtési módszerek, valamint az inverterek tervezése és gyártása terén. Ez magában foglalja a kísérleti létesítmények tervezésében, építésében, telepítésében és üzemeltetésében, valamint nagy kutatási és fejlesztési projektek vezetésében szerzett sokéves tapasztalatot.

Konzorciumi partnerek:

Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

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

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

Sumida Components & Modules GmbH

Kapcsolatfelvétel:

Projektvezető: joern.grundmann@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Közös projekt: Segítő rendszerek optimalizált automatizált rendszerüzemeltetéshez elosztóhálózatokban - Alprojekt címe: Automatizált optimális rendszerműködés

Időtartam: 2024. december 1. - 2027. november 30

GridAssist (03EI6126A) - Közös projekt: Segítő rendszerek optimalizált automatizált rendszerüzemeltetéshez elosztóhálózatokban - Alprojekt címe: Automatizált optimális rendszerműködés

Időtartam: 2024. december 1. - 2027. november 30

A GridAssist projekt célja az elosztóhálózatok optimalizált automatizált működéséhez segítő rendszerek fejlesztése. Ennek célja, hogy lehetővé tegye a megújuló energiatermelők nagyobb mértékű integrációját az elektromos hálózatba. A feszültségszinthez egyedileg szabott megoldásokat fejlesztünk ki. Ezen megoldások átvihetősége és az asszisztensrendszerek helyszíni tesztelése a projekt központi elemei. A megfelelő megfigyelhetőség képezi az elosztóhálózatok automatizálásának alapját. Minél alacsonyabb a feszültségszint, annál kevesebbet tudunk jelenleg a tényleges hálózati állapotról. A GridAssist-ben tehát először meg kell állapítani a szükséges megfigyelhetőséget. A méréstechnika telepítése mellett megfelelő koncepciókat kell kidolgozni arról, hogy a mérési adatokat hogyan lehet leghatékonyabban integrálni az adott hálózatüzemeltetőkkel és azok folyamataival. Megfelelően telepített mérési és kommunikációs technológiával, azaz a megfigyelhetőség miatt elemezhető az adott hálózati állapot. Az analitikai módszerek mellett adatalapú módszereket is alkalmaznak. A hálózati állapot elemzése alapján a döntéseket ezután a segítségnyújtó rendszerek hozzák meg. Ezek a rendszerüzemeltető cselekvési ajánlásoktól a teljesen automatizált rugalmassági feladásig terjedhetnek. A Siemens hozzájárul a hálózatautomatizáláshoz és a szoftverfejlesztéshez kapcsolódó szakértelmével, különösen a digitális ikrek és a mesterséges intelligencia területén. A GridAssist központi aspektusa az elosztóhálózatban lévő folyamatok automatizálása. Ez nélkülözhetetlen a jelenlegi fejlemények miatt. Ezen technikai szempontok mellett a projekt célja a hálózatüzemeltetők működési és beruházási költségeinek csökkentése. Ez a javított eszközkezelés és a hálózati bővítés iránti csökkentett igény révén érhető el.

Konzorciumi partnerek:

LEW Verteilnetz GmbH

Energiaellátás Gera GmbH

OPAL-RT Németország GmbH

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

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Kapcsolat:

Projektvezető: annebauer@siemens.com és christian.scheibe@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A) - Közös projekt: Hibrid és rugalmas akkumulátorrendszerek a vasúti közlekedésben (HyFlexBahn)

Időtartam: 2023. január 1. - 2026. március 31

A nem villamosított vasútvonalak környezetbarát vonatmegoldásai iránti globális növekvő kereslet a dízelmotorok helyett vontatóakkumulátorokkal felszerelt járművek iránti növekvő keresletet eredményez. Eddig az akkumulátoros elektromos vonatok elsősorban közepes energiasűrűségű lítium-ion cellákkal vannak felszerelve, amelyek nagyon erősek, de drágák is az autóiparban használt cellákhoz képest. A HyflexBahn célja, hogy lehetővé tegye olcsó, nagy energiasűrűségű cellák használatát nagy teljesítményű cellákkal kombinálva. Ez lehetővé teszi a nagy energiasűrűséget és egyidejűleg alacsonyabb életciklus-költségeket. A projekt során szimulációs eszközöket hoznak létre és paramétereznek a különböző vegyipari elemekkel rendelkező hibrid akkumulátortároló rendszerekhez, szimulálják a különböző működési profilokhoz tartozó rendszerterveket, és értékelni fogják a gazdasági életképességet. A hibridizáció révén elért rugalmasság hozzájárul ahhoz, hogy az akkumulátoros vonatok versenyképesebbé váljanak, és az akkumulátorokat hatékonyan és a lehető leghosszabb ideig használják mind az első használat során, mind a potenciális második élettartamban.

Konzorciumi partnerek:

Siemens Mobility GmbH

Rheinisch-Westfälische Műszaki Főiskola Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Kapcsolatfelvétel:

Projektvezető: michael-fischer@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

KiBSiS — mesterséges intelligencia alapú biztonság ipari rendszerekhez
Időtartam: 2025. október 1. — 2028. április 30.
Projektvezető: schneider.ds.daniel@siemens.com
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMWE

Együttműködési projekt: Kritikus rugalmas infrastruktúra műholdas hálózaton keresztül az ágazatközi megbízható ellátási struktúrák számára (KRISnet) Alprojekt: Hibrid TNT-NT kommunikáció kommunikációs eszközeinek kutatása ágazatközi megbízható ellátási struktúrákhoz

A Siemens alprojekt, címe „Hibrid TNT-NT-kommunikáció kommunikációs eszközeinek kutatása az ágazatközi megbízható ellátási struktúrák számára” a kommunikációs komponensek — elektronika, szoftver és firmware — fejlesztésére összpontosít, amelyek biztonságos és rugalmas kapcsolatot tesznek lehetővé az elektromos energiarendszer eszközei, valamint mind a földi, mind a LEO (Low Earth Orbit) műholdas kommunikációs hálózatok között. Ezek az összetevők az optimális kommunikációs csatorna intelligens kiválasztását is kezelik.

A többrendszerű kommunikációs modemet úgy tervezték, hogy a rendelkezésre állás és a költség függvényében automatikusan váltson a földi (TN) és a nem földi (NTN) kommunikációs hálózatok között. A cél annak biztosítása, hogy a felhasználók ne érzékeljék, hogy az adatokat földi hálózatokon vagy műholdakon keresztül továbbítják. Ez a képesség a kommunikációs útvonalak rangsorolásával kombinálva segít optimalizálni a kommunikációs és ellátási infrastruktúrák közötti összetett kölcsönhatásokat, és megelőzi a lépcsőzetes rendszerhibákat a korai szakaszban.

A KrisNet projekt keretében két demonstrációt terveznek. A Siemens hozzájárul majd mind az Amprion nagyfeszültségű berendezéseinek bemutatásához, mind az ÜZ-MainFranken alacsony feszültségű technológiai bemutatójához. Minden demonstrátor képviseli a teljes jelláncot — az ellátási infrastruktúrában történő adatgyűjtéstől a multirendszer-kommunikációs modem által végzett kommunikációig az adatközpontokban vagy felhőkörnyezetben végzett adatfeldolgozásig.

Az Amprion és az ÜZ‑Mainfranken, mint a villamosenergia-ágazat közművei, szakértelmüket biztosítják a rendszerkövetelményekkel és az integrált megoldás bemutatásával kapcsolatban. A projekt a német energiaipari törvény (EnWG) 14a. szakasza szerinti kulcsfontosságú követelmények teljesítésén túl, mint a hálózati monitorozás, az újraszállítás és az elosztóhálózatok állapotbecslése, az áramkimaradások során fellépő ellenálló képességgel és az extra nagyfeszültségű hálózatok vészhelyzeti és helyreállítási kódexének betartásával is foglalkozik.

Időtartam: 2026. január 1. — 2028. december 31
Projektvezető: rolandweiss@siemens.com
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFT

LeICO (FKZ 03EI6041A) - Közös projekt: Megbízható filmkondenzátorok megnövelt teljesítménypotenciállal; Alprojekt: Élettartam modellek és nanotechnika a megnövelt teljesítménypotenciállal rendelkező filmkondenzátorokhoz, mint a hálózati infrastruktúra javításának összetevője

Időtartam: 2021. február 1. - 2026. június 30.

Az OnToMat kutatási projekt általános célja az iparilag használt hőre lágyuló és hőre rögzített szálerősítésű alkatrészek adatalapú anyagfejlesztési és optimalizálási megoldásainak, valamint a gyártásukhoz használt anyagok és gyártási folyamatok kutatása, beleértve az anyagciklusok figyelembevételét is. A szálerősítésű anyagok esetében jelenleg nem áll rendelkezésre az anyag, a folyamat és az alkatrész közötti keresztléptékű kapcsolatok harmonizált leírása. Hasonlóképpen nincs elegendő adatintegritás az anyagjellemzéstől a szimulációs módszereken keresztül a gyártási folyamatokig. A harmonizált ontológiai leírás kutatása tehát feltárja a korábban fel nem használt lehetőségeket az adatvezérelt anyagfejlesztés és a folyamatoptimalizálás terén. Ez az alprojekt kifejezetten a következőkre vonatkozik:

• releváns ok-okozati összefüggések kialakítása (digitális anyagleírás),

• A többléptékű szimulációs folyamatlánc kidolgozása, felépítése és validálása folyamatintegrációval, és

• Az anyagi ciklus elemzése és beépítése az ontológiai leírásba.

Itt, az anyag összpontosítva az injekciós-kompressziós formázható polimer kompozitokra, például az SMC-kre, a „mérnöki munkafolyamat” formalizált leírásait kell kidolgozni makro- és mikroléptékű szinten. Az ebből eredő releváns ok-okozati összefüggések képezik az alapját a keresztskálájú ontológia létrehozásának és a kétirányú többléptékű szimulációs folyamatlánc létrehozásának második fókuszként. Az anyagi ciklusok előmozdítása képezi a harmadik fókuszt. Ehhez meg kell határozni a potenciálisan alacsonyabb minőségű anyagtulajdonságok hatásait, másrészt fel kell térképezni az újrahasznosítási folyamatokat az ontológiai leírásban, hogy előmozdítsák a fenntartható fejlesztéseket már a tervezési szakaszban.

Konzorciumi partnerek:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Promóciójáért, bejegyzett egyesület)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (FIBRE Institute Bremen bejegyzett egyesület)

• 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. (Német Repülési Központ bejegyzett szövetsége)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Kapcsolat:

• Projektvezető: martin.koerdel@siemens.com

• Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Közös projekt: Termékfejlesztés a szimulációval támogatott fenntarthatósági értékelés figyelembevételével (PredicTeco) - Alprojekt: Folyamatos zöld Digital Twin virtuális és fizikai gyártási folyamatok összekapcsolásával a fenntartható tervezés és optimalizálás érdekében

Időtartam: 2023. június 1. - 2026. május 31

A projekt általános célja, hogy platformot biztosítson az erőforrás-igényes gyártási folyamatok fenntarthatóságának értékeléséhez és optimalizálásához már a tervezési szakaszban. A gyártási folyamatok modellezése szolgál alapul. Így az összes várható adat és csoportosításuk a folyamat elején ismert, és adatstruktúráként biztosítható egy zöld digital twin. Az adatszerkezet alapján LCA szoftver használatával biztosított a fenntarthatóság előrejelzésére szolgáló interfészeket. Az ismert információáramlások miatt a hatékony előzetes értékelések felhasználhatók az Edge Computing segítségével. Pontosabban a következő alcélokkal foglalkoznak:

• Számszerűsíthető és mérhető kritériumok és mutatók kidolgozása a kompozit gyártási folyamatok ökológiai lábnyomának értékelésére
• A releváns kritériumok és mutatók integrálása szimulációs eszközökbe a gyári elrendezések és folyamatlépések megtervezéséhez a célértékek alapján
• A vonatkozó kritériumok integrálása a termékspecifikus gyártástervezési eszközökbe a terméktervezéshez (CAE/CAM) célértékek alapján
• Automatizált és szabványosított valós idejű adatgyűjtés, előfeldolgozás, dokumentálás és az összegyűjtött adatok meghatározott célértékekkel való összehasonlítása a valóban megvalósítható optimalizálási megoldások alapjául szolgál.

Erre építve az alprojekt 5 munkacélra osztható:

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Közös projekt: Termékfejlesztés a szimulációval támogatott fenntarthatósági értékelés figyelembevételével (PredicTeco) - Alprojekt: Folyamatos zöld Digital Twin virtuális és fizikai gyártási folyamatok összekapcsolásával a fenntartható tervezés és optimalizálás érdekében

Időtartam: 2023. június 1. - 2026. május 31

A projekt általános célja, hogy platformot biztosítson az erőforrás-igényes gyártási folyamatok fenntarthatóságának értékeléséhez és optimalizálásához már a tervezési szakaszban. A gyártási folyamatok modellezése szolgál alapul. Így az összes várható adat és csoportosításuk a folyamat elején ismert, és adatstruktúráként biztosítható egy zöld digital twin. Az adatszerkezet alapján LCA szoftver használatával biztosított a fenntarthatóság előrejelzésére szolgáló interfészeket. Az ismert információáramlások miatt a hatékony előzetes értékelések felhasználhatók az Edge Computing segítségével. Pontosabban a következő alcélokkal foglalkoznak:

• Számszerűsíthető és mérhető kritériumok és mutatók kidolgozása a kompozit gyártási folyamatok ökológiai lábnyomának értékelésére
• A releváns kritériumok és mutatók integrálása szimulációs eszközökbe a gyári elrendezések és folyamatlépések megtervezéséhez a célértékek alapján
• A vonatkozó kritériumok integrálása a termékspecifikus gyártástervezési eszközökbe a terméktervezéshez (CAE/CAM) célértékek alapján
• Automatizált és szabványosított valós idejű adatgyűjtés, előfeldolgozás, dokumentálás és az összegyűjtött adatok meghatározott célértékekkel való összehasonlítása a valóban megvalósítható optimalizálási megoldások alapjául szolgál.

Erre építve az alprojekt 5 munkacélra osztható:

• Átfogó Cradle-to-Cradle LCA modellek fejlesztése kompozit anyagokon alapuló alkatrészekhez
• A meglévő folyamatszimulációs megoldások kibővítése gyártási és gyári szinten a kidolgozott értékelési kritériumok és mutatók beépítésére
• A mutatók és az értékelési kritériumok integrálása a termékspecifikus gyártási tervezésbe (CAM)
• Valós folyamatadatok gyűjtése és feldolgozása peremeszközök segítségével
• Bemutatás és követelmények összegyűjtése a széles körű gyártásba való át

Konzorciumi partnerek:

Grasse Zur Engineergesellschaft mbH

INVENT Innovatív összekapcsolt anyagok megvalósítása és piaci értékesítése új technológiák GmbH

SWMS Systemtechnik Engineergesellschaft mbH

CONTACT Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Német Repülési Központ bejegyzett szövetsége)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Kapcsolat:

Projektvezető: oliver.lohse@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Közös projekt: Az átalakító élettartamának növelése optimalizált komponens-optimalizálással a digitális AI Twin használatával - PV4life; Alprojekt: Az átalakító komponensek érzékelőalapú élettartam-előrejelzése

Időtartam: 2023. augusztus 1. - 2026. július 31

Ebben az alprojektben a Siemens AG a konverter alapú rendszerek és azok kritikus összetevőinek továbbfejlesztett és megbízhatóbb felhasználását vizsgálja. Az áramátalakítók hatékonyabb használata, valamint élettartamuk meghosszabbítása és nagyobb megbízhatósága megtakaríthatja a természeti erőforrásokat. A Siemens AG alprojektjének célja az érzékelőalapú állapotfelügyelet, amely lehetővé teszi a meghatározott öregedés beépítését egy egyedi működési stratégiába, amely optimálisan kihasználja a napelemes rendszert az energia és az élettartam pazarlása nélkül. A tápmodulban lévő további érzékelőket használnak az élettartam előrejelzéséhez, amelyek alapul szolgálnak a PV inverter rendszerek modelljeinek. Ebből a célból megfelelő érzékelőket kell kiválasztani és kísérletileg értékelni kell a konverter komponensek öregedési érzékelésére való érzékenységük szempontjából. A gyorsított élettartamú tesztek különféle öregedési hibákat generálnak, amelyeket az érzékelők korán észlelnek és értékelnek. A kísérletek során összegyűjtött érzékelőadatokat összehasonlítjuk a gyorsított élettartam-tesztek hagyományos adataival, hogy felmérjék az érzékelőalapú élettartam-monitorozás hozzáadott értékét. Ehhez speciális mérőpadokat állítanak fel a félvezetők számára a metrológiailag támogatott optimalizáláshoz, és bővül a tápmodul érzékelőtechnológiája. A Siemens a gyorsított élettartamú tesztek érzékelőalapú mérési adatait biztosítja a projekt partnereinek a digitális ikermodellek kifejlesztéséhez, amelyek figyelembe veszik az öregedési jelenségeket és az alkalmazásban előforduló egyedi terheléseket. A generált érzékelőadatok különösen a projektpartnerek mesterséges intelligencia-alapú életmodelljeinek bemeneteként szolgálnak. Ezek a modellek optimalizálják a PV inverter rendszerek hasznosítását és élettartamát azáltal, hogy az üzemi paramétereket az öregedésnek megfelelően állítják be.

Konzorciumi partnerek:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Bonn-Rhein-Sieg Alkalmazott Tudományi Egyetem)

OPAL-RT Németország GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer Társaság az Alkalmazott Kutatások Előmozdítására, bejegyzett egyesület)

Kapcsolat:

Projektvezető: kai.kriegel@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

Q-Genesys — Kvantumgeneratív modellek ipari szimulációs rendszerekhez
Időtartam: 2025. október 1. — 2028. szeptember 30.
Projektvezető: Werner Hauptmann
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Együttműködési projekt: REMEASURE bevezetésre képes multimodális energiamenedzsment szupermarketek számára; Alprojekt: Modellprediktív multimodális terhelésváltás egy kísérleti szupermarketben

Időtartam: 2022. december 1. - 2026. június 30.

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Együttműködési projekt: REMEASURE bevezetésre képes multimodális energiamenedzsment szupermarketek számára; Alprojekt: Modellprediktív multimodális terhelésváltás egy kísérleti szupermarketben

A nemzeti és európai éghajlati célkitűzések teljesítése érdekében fel kell gyorsítani és hatékonyan hasznosítani kell a megújuló energiatermelés terjeszkedését. Az energiahálózatok és a tárolókapacitások költséges bővítése mellett a meglévő helyi energiarendszerek felhasználhatók a multimodális terheléselosztás révén a megújuló energiaellátás iránti kereslet elmozdítására. Gyorsan megvalósítható, skálázható és gazdaságos megoldásra van szükség. A szupermarketek nagy érdeklődést keltenek, mert energiarendszereik nagyrészt szabványosítottak. Ezenkívül átfogóan felszereltek mérési technológiával és nagyfokú automatizálással rendelkeznek. A terheléseltolási potenciál a szupermarket helyi hűtőhálózatának rugalmassága miatt áll fenn a szabályozható hűtőfogyasztókkal, például fagyasztókkal vagy hűtőhelyiségekkel együtt. A legmodernebb szupermarketek energiarendszereit jelenleg tipikusan a kereslet alapján működtetik statikus szabályok alapján. Az ilyen művelet nem hatékony, mivel az ingadozó, megújuló energiaforrások ellátását nem veszik figyelembe, és így nem lehet hatékonyan felhasználni. A projekt célja annak vizsgálata, hogy lehetséges-e az ingadozó, megújuló energiaforrások hatékony felhasználása a multimodális terheléselosztás révén, különösen a szupermarketek hűtőellátását illetően. Ez figyelembe veszi mind a dinamikus villamosenergia-árakat, mind a dinamikus határviszonyok előrejelzését, például az elektromos és hőalapterheléseket. A technikai megvalósíthatóságot szimulációval bizonyítják, és egy kísérleti szupermarket valós működésében validálják. Az energiagazdálkodási rendszer telepítésére és az energiarendszer minden szükséges korszerűsítésére irányuló erőfeszítéseket, például további mérőeszközök vagy automatizálási beállítások révén a lehető legkisebb mértékben kell tartani.

Konzorciumi partnerek:

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Kapcsolattartó személyek:

Projektvezető: stefan.langemeyer@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

RIESIQ (16IS24087A) - Együttműködési projekt: Új AI módszerek kutatása és tesztelése robusztus, intelligens és hatékony ipari rendszerekhez

Időtartam: 2024. december 1. - 2027. november 30

RIESIQ (01IS24087A) - Együttműködési projekt: Új AI módszerek kutatása és tesztelése robusztus, intelligens és hatékony ipari rendszerekhez

Időtartam: 2024. december 1. - 2027. november 30

A kutatási projekt célja a generatív AI modellek vagy a nagy nyelvi modellek (LLM) hiányosságainak leküzdése az ipari termelési folyamatokban való alkalmazhatóságuk tekintetében. A hangsúly a robusztus, mégis rugalmas tanulási módszerek kutatására és tesztelésére irányul, amelyek lehetővé teszik az összetett dinamikus rendszerek és fizikai folyamatok megfelelő pontosságú modellezését, valamint intelligens és értelmezhető vezérlését. A képzés és a következtetés során szükséges erőforrás-igényeket adathatékony algoritmusokkal kell minimalizálni, hogy biztosítsák a fenntartható és környezetbarát ipari felhasználást. E célok elérése érdekében hangsúlyt fektetnek az ML algoritmusok és a numerikus szimulációs módszerek skálázható, szinergikus összekapcsolására, valamint az ezekre épülő vezérlésoptimalizálás rugalmas és praktikus RL-módszereire. Az így kapott módszereknek egyidejűleg meg kell felelniük az átláthatóság és a magyarázhatóság magas követelményeinek, ezért további hangsúlyt fektetnek a strukturált modellarchitektúrák új értelmezési technikáinak kutatására. Az újonnan kifejlesztett mesterséges intelligencia megoldási modulokat prototípusosan és gyakorlatilag tesztelik a lítium-ion akkumulátorcellák gyártásában automatizált gyártási és minőségbiztosítási folyamatok felhasználásával, ezáltal bemutatva a mesterséges intelligencia által vezérelt átalakítási folyamat hozzáadott értékét a jövő skálázható és rugalmas gyárába.

Konzorciumi partnerek:

deepset GmbH

Berlini Műszaki Egyetem (TU Berlin)

Kapcsolattartó személyek:

Projektvezető: marc.weber@siemens.com

Pénzügyi vezető: roland.deak@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Együttműködési projekt: A tárolórendszerek hasznos élettartamának meghosszabbítása mikrociklus-menedzsment segítségével folyamatos állapotfelügyelettel - VALUE-M

Időtartam: 2023. június 1. - 2026. május 31

A Siemens AG a piacon tevékenykedik megoldások és alkatrészek szolgáltatójaként, valamint projektek fejlesztési partnereként. Ebben az összefüggésben a Siemens elsősorban a VALUE-M projekt eredményeinek műszaki megvalósításán és potenciális kereskedelmi hasznosításán fog dolgozni. Az algoritmusfejlesztés során a Siemens biztosítja a kompatibilitást a folyamatban lévő harmadik féltől származó projektekkel és a megvalósíthatóságot az ipari rendszerekben. A VALUE-M szempontjából kevésbé kritikus kommunikációs szoftverek és felhőrendszerek megvalósítása mellett a hangsúly olyan helyi vezérlőegységek fejlesztésére irányul, amelyek optimálisan működtetik az irányítandó tárolórendszert, a kifejlesztett algoritmusokat többcélú struktúrában alkalmazva egyszerre több irányítási formában. A kibővített algoritmus és vezérléstechnika gazdasági potenciáljának gyakorlati ellenőrzése érdekében a projekt szellemében az egyes demonstrációs rendszereket egy alvállalkozott villamosenergia-kereskedő vállalat irányítja. A hardver oldalán a másodlagos élettartamú tárolóegységek műszaki integrációjának módszereit fejlesztik ki, ahol a harmadik felek által szállított rendszerek megfelelő vezérlőtechnológiával kiegészíthetők. Különösen a többfunkciós kezeléshez, beleértve a pillanatnyi tartalékot is, elegendő teljesítménytartalékot és nagy reakciósebességet biztosítanak a teljesítményelektronika kiválasztásakor a nagyon rövid távú hálózati zavarok kompenzálására.

Konzorciumi partnerek:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Műszaki Főiskola Aachen (RWTH Aachen Egyetem)

Kapcsolattartó személyek:

Projektvezető: heiko.winterstein@siemens.com

Pénzügyi menedzser: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Együttműködési projekt: Megbízható zavarcsökkentés az energiahálózatokban valós idejű élkomponensek felhasználásával

Időtartam: 2022. november 1. - 2025. október 31

Motiváció: Az ipari hálózatok villamosenergia-ellátásának minősége jelentősen romlott az egyre összetettebb, erősen dinamikusabb fogyasztók miatt, amelyek hálózati zavarokat okoznak. Ugyanakkor az erősen hálózatba kötött Ipar 4.0 rendszerek nagyon érzékenyek ezekre a hálózati zavarokra. Ez egyre inkább magas költségekkel járó üzemállásokhoz vezet. Jelenleg a hálózati komponensek erős terhelései vagy kedvezőtlen kölcsönös interferenciái nem észlelhetők előre. A VE4 fő céljai az ipar számára az elektromos energiaellátó hálózatok zavarainak folyamatos észlelése és intelligens aktív kompenzációja. A robusztusság, valamint az energia- és erőforrás-hatékonyság jelentős növekedését kell elérni. Ebből a célból egy elosztott, új digitális kompenzációs rendszert kell kidolgozni. Ez egy valós idejű, heterogén érzékelőhálózatból és éleszközökből áll, amelyek lehetővé teszik a zavarjelek ML alapú gyors előrejelzését, és kiszámítják az ellenkapcsolási jeleket a zavarok kompenzálása érdekében. Az ellenkapcsoló jeleket végül aktív szűrők visszaadják a rácsba. Így létrejönnek a rugalmas üzemfelügyelet és a valós idejű vezérlés alapjai a széleszközök technológiáján keresztül. Az interfészeket szabványosítani kell. Ez a rendszer rugalmasan bővíthetővé teszi a digitális energiahálózatok vezérlési és diagnosztikai feladatainak széles skálájára — messze túlmutat a projektben célzott aktív zavarkompenzációt. A modern digitális ipari energiaellátó hálózatok széleszköz-alapú diagnosztikai és zavarkompenzációs létesítményét több lépésben kell kifejleszteni. A hardvert és a szoftvert fogalmazzák és prototípusosan megvalósítják. Ide tartoznak az időszinkronizált hálózati, valós idejű mérési csomópontok, az ML módszerekkel rendelkező peremeszközök, a felhőalapú számítógép és az időszinkronizált aktív szűrők. A teljesítményt egy igazi üzemben egy átfogó rendszerdemonstrátorban értékelik.

Konzorciumi partnerek:

Technische Universität Dortmund (Dortmundi Műszaki Egyetem)

Meanwave GmbH

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

Bleenco GmbH

Kapcsolattartó személyek:

Projektvezető: stefan.tolle@siemens.com

Pénzügyi vezető: bianca.miene@siemens.com

Finanszírozási szolgáltató: BMFTR

6G-ANNA — 6G hozzáférés, hálózati hálózat, automatizálás
Időtartam: 2022. július 1. — 2025. december 31.
Projektvezető: Neda Petreska
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

6G-Health — Nagy teljesítményű 6G hálózatépítés holisztikus fejlesztése elosztott orvosi technológiai rendszerekhez
Időtartam: 2022. október 15. — 2025. október 14.
Projektvezető: Thomas Engel
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

C2C3-L-SI közös projekt: Carbon2Chem® — 3. FÁZIS - Carbon2Chem® körkörös - Siemens AG L-SI alprojekt — „System Integration”
Időtartam: 2025. január 1. — 2028. december 31
Projektvezető: Christian Doye
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMFTR

Connect4HCA — Közös projekt: Arena2036 kutatócampus: Connect4HCA; alprojekt: FlexComNet — Rugalmas, dron-alapú kommunikációs hálózat érzékelőfunkcióval modern gyártóberendezésekhez (02P23Q846)
Időtartam: 2024. január 1. — 2028. december 31
Projektvezető: Volkmar Doericht
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

CONTENT — A digitális tartományból származó fenyegetések (13N16585)

Időtartam: 2023. március 1. — 2025. augusztus 31.

Projektvezető: Tiago Gasiba

Pénzügyi vezető: Roland Deak

Finanszírozó szervezet: BMFTR

DataFlex — Adatökoszisztémák összekapcsolása a rugalmasság összekapcsolása a hálózati struktúrákkal
A projekt időtartama: 2025. október 1. — 2027. március 31.
Projektvezető: Michael Metzger
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE

ECO:DIGIT (együttműködési projekt) — A zöld számítástechnika és a digitális átalakulás lehetővé tétele; alprojekt: A zöld szélű számítástechnika engedélyezése (01MN23011B)
Időtartam: 2023. június 1. — 2026. május 31.
Projektvezető: Karsten Schoerner
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMWE

DaFire — Adatalapú hibahipotézis fejlesztése az intelligens elektronikai újragyártáshoz

Időtartam: 2026. február 1. — 2029. január 31

Projektvezető: Ferdinand Revellio

Pénzügyi vezető: Bianca Miene

Finanszírozó szervezet: BMWE

EREP — Sikeres újragyártás adatalapú döntéshozatal és intelligens folyamattervezés révén (02J21E116)
Időtartam: 2022. október 1. — 2025. december 31.
Projektvezető: Tobias Kamps
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMFTR

EvoFrame — Evolúciós, emberközpontú keret kidolgozása és validálása az átalakulásra képes szervezetek számára
Időtartam: 2023. január 1. — 2025. december 31.
Projektvezető: Martin Kramer
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMFTR

DIREKT_S&G-BMC - DIREKT - Hibrid elektromos meghajtórendszerek digitális életciklusa - S&G-BMC
Időtartam: 2023. december 1. — 2025. október 31.
Projektvezető: Philipp Wolfrum
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMWE

DIREKT_S&G-CMC - DIREKT - Hibrid elektromos meghajtórendszerek digitális életciklusa - S&G-CMC
Időtartam: 2023. december 1. — 2025. október 31.
Projektvezető: Philipp Wolfrum
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BMWE

GENIUS - Természetes nyelvfeldolgozás a szoftverfejlesztési életciklushoz
Időtartam: 2024. november 1. — 2027. október 31
Projektvezető: Doruk Tuncel
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BFTR

GreenCode - GenAI a fejlesztés hatékonyságáért
Időtartam: 2024. október 1. — 2027. szeptember 30.
Projektvezető: Christian Körner
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BFTR

HardShip — Hardver alapú biztonság ipari termelési létesítmények számára
Időtartam: 2023. április 1. — 2026. március 31.
Projektvezető: Herrmann Seuschek
Pénzügyi vezető: Roland Deak
Finanszírozó szervezet: BFTR

HiPower5.0 — Közös projekt: Fejlett anyag- és integrációs technológiák a GaN elektromos elektronikához az autókban
Időtartam: 2025. augusztus 1. — 2028. július 31.
Projektvezető: Martin Schulz
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BFTR

Közös projekt: Függőleges GaN tranzisztorok holisztikus fejlesztése 1,7 kV-ig terjedő üzemi feszültségekhez; Alprojekt: Függőleges GaN komponensek összeszerelési és csatlakoztatási technológiája és vezérlésük
Időtartam: 2022. június 1. — 2026. május 31.
Projektvezető: Klaus Wilke
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE

IEFlex - Közös projekt: IEFlex - Intelligens energiagazdálkodási rendszer fejlesztése és megvalósítása az emésztőgáz rugalmas és keresletorientált felhasználására; Alprojekt: Nyílt szoftverarchitektúra fejlesztése különböző funkcionális modulok integrálásához

Időtartam: 2025. július 1. — 2028. június 30.
Projektvezető: Marco Schanda
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE

INSPIRE - Innovatív tervezés és működés a ritkaföldanyagok csökkentésére és élettartamának meghosszabbítására a következő generációs tengeri szél alapú hidrogéntermeléshez

Időtartam: 2024. május 1. — 2027. április 30
Projektvezető: Klaus Schleicher
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMFTR

INTENT - ENEFF:WÄRME: Integrált hőátállás — Fűtési hálózatok és decentralizált hőszivattyúk optimalizált bővítése és rendszerbarát üzemeltetése; Alprojekt: A decentralizált hőszivattyúflották rendszerbarát üzemeltetésének fejlesztése

Időtartam: 2025. március 1. — 2028. február 29.
Projektvezető: Florian Reissner
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE

K3I-Cycling — AI alkalmazási központ műanyag csomagolás — Innovációs laboratórium: K3I-Cycling — A műanyag csomagolások újrahasznosításának mesterséges intelligenciával támogatott optimalizálása

Időtartam: 2022. szeptember 1. — 2025. december 31.
Projektvezető: Takeru Nemoto
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMFTR

zero-waste-paste — Körkörös gazdaság megvalósítása a forrasztópaszta hulladékból származó nyersanyagok enyhe hasznosítására szolgáló energiahatékony és automatizált folyamat- és üzemprototípus kifejlesztésével (hivatkozási szám: 020E-100610623); alprojekt: Felhasználóspecifikus validáció
Időtartam: 2023. december 1. — 2026. november 30.
Projektvezető: Rüdiger Knofe
Pénzügyi vezető: Bianca Miene
Finanszírozó szervezet: BMWE