資金調達プロジェクト

AdapEdge（FKZ 16ME0547K）-適応型プロセス最適化によるレジリエントな電子機器製造用のエッジコンピューティングモジュール

期間:2022年7月1日-2025年12月31日

このプロジェクトは、インダストリー4.0環境における製品の製造を最適化することを目的としています。このプロジェクトの包括的な目標は、自由に入手できる情報/データの使用と評価を通じて、複雑で空間的に分散した製造環境における適応的なプロセス最適化です。さまざまなシナリオで、このデータを使用して製造の生産性と品質を目標値に最適化できます。これは、一方では、選択したテスト戦略を調整するなどして生産性を向上させることができる、高効率の製造に当てはまります。ただし、粗悪な原材料や偽造原材料、あるいは個々の機械への標的型攻撃によってバランスが崩れ、不安定な動作モードを早期に発見することで迅速に信頼できる動作モードに戻ることができる製造にも当てはまります。この目的のために、このプロジェクトでは、AI/連合学習を使用したデータ評価方法と、データフュージョンに特化したプロセッサと関連するユニバーサルセンサーネットワークを備えたエッジコンピューティングモジュールの使用を組み合わせます。このネットワークは、自由に利用できるデータをローカルで収集するために使用されます。たとえば、温度、湿度、加速度、動作騒音などの環境データを測定しますが、紫外線、空気の質、EフィールドとBフィールドなどの代替値も可能です。データはAIによって処理、集約、評価されます。製造の品質と生産性のパラメータと比較した後に、進行中の生産の条件レベルが決定されます。この状態レベルは、既存のデジタル製造インフラから独立するように設計されているため、製造の最適化に関する決定のための独立したデータソースとして機能します。フィードバックループを通じて、AIは継続的に学習し、意思決定を改善することを目的としています。

コンソーシアムパートナー：

• ビーレフェルト大学（ビーレフェルト大学）

• センソリック・バイエルGmbH

• クレオニックGmbH

• ベルリン工科大学（ベルリン工科大学）

• マイクロ・システムズ・エンジニアリング社

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Forschung eingetragener Verein（フラウンホーファー進歩協会）

連絡先:

プロジェクトマネージャー:matthias.heimann@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

AdHybau2（20M2202A）-プロジェクト全体：認証可能な航空機用水素電気推進システムの開発と極低温冷却電気モーターの試験-AdHybau2;-サブプロジェクト：極低温冷却を備えた高効率電気駆動装置のデジタル開発方法と革新的な製造コンセプト。

期間:2024年8月1日-2028年7月31日まで

このプロジェクトは、デジタル化手法のさらなる開発、アディティブマニュファクチャリングへの革新的なアプローチ、電気機械の破壊的技術の調査に焦点を当てています。このプロジェクトは、前身のプロジェクトの成果に基づいており、将来の航空認証に向けた重要な側面にまで拡大しています。具体的には、Digital Twin の水素冷却電気駆動装置のマッピングを目的としています。いわゆるモデルオーダー削減により、計算時間とリソースを節約して、Digital Twin を産業メタバースで使用できるようにし、研究開発におけるデジタル化を加速する必要があります。さらに、プロジェクトの範囲内で、高度な製造方法が開発され、材料と部品がその特性と品質について調査されます。特に、弾性テンソルを完全に説明するための補足材料パラメータは、設計において重要な役割を果たします。航空認証の観点からは、新しい製造プロセスを徹底的に研究し、生成された材料を一貫した品質で再現性のある方法で製造することが不可欠です。プロセスを安全に習得することが基本です。具体的には、銅のコールドガス噴霧をさらに発展させる予定で、研究の焦点は、2つの添加プロセスを初めて組み合わせて銅の中空構造を作ることです。電気駆動装置では、破壊的技術の可能性に関する研究が行われています。ここでの焦点は、好まれる用途でドライブトレインの超伝導の可能性を調査することです。極低温冷却の電気駆動装置の実現可能性は、実験室でのデモンストレーターで実証されています。実験室条件下でのドライブの建設、試運転、実験テストは、このプロジェクトに欠かせないものです。

コンソーシアムパートナー：

カールスルーアー工科大学（カールスルーエ工科大学）

ドレスデン工科大学 (ドレスデン工科大学)

アウフウィンド社

フラウンホーファー研究協会 zur Förderung der angewandten Forschung e.V.（フラウンホーファー応用研究振興協会、登録協会）

アディティブ・ドライブズ社

MT エアロスペース AG

連絡先:

プロジェクトマネージャー:christian.weidermann@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

addRemo — e-モビリティの分野で、資源効率の高いプロセスチェーンとモーターコンポーネントを実現するためのアディティブマニュファクチャリング技術の使用。
サブプロジェクト：セラミックヒートシンクとアディティブマニュファクチャリングを使用した鉄道輸送用の高性能電気モーターの開発

このプロジェクトは、持続可能なモビリティとCO2排出量の大幅な削減に貢献する電気駆動システムの生産のための革新的な技術を開発します。焦点は、電気モーターの製造のためのアディティブマニュファクチャリング（AM）プロセスの研究と適用にあります。AMプロセスPBF-LB/M、AddCasting®、BJT-MST/Cは、設計の自由度を活用し、材料の使用を最適化するために使用されます。焦点は、プロセスの安定性、モノマテリアルおよびマルチマテリアルセクターにおける革新的な高性能材料の処理、シミュレーション支援設計、AIベースの品質保証の観点から、プロセスをさらに発展させることにあります。AMプロセスにより、電気モーター部品の重量と質量慣性モーメントが減少し、冷却が改善されて電力密度が向上します。メルセデスベンツとSiemens モーターデモンストレーターは、産業用に開発され、技術的および経済的側面の観点から評価され、既存のシステム全体に統合されています。これにより、よりエネルギー効率の高いモーターに加えて、生産の分散化も可能になり、グローバルなサプライチェーンへの依存度が減り、産業のレジリエンスが強化されます。製造プロセスを比較することにより、モーターの機械的、熱的、磁気的特性は、シミュレーションと実験を通じて実際の条件下で分析および検証されます。目的は、連続生産の準備が整ったモーターのAM生産を実現するために、プロセスとモーターの技術的評価と経済的生態学的評価の両方を実施することです。その結果は、将来のモビリティのためのより資源効率が高く強力な駆動システムの実現と、工業生産の持続可能な改善に貢献します。移転とスケーリングの可能性は、EU仕様に従って電気モーターの効率クラスを向上させるという点で、業界全体にわたる影響を保証します。

期間:2025年12月1日 — 2028年11月30日
プロジェクトマネージャー:ステファン・デネラー
財務マネージャー:ビアンカ・ミーネ
資金提供団体:BMWE

BoLero（FKZ 03EI4041A）-共同プロジェクト：BoleRo-寿命を延ばし、メンテナンスの労力を軽減し、運用管理を最適化するためのクラウドベースの方法による定置型バッテリーストレージの経年劣化の監視。サブプロジェクト：バッテリーストレージのデジタルサービス

期間:2021年10月1日-2024年9月30日

大規模な定置型蓄電池システムは、再生可能エネルギー源からの発電を特徴とする将来のエネルギーグリッドに重要なシステムサービスを提供します。私たちは、蓄電池システムの監視と運用の最適化のためのクラウドベースのシステムを提案します。これにより、次の産業用途が可能になり、研究上の質問への回答が得られます。

動作中のバッテリーセルからのデータ提供
定置型エネルギー貯蔵の監視、分析、モデリングのためのクラウドソリューション
通常のバッテリー動作の実際のBMSデータから時変バッテリーパラメーター（容量、Digital Twin モデルなど）を抽出する新しく改良された方法
より正確なバッテリーモデルとより低い安全マージン要件により、運用戦略の改善を可能にします
サービスコストを削減するための一般的で自動化されたソリューションの提供
特にプロジェクトや顧客固有の要件を考慮した、バッテリーシステムの運用に関する技術的要件の軽減
セカンドライフを含め、バッテリーの寿命全体にわたって安全に動作させる方法
事業戦略ごとの経済的影響の分析

プロジェクトの結果は、シュタットヴェルケ・ミュンヘンのフライマン大規模保管施設を使用して継続的な運用中に実証されます。デモンストレーターは、パラメーター推定の精度とバッテリー動作の改善の両方を示します。結果は、蓄電池システムを使った実地試験を通じて検証されます。

コンソーシアムパートナー：

ミュンヘン工科大学 (ミュンヘン工科大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:andrei.szabo@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:roland.deak@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

CBC-GREEN（FKZ 13N15451）-電気部品の工業生産におけるフレキシブルグリーンビーム源の使用

期間:2021年7月1日から2025年7月31日まで

リレー、コンタクタ、電源モジュールなどの電子製品では、銅製の部品がますます使用されています。その理由は、電気伝導率と熱伝導率に対する要求が高まっているからです（銅はアルミニウムに比べて特性が約1/3優れています）。銅の柔軟な加工（接合、分離、積層造形、特に選択的レーザー溶融）には、レーザープロセスが有利です。優れたビーム品質の近赤外（NIR）レーザー（基本モードまたはシングルモードファイバーレーザー）は、空間分解能も高いものが使用されます。しかし、銅の反射率が高い（1070 nmで 97%）ため、部品が損傷する危険性があり（溶融プールに結合すると吸収率が大幅に増加する）、処理時間が短すぎる（吸収率が低いため）、品質上の欠陥（溶融スパッタ）が発生する可能性があるため、レーザー技術の使用は複雑です。このサブプロジェクトの目的は、コンソーシアムが開発し認定したレーザーをシーメンスの製造現場で使用できるようにすることです。応用分野には、自動化技術、電気部品の製造、パワーエレクトロニクスの組み立てなどがあります。ここでは、溶接と接合、積層造形、銅板の切断に重点を置いています。焦点は、新しいレーザー光源の使用による効率と再現性の向上を実証することです。

コンソーシアムパートナー：

ティッセンクルップ・Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Forschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究振興協会、登録協会）

カール・H・アーノルド・マシーネンファクトリーGmbH & Co.KG

amcm GmbH

連絡先:

プロジェクトマネージャー:kai.kriegel@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

DAFODIL（FKZ 03XP0389A）-DAFODIL-機械学習アルゴリズムとインライン分析の大量使用による、エンドオブラインデータに基づくバッテリーセルのデータベースの製造最適化

期間:2021年9月1日から2025年8月31日まで

DAFODILプロジェクトでは、リチウムイオン電池のクロスプロセス製造を最適化するための根本的に新しい方法と技術が開発される予定です。

リチウムイオン電池の生産施設の最先端は、個々の生産ステップを局所的な最適値に最適化することです。個々の生産施設が地域最適値を超えて運営されている場合、一部の品質パラメータは全体最適値になる可能性があるため、DAFODILプロジェクトでは、新しいセンサーシステムの調査という中間段階を通じて、生産のグローバルな最適化を開発します。この目的のために、さまざまなセンサーシステムが、セル製造におけるデータ収集に適しているかどうかを予備調査で調べます。すべての測定値について、どのセンサー情報が定義された品質パラメータに直接関係しているかが評価されます。

DAFODIL（FKZ 03XP0389A）-DAFODIL-機械学習アルゴリズムとインライン分析の大量使用による、エンドオブラインデータに基づくバッテリーセルのデータベースの製造最適化

期間:2021年9月1日から2025年8月31日まで

DAFODILプロジェクトでは、リチウムイオン電池のクロスプロセス製造を最適化するための根本的に新しい方法と技術が開発される予定です。

リチウムイオン電池の生産施設の最先端は、個々の生産ステップを局所的な最適値に最適化することです。個々の生産施設が地域最適値を超えて運営されている場合、一部の品質パラメータは全体最適値になる可能性があるため、DAFODILプロジェクトでは、新しいセンサーシステムの調査という中間段階を通じて、生産のグローバルな最適化を開発します。この目的のために、さまざまなセンサーシステムが、セル製造におけるデータ収集に適しているかどうかを予備調査で調べます。すべての測定値について、どのセンサー情報が定義された品質パラメータに直接関係しているかが評価されます。

さらに、相関特性値が複雑な因果関係パターンに及ぼす影響を調査します。この目的のために、これらの複雑な因果関係を特定するアルゴリズムと方法を開発する必要があります。感度分析では、これらの因果連鎖のどのサブインフルエンスが特定の効果を促進するか、そしてそれらをどのように定量的に記録できるかを調査します。Siemens サブプロジェクトでは、新しいセンサーシステム、いわゆるハイパースペクトルカメラが、バッテリー製造への応用の可能性について初めて調査されます。さらに、生産パラメータが品質に及ぼす影響を調査し、細胞品質の特性評価における最適化の可能性を開発するために、電気化学測定法と細胞製造の変更を組み合わせて実施します。この目的のために、Siemens 製造プロセスの分析に参加します。さらに、センサーデータの分析と認定測定のアルゴリズムもSiemens サブプロジェクトでプログラムされ、複雑な因果関係パターンを特定できるようになります。

コンソーシアムパートナー：

カスタムセルズ・テュービンGmbH

サフィオン社

スーラGmbH

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

ミュンスター大学 (ミュンスター大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:andreas-albrecht@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

DIAA-H2（FKZ：03EI3067A）-水素製造プラント用のデジタルツイン

期間:2022年7月1日-2025年6月30日

Siemens Energy・グローバルGmbH & Co.KG、Siemens AG、ドレスデン工科大学、Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbHは、電解プラントを例に挙げて、ライフサイクル全体にわたって使用できるプロセスプラントのDigital Twin の基礎を研究する予定です。機械工学で確立された製品の創造と管理の方法は、プラントの建設に適応させることで、エネルギー転換に使用できるようにする必要があります。研究プロジェクトは、Digital Twin を導出、インスタンス化、および維持するための方法とツールの開発に焦点を当てています。これらはプラントの建設と運営と同時に実施されます。さらに、学際的なプラントモデルと同期して調和した、分野固有の基本モデルに基づくさまざまなモジュール化アプローチが開発されます。プラントモデルは、プラント建設用の新しいバリアントを生成できるようにすることも目的としています。説明した重点分野は、最初のプラントライフサイクル管理システム（Plant-LMシステム）のプロトタイプにまとめられ、エンジニアリング、プラント建設、運用への適用を通じて検証されます。その結果、Plant-LMシステムは、プラントの経済効率を大幅に向上させ、投資コストを削減し、メンテナンスを改善することを目的としています。これは、電解プラントのDigital Twin 用に開発された方法とツールのユーザーにとって、長期的かつ大きな競争上の優位性をもたらします。

コンソーシアムパートナー：

プファフィンガー・アンラーゲンバウ＆エナギーテクニックGmbH

ドレスデン工科大学 (ドレスデン工科大学)

Siemens Energy・グローバルGmbH & Co.KG

連絡先:

プロジェクトマネージャー:jonathan.leidich@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

digiZug3D（FKZ 13IK031A）-共同プロジェクト：鉄道車両用3Dプリント部品のデジタル承認（DigiZug3D）-サブプロジェクト：LPBFプロセスのデジタル化と工業化

期間:2023年10月1日-2026年8月31日

digiZug3D（FKZ 13IK031A）-共同プロジェクト：鉄道車両用3Dプリント部品のデジタル承認（DigiZug3D）-サブプロジェクト：LPBFプロセスのデジタル化と工業化

Siemens、積層造形のユーザーおよびサプライヤーとしての長年の経験に基づいて、LPBFプロセスの産業化をサポートします。これは特に、承認プラットフォームを実現するための承認プロセスのデジタルマッピング、破壊試験の代わりに計算による証明への参加、品質保証における試験の範囲を縮小するためのさらなるデジタル方法の評価など、いくつかのレベルでデジタル化を促進することによって達成されます。デジタル手法には、さまざまなプロセス監視システムを自動評価と組み合わせたり、プロジェクト内の増え続けるデータに基づいて選択した方法を使用したりすることが含まれます。その結果、選択したプロセス監視方法が具体的に評価されます。これは、現在利用可能なシステムを評価するだけでなく、プロセス監視や評価方法論の将来の発展の基礎としても役立ちます。理想的には、具体的な開発目標を策定し、コンポーネントの品質との相関関係を示すことができます。全体として、承認プロセスと証明のデジタル化は、アディティブマニュファクチャリングの導入に対する大きなハードルを取り除きます。さらに、工業化を支援するために、アディティブプロセスチェーン全体での経験を、鉄道車両やその他の分野でのプロセスの使用方法に関する具体的な推奨事項にまとめます。ドイツ鉄道研究センターの調査報告書から選ばれた仮説と提言が検討され、具体化され、プロジェクトで使用された資料以外の一般的な妥当性が確認されます。最後に、規制や基準の策定を通じて、幅広い産業化を支援するための知識移転が促進されます。

コンソーシアムパートナー：

モビリティはアディティブeVに移行します。

IMA材料研究・応用技術GmbH 会社（IMA材料研究応用技術GmbH）

テュフノードシステムズGmbH & Co.KG

アディティブ・マーキング社

Siemens Mobility 社

パーダーボルン大学 (パーダーボルン大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:daniel.reznik@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供者:BMWE

DiMad（FKZ 13XP5188A）-ワイヤーベースのアディティブマニュファクチャリング用のデジタル材料とプロセス設計

期間:2023年1月1日-2026年6月30日

金属のアディティブマニュファクチャリング（AM）プロセスでは、材料システムに適したプロセスウィンドウを特定したり、最適化されたプロセスパラメータをあるプラントタイプから別のプラントタイプに移行したりする場合、かなりの、主に実験的な作業が必要です。設計からコンポーネントまでの迅速な実装は、原材料からコンポーネントまでのプロセスチェーンが完全に定義され、デジタルで構築されている場合にのみ可能です。DiMADプロジェクトは、オーステナイト鋼と二相鋼の熱源としてアークとレーザー放射を使用するワイヤーベースのプロセスに焦点を当てています。局所的な凝固と冷却条件の結果としての微細構造と相形成、加熱と冷却、熱処理による残留応力と歪み、溶融不足や多孔性などの重大な欠陥など、ユーザーの観点から重要で部品の品質と特性に影響を与える次の特性が詳細に考慮されます。微細構造、相、応力はシミュレーションによって記述されます。機械学習（ML）は、プロセスの欠陥特性を相関させるために使用され、データ全体（シミュレーション、実験、分析）を解釈するためにも使用されます。デジタル作業には、シミュレーションの入力パラメータの決定、シミュレーションの検証、MLモデルのトレーニング/検証に役立つ実験、分析、材料試験が伴います。デジタルツールから導き出されたプロセスパラメータに基づいて、2つの実際のコンポーネントが構築されます。2つのAMプロセスに関しては、ワイヤー材料のユーザーオントロジーが開発されます。パートナー間およびMaterial Digitalプラットフォームとのデータ交換と評価のために、統一されたデータ構造が開発され、適切なデータ形式が使用されます。既存のAixVipMapソリューションは、最初はワークフローフレームワークとして使用され、PMDに統合されます。

コンソーシアムパートナー：

オスカー・ピーエルティー株式会社

アイコンプロGmbH

FEF Resschungs-und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH（FEF 接合技術研究開発会社 GmbH）

ドイツ航空宇宙センター（ドイツ航空宇宙センター）

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

アクセス e.V.

連絡先:

プロジェクトマネージャー:philip.howell@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

DORSMAN（FKZ 03XP0633A）-共同プロジェクト：データベースおよびセンサーベースのバッテリーセルの製造-DORSMAN; サブプロジェクト：革新的なセンサー技術と測定の使用によるリチウムイオン電池のセルファイナライゼーションの加速と品質向上

期間:2025年1月1日から2027年12月31日まで

BMBFの資金提供を受けたこの研究プロジェクトは、リチウムイオン電池の生産を加速することを目的としています。

共同プロジェクト「データおよびセンサーベースの電池セルの製造」（DORSMAN）では、リチウムイオン電池の生産をより資源効率的かつ迅速にする方法を調査しています。このプロジェクトは、連邦教育研究省（BMBF）（FKZ：03XP0633A）によって資金提供されています。Siemens コーディネーターを務めるほか、コンソーシアムにはバイオロジック・サイエンス・インスツルメンツGmbH、ミュンヘン工科大学の工作機械・産業管理研究所（iwb）、アーヘン工科大学のパワーエレクトロニクス・電気ドライブ研究所（ISEA）が含まれています。包括的な目標は、革新的なセンサー技術とデジタル化を通じてバッテリー生産を加速することです。

バッテリーは、エネルギーとモビリティへの移行を成功させるために不可欠です。しかし、製造工程には時間がかかり、スクラップ率が高く、バッテリーの品質もさまざまで、複雑な測定手順を経なければ確実に判断できません。特に、製造プロセスの最終段階であるセルのファイナライズは非常に時間がかかります。ファイナライズにはいくつかのプロセスステップがあります。電解液が電池内に分散する湿潤、形成、電池が初めて充電および放電される場所、および自己放電の測定には、特に時間がかかります。これは、現在利用可能な手段ではプロセスの進行状況を監視できないため、全面的な待ち時間が必要だからです。

DORSMANは製造プロセスのこの側面に正確に取り組んでいます。新しいセンサーが生産工場に統合され、セル内の電気化学プロセスをより深く理解できるようになります。さらに、自己放電率を決定するための測定手順はさらに発展する予定です。現在の最先端技術によると、これらの測定には数日から数週間かかります。適切な測定技術とデータ評価によって測定時間を短縮する方法について調査が行われます。

これまで、センサーと測定手順は実験室規模でしか実証されていませんでした。DORSMANの枠組みの中で、ここで得られた成果は、研究機関と産業界の協力を通じて産業への応用にもたらされます。生産工場のデジタルインフラストラクチャが確立され、測定データに基づくオンライン対応のプロセス制御の基礎となります。プロジェクトパートナーは、開発したソリューションをパイロットプラントで実装し、そこでテストします。その後、いくつかの生産キャンペーンでバッテリーが生産され、記録された測定値に基づいて製造プロセスの調整が行われます。実装が成功すれば、センサー技術と測定装置を工業生産施設に統合することが可能になります。

コンソーシアムパートナー：

バイオロジック・サイエンス・インスツルメンツ株式会社

ミュンヘン工科大学 (TUM) (ミュンヘン工科大学)

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:felix.katzer@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

Enable（FKZ 03EN3061A）-共同プロジェクト eNEFF: STADT：Enable-地区全体のエネルギー最適化のための柔軟性を高めるための通信および制御システムの垂直統合。サブプロジェクト：エネルギーシステムの最適制御（Siemens）

期間:2022年4月1日-2026年9月30日

建物/キャンパスのエネルギーシステムの部門横断的な最適制御と柔軟性のマーケティングのための重要な前提条件は、センサー、個々のコンポーネント、予測システムの使用、および送電事業者、エネルギー供給業者、または取引プラットフォームとのインターフェース間のシームレスな相互作用のための情報通信技術（ICT）の確立です。このプロジェクトの目的は、バンベルク最大の地区開発（ラガルドキャンパス転換地域）を例に挙げて、この完全なICTチェーンを現場で実証することです。プロジェクトのさらなる目標は、スケーラビリティと他の地区への移転可能性の計量的およびシミュレーション的評価と、その結果としてのCO2とコスト削減の可能性です。制御可能な電気・熱負荷、エネルギー貯蔵、エネルギー変換ユニットのセクター横断的な最適化された制御は、従来のビル管理技術、気象サービスなどの外部サービス、AIベースの予測手法、取引プラットフォームと連携して機能する自動エネルギー管理システムによって実現されます。そうすることで、個々のコンポーネントやネットワークの技術的な境界条件をすべて考慮して、コストとCO2を最適化した方法で地区にエネルギーが供給されます。

コンソーシアムパートナー：

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

Stadtwerke Bamberg Energie & Wasserversorgungs GmbH（バンベルク市営ユーティリティエネルギー・水道会社）

エトレードGmbH

連絡先:

プロジェクトマネージャー:stefan.langemeyer@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

ENSURE3（FKZ 03SFK1A0-3）-共同プロジェクト：エネルギー転換のための新しいエネルギーネットワーク構造

期間:2023年8月1日-2026年7月31日

Siemens AGは、コペルニクスプロジェクトENSURE3にコンソーシアムリーダーとして参加しています。
このプロジェクトでは、Siemens AGは4つの主要目標に貢献し、パートナーとともに、さまざまな利害関係者に行動するための推奨事項を導き出します。さらに、Siemens AGは、エネルギー転換ツールキットのさまざまな技術進歩に取り組んでいます。共同実証プラットフォームへの貢献として、「Single Source of Truth」をさらに発展させ、フレキシブルステーション制御技術の統合に取り組みます。Siemens AGは、結果を転送するためのショールームを設置しました。

コンソーシアムパートナー：

カールスルーアー工科大学（大学局）（カールスルーエ工科大学（ユニバーシティタスク））

ドルトムント工科大学 (ドルトムント工科大学)

DVGW Deutscher Verein des Gas-and Wasserfaches e.V. — Technisch-Wissenschaftlicher Verein (DVGW ドイツガス・水道技術科学協会)

ドイツ環境保護庁（ドイツ環境対策）

ミュンヘン応用科学大学（ミュンヘン応用科学大学）

PSI FLS ファジーGmbH ロジック・アンド・ニューロ・システム株式会社

テネットTSO GmbH

ジャーマンウォッチ e.V.

オパール-RT ドイツ有限会社

スキール・ネッツ社

アルゴイネッツ有限会社KG

クリスチャン・アルブレヒト大学キール校 (キール大学)

ヴェストファーレン・ヴェーザー・ネッツGmbH

ルー・バーテイルネッツ社

イルメナウ工科大学（イルメナウ工科大学）

エコ・インスティトゥート。応用生態学研究所（エコ・インスティテュート。応用生態学研究所（E.V.）

アバコン・ネッツ社

日立エナジードイツAG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク（フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク）

カールスルーアー工科大学（Großsurschungsaufgabe）（カールスルーエ工科大学（大規模研究課題））

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

ケルン大学エネルギー環境研究所GmbH（ケルン大学エネルギー経済研究所GmbH）

ベルギッシェ大学ヴッパータール (ヴッパータール大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:annebauer@siemens.com

財務マネージャー: bianca.miene@siemens.com

資金提供者：BMBF

F-HIL-Reloaded（FKZ 03EI6104A）-共同プロジェクト：グリッド形成分散型発電ユニットの動的プロセスの規範的検証のためのTest インフラストラクチャの開発-F-HIL-Reloaded; サブプロジェクト：供給Security 性を高めるためのグリッド形成分散型DCウォールボックスの開発

期間:2023年10月1日-2026年9月30日

F-HIL-Reloadedプロジェクトの目標は、コンバーターの相互運用性に優れた配電グリッドセクションをモデル化し、グリッド形成テストオブジェクトのテストシナリオを自動的に実行するリアルタイムシミュレーションおよびテストシステムを確立することです。動的電源インターフェースと適応型X/Rラインインピーダンスを介して制御されるハイブリッドアンプは、実際の環境へのインターフェースとして使用されます。F-HIL-Reloadedプロジェクトは、FHiLの研究プロジェクトの続きです。得られた洞察と得られた結果は、試験および検査システムのさらなる発展の基礎となります。さらに、このプロジェクトでは、テストオブジェクトのグリッド形成特性、つまりDCウォールボックスとグリッド形成コンバーターも考慮しています。コンバーターの相互運用性には特に注意が払われています。特に、太陽光発電システムと組み合わせた電気自動車の充電ステーションの共振効果は、試験および検査システムでシミュレートされます。配電グリッドにおけるグリッドフォーマーのプラス（および場合によってはマイナス）効果は、テストオブジェクトのグリッド形成特性に合わせて調整されたテストおよび検査システムによって実証できるはずです。再現性のあるテストは、グリッド形成システムの標準化されたテストシーケンスの基礎を形成することを目的としています。F-HIL-Reloadedプロジェクトの包括的な目標は、標準化されたテスト手順とテストシステムを通じて、グリッドフォーミングおよびグリッドフォローコンバーターの開発にプラスの影響を与え、コンバーターのみに基づくエネルギー供給の安定性を確保することです。社会では、グリッド形成システムによる安全な供給が実証できることで、グリーンエネルギーへの移行に対する安心感と受容性が高まります。

コンソーシアムパートナー：

ボン・ライン・ジーク大学（ボン・ライン・ジーク応用科学大学）

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

スミダコンポーネント＆モジュールGmbH

オパール-RT ドイツ有限会社

連絡先:

プロジェクトマネージャー:sebastian.nielebock@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

3DGlassGuard（FKZ：13N16851）-共同プロジェクト：ガラス箔のフォトニックSystem Integration によるSecurity。サブプロジェクト：平面統合型光電流センサー

期間:2024年5月15日-2027年5月14日

3DGlassGuard（FKZ：13N16851）-共同プロジェクト：ガラス箔のフォトニックSystem Integration によるSecurity。サブプロジェクト：平面統合型光電流センサー

ディスプレイガラスへの3次元の光学微細構造と堅牢なインターフェースの統合は、IOX（イオン注入）とFS-L（フェムト秒レーザー構造化）を組み合わせて技術的に開発され、小型化されたフォトニックシステムコンポーネントが可能になります。IPD（逆フォトニック設計）用の新しい設計ツールにより、必要な3次元の波動光学および化学シミュレーションを効率的に行うことができます。電流測定と環境センシングの分野で、これに基づいてのみ可能な2つの新しいセンサー原理は、アプリケーションパートナーによって事前に開発され、機能検証されなければなりません。この目的には、インテリジェントなセンサーデータ評価方法が使用されます。計画されている設計支援の組み合わせプロセスは、IOX（低減衰で広い面積）の利点とFS-L（3次元）の利点を組み合わせています。これにより、初めて、3次元の光学構造を大面積の非常に薄いガラス基板（1 mm未満）に統合できるようになりました。この組み合わせは、AIがサポートするIPDによる設計という点でのみ効率的です。古典的に実験的に決定された回帰モデルに基づく設計は、計算上の制限により迅速にシミュレートできないためです。今日の光学センサーは、フリービームまたはファイバーベースであることが多いため、かなりの設置スペースが必要です。さらに、フレキシブル光ファイバーは加工や組み立てにコストがかかります。したがって、システムレベルでのフォトニック統合は、コストと小型化に大きなメリットをもたらします。これは、提案されたプロジェクトでは、ディスプレイガラスとパネルベースのバッチプロセスをIOXとメタライゼーションプロセスに使用することで技術的に実現されています。また、fs-laserを使った3次元光学構造を薄いガラス箔に統合し、光電流センサーなどの新しい用途向けのオプトエレクトロニクスシステムに高効率のシステムコンポーネントとして統合しています。

コンソーシアムパートナー：

シー・アンド・サン・テクノロジーGmbH

コンタグ AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

LightFab GmbH

ベルリン工科大学 (ベルリン工科大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:stefan.nerreter@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供者：BMBF

GreenInverter（FKZ 03EN4079A）-共同プロジェクト：リサイクル性を高める革新的な冷却機能を備えた持続可能なパワーエレクトロニクス-GreenInverter; サブプロジェクト：技術的バリエーションとインバータシステム

期間:2024年3月1日-2027年2月28日

GreenInverter（FKZ 03EN4079A）-共同プロジェクト：リサイクル性を高める革新的な冷却機能を備えた持続可能なパワーエレクトロニクス-GreenInverter; サブプロジェクト：技術的バリエーションとインバータシステム

期間:2024年3月1日-2027年2月28日

「GreenInverter」プロジェクトは、電気エネルギー変換の分野で、リサイクル可能、修理可能、アップグレード可能なハードウェアの新しい基準を設定することを目的としています。同時に、エネルギー効率も大幅に向上する必要があります。その利点は、例としてインバーターを使用して実証されます。個々のコンポーネント開発の原則に基づいている現在の最先端技術は、新しい体系的なアプローチに置き換えられなければなりません。一般的な冷却・断熱戦略に対する破壊的な斬新なアプローチにより、部品の温度が下がり、新しい材料の使用が可能になり、それによってエネルギー効率が向上します。リサイクル可能性の大幅な向上、製品のCO2排出量の削減、インバータ内のより均一な温度分布による製品寿命の延長も達成されます。さらに、将来の新しいビジネスモデルも考慮事項に含まれます。つまり、設計やレイアウトは製造コストの影響を受けにくくなります。このプロジェクトは、「エネルギー効率」、「リサイクル性、循環性、脱物質化」、「寿命、部品の利用、使用の柔軟性」という3つの主要分野に焦点を当てています。これらすべての分野を大幅に改善するための破壊的な解決策が研究・開発され、機能プロトタイプの形で実証されます。コンソーシアムは、結果を全面的に実施すれば、ドイツでは年間1.6 TWh以上の省エネポテンシャルを達成できると推定しています。Siemens、電子機器、冷却方法、インバーターの設計と製造の分野における研究開発の専門知識を提供しています。これには、実験施設の設計、建設、設置、運用、および大規模な研究開発プロジェクトの主導における長年の経験が含まれます。

コンソーシアムパートナー：

原材料販売会社ベルンハルト・ウェストラップ有限会社KG

フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク（フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク）

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

スミダコンポーネント＆モジュールGmbH

連絡先:

プロジェクトマネージャー:joern.grundmann@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

GridAssist (03EI6126A)-共同プロジェクト：配電網における最適化された自動システム運用のための支援システム-サブプロジェクトタイトル：自動最適システム運用

期間:2024年12月1日-2027年11月30日

GridAssist (03EI6126A)-共同プロジェクト：配電網における最適化された自動システム運用のための支援システム-サブプロジェクトタイトル：自動最適システム運用

期間:2024年12月1日-2027年11月30日

GridAssistプロジェクトは、配電網における自動システム運用を最適化するための支援システムを開発することを目的としています。これは、再生可能エネルギー発電機を電力網に高度に統合できるようにすることを目的としています。電圧レベルに合わせて個別に調整されたSolutions が開発されます。これらのソリューションの移転可能性と支援システムのフィールドテストは、プロジェクトの中心的な要素です。配電網の自動化の基礎となるのは、十分な観測性です。電圧レベルが低いほど、現在のところ、実際のグリッド状態についてはあまり知られていません。したがって、GridAssistでは、必要なオブザーバビリティが最初に確立されます。測定技術の導入に加えて、測定データをそれぞれの送電事業者とそのプロセスと最も効果的に統合する方法について、適切な概念を開発する必要があります。測定および通信技術が十分に導入されていれば、つまり観測性が与えられれば、それぞれのグリッド状態を分析できます。分析方法に加えて、データに基づいた方法が使用されます。送電網の状態の分析に基づいて、アシスタンスシステムが決定を下します。これらは、システムオペレーターへのアクションの推奨事項から、完全に自動化されたフレキシブルディスパッチまで多岐にわたります。Siemens、特にデジタルツインとAIの分野で、グリッドオートメーションとソフトウェア開発における専門知識を提供しています。GridAssistの中心的な側面は、配電網のプロセスの自動化です。現在の動向からすると、これは不可欠です。これらの技術的側面に加えて、このプロジェクトは送電事業者の運用コストと投資コストを削減することを目的としています。これは、資産管理を改善し、送電網を拡張する必要性を減らすことで実現されます。

コンソーシアムパートナー：

ルー・バーテイルネッツ社

エネルギー供給 Gera GmbH

オパール-RT ドイツ有限会社

フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク（フリードリッヒ・アレクサンダー大学エアランゲン・ニュルンベルク）

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

連絡先:

プロジェクトマネージャー:annebauer@siemens.com と christian.scheibe@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

共同プロジェクト：セクターを越えた信頼性の高い供給構造のための衛星ネットワークを通じた重要レジリエントインフラストラクチャ（KRISnet） サブプロジェクト：セクター間の信頼性の高い供給構造のためのハイブリッドTNT‑NT通信用の通信デバイスに関する研究

Siemens サブプロジェクト、タイトルは 「セクター間の信頼性の高い供給構造のためのハイブリッドTNT‑NT通信用の通信デバイスに関する研究」 電力システム資産と地上およびLEO（低地球軌道）衛星ベースの通信ネットワークとの間の安全で回復力のある接続を可能にする通信コンポーネント（電子機器、ソフトウェア、ファームウェア）の開発に焦点を当てています。これらのコンポーネントは、最適な通信チャネルのインテリジェントな選択も管理します。

マルチシステム通信モデムは、空き状況とコストに応じて、地上（TN）通信ネットワークと非地上（NTN）通信ネットワークを自動的に切り替えるように設計されています。目的は、データが地上ネットワーク経由で送信されているのか、衛星経由で送信されているのかをユーザーに認識させないことです。この機能は、通信経路の優先順位付けと組み合わせることで、通信と供給インフラの間の複雑な相互作用を最適化し、連鎖するシステム障害を早期に防ぐのに役立ちます。

KrisNetプロジェクトでは、2台のデモンストレーターが計画されています。Siemens、アンプリオンでの高電圧機器のデモンストレーターとÜZ-マインフランケンでの低電圧技術デモンストレーターの両方に貢献します。各デモンストレーターは、供給インフラでのデータ収集から、マルチシステム通信モデムによる通信、データセンターやクラウド環境でのデータ処理まで、シグナルチェーン全体を表しています。

AmprionとÜZ‑MainFrankenは、電力部門の公益事業者として、システム要件と統合ソリューションのデモンストレーションに関する専門知識を提供しています。このプロジェクトは、ドイツのエネルギー産業法（eNWG）のセクション14aに基づく配電網の監視のための接続性、再配送、配電網の状態推定などの重要な要件を満たすだけでなく、停電時のレジリエンスや、超高電圧ネットワークのネットワークコード緊急復旧法（NC ER）の遵守にも取り組んでいます。

期間:2026年1月1日 — 2028年12月31日
プロジェクトマネージャー:rolandweiss@siemens.com
財務マネージャー：ローランド・ディーク
資金提供団体:BMFT

LeIko (FKZ 03EI6041A)-共同プロジェクト：電力ポテンシャルの高信頼性フィルムコンデンサ; サブプロジェクト：送電網インフラ改善のコンポーネントとして電力ポテンシャルを高めたフィルムコンデンサのライフタイムモデルとナノテクノロジー

期間:2021年2月1日-2026年6月30日

OnToMat研究プロジェクトの全体的な目的は、工業的に使用される熱可塑性プラスチックおよび熱硬化性繊維強化部品、ならびにそれらの製造に使用される材料と製造プロセスのための材料開発および最適化ソリューションをデータベースで研究することです。材料サイクルの検討も含まれます。現在、繊維強化材料では、材料、プロセス、コンポーネント間のクロススケールの関係を統一的に説明することはできません。同様に、材料の特性評価からシミュレーション方法、製造プロセスに至るまで、データの整合性が不十分です。したがって、調和のとれた存在論的記述の研究は、データ主導の材料開発とプロセス最適化において、これまで利用されていなかった可能性を解き放ちます。このサブプロジェクトでは、特に次のことを扱っています。

• 関連する因果関係の発展（デジタル資料の説明）、

• プロセス統合によるマルチスケールシミュレーションプロセスチェーンの精緻化、構築、検証、および

• 物質循環の分析と存在論的記述への組み込み。

ここでは、SMCなどの射出圧縮成形可能なポリマー複合材料に焦点を当てた資料で、マクロおよびマイクロスケールレベルでの「エンジニアリングワークフロー」の正式な説明を作成します。結果として得られる関連する因果関係は、クロススケールのオントロジーの作成と、第二の焦点としての双方向マルチスケールシミュレーションプロセスチェーンの確立の基礎を形成します。材料循環の促進が第3の焦点です。そのためには、すでに設計段階にある持続可能な開発を促進するために、潜在的に低品質な材料特性の影響を特定し、その一方で、リサイクルプロセスを存在論的記述にマッピングする必要があります。

コンソーシアムパートナー：

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

• ファーザー・インスティトゥート・ブレーメンe.V.（ファイバー・インスティテュート・ブレーメン登録協会）

• BIAS-ブレマー応用ビーム技術研究所（BIAS-ブレーメン応用ビーム技術研究所 GmbH）

• ネクスピリットGmbH

• ドイツ航空宇宙センター E.V.（ドイツ航空宇宙センター登録協会）

• ハンス・ウェーバー・マシーネンファクトリーGmbH

連絡先:

• プロジェクトマネージャー:martin.koerdel@siemens.com

• ファイナンシャルマネージャー：bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

PredicTeco（FKZ 01MN23014A）-共同プロジェクト：シミュレーションによるSustainability 評価（PredicTeco）を考慮した製品開発-サブプロジェクト：持続可能な設計と最適化のための仮想製造プロセスと物理製造プロセスの接続による継続的なグリーンDigital Twin

期間:2023年6月1日-2026年5月31日

このプロジェクトの全体的な目的は、すでに設計段階にある資源集約型製造プロセスの持続可能性を評価し、最適化するためのプラットフォームを提供することです。製造プロセスのモデリングが基礎となります。したがって、期待されるすべてのデータとそのグループ化はプロセスの早い段階でわかっており、グリーンdigital twin のデータ構造として提供できます。データ構造に基づいて、LCAソフトウェアを使用して持続可能性を予測するためのインターフェースが提供されています。情報の流れはわかっているため、エッジコンピューティングによって効率的な予備評価を行うことができます。具体的には、次のサブゴールが取り上げられています。

複合材製造プロセスのエコロジカルフットプリントを評価するための定量化可能で測定可能な基準と指標の開発
関連する基準と指標をシミュレーションツールに統合して、目標値に基づいて工場のレイアウトとプロセスステップを設計します
目標値に基づいて製品設計（CAE/CAM）を設計するための製品固有の製造計画ツールに関連基準を統合します
自動化され標準化されたリアルタイムのデータ収集、前処理、文書化、収集されたデータと、定義された目標値との比較が、真に実装可能な最適化ソリューションの基礎となります。

これに基づいて、サブプロジェクトは5つの作業目標に分けることができます。

PredicTeco（FKZ 01MN23014A）-共同プロジェクト：シミュレーションによるSustainability 評価（PredicTeco）を考慮した製品開発-サブプロジェクト：持続可能な設計と最適化のための仮想製造プロセスと物理製造プロセスの接続による継続的なグリーンDigital Twin

期間:2023年6月1日-2026年5月31日

このプロジェクトの全体的な目的は、すでに設計段階にある資源集約型製造プロセスの持続可能性を評価し、最適化するためのプラットフォームを提供することです。製造プロセスのモデリングが基礎となります。したがって、期待されるすべてのデータとそのグループ化はプロセスの早い段階でわかっており、グリーンdigital twin のデータ構造として提供できます。データ構造に基づいて、LCAソフトウェアを使用して持続可能性を予測するためのインターフェースが提供されています。情報の流れはわかっているため、エッジコンピューティングによって効率的な予備評価を行うことができます。具体的には、次のサブゴールが取り上げられています。

複合材製造プロセスのエコロジカルフットプリントを評価するための定量化可能で測定可能な基準と指標の開発
関連する基準と指標をシミュレーションツールに統合して、目標値に基づいて工場のレイアウトとプロセスステップを設計します
目標値に基づいて製品設計（CAE/CAM）を設計するための製品固有の製造計画ツールに関連基準を統合します
自動化され標準化されたリアルタイムのデータ収集、前処理、文書化、収集されたデータと、定義された目標値との比較が、真に実装可能な最適化ソリューションの基礎となります。

これに基づいて、サブプロジェクトは5つの作業目標に分けることができます。

複合材料に基づくコンポーネント用の包括的なクレードルツークレイドルLCAモデルの開発
開発された評価基準と指標を含むように、製造および工場レベルでの既存のプロセスシミュレーションソリューションを拡張します
指標と評価基準の製品別製造計画（CAM）への統合
エッジデバイスを使用した実際のプロセスデータの取得と処理
幅広い製造分野への移管のためのデモンストレーションと要件収集

コンソーシアムパートナー：

グラース・ツル・エンジニア・ゲゼルシャフト MbH

INVENT 革新的な複合材料の実現とマーケティングニューテクノロジーGmbH

SWMS システムテクニック・インヂュニアゲゼルシャフト MBH

Software GmbH にお問い合わせください

ドイツ航空宇宙センター e.V.（ドイツ航空宇宙センター登録協会）

マシネンバウGmbH ショルツ有限会社KG

連絡先:

プロジェクトマネージャー:oliver.lohse@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

PV4Life（FKZ 03EE1165A）-共同プロジェクト：デジタルAIツインを使用した最適化されたコンポーネント最適化によるコンバーターの寿命の延長-PV4Life; サブプロジェクト：センサーベースのコンバーターコンポーネントの寿命予測

期間:2023年8月1日-2026年7月31日

このサブプロジェクトでは、Siemens AGは、コンバーターベースのシステムとその重要なコンポーネントのより信頼性の高い利用の改善と信頼性の向上について研究しています。電力変換器をより効率的に使用し、それに伴う寿命の延長と信頼性の向上により、天然資源を節約できます。Siemens AGのサブプロジェクトの目標は、センサーベースの状態監視です。これにより、電力や寿命を無駄にすることなく、太陽光発電システムを最適に利用する個々の運用戦略に、決定された経年劣化を組み込むことができます。パワーモジュール内の追加のセンサーを使用して寿命を予測します。これは、太陽光発電インバーターシステムのモデルの基礎となります。この目的のために、コンバーター部品の経年劣化を検出するための適切なセンサーを選択し、その感度について実験的に評価します。加速寿命試験では、さまざまな経年劣化障害が発生し、センサーによって早期に検出および評価されます。実験中に収集されたセンサーデータは、加速寿命試験の従来のデータと比較して、センサーベースの生涯モニタリングの付加価値を評価します。このため、計測学的にサポートされている最適化のために半導体用の特定のテストベンチが設置され、パワーモジュールのセンサー技術が拡張されます。Siemens、加速寿命試験で得られたセンサーベースの測定データをプロジェクトパートナーに提供して、経年劣化現象とアプリケーションで発生する個々の負荷を考慮したdigital twin モデルの開発を行います。特に、生成されたセンサーデータは、プロジェクトパートナーのAIベースのライフモデルの入力として役立ちます。これらのモデルは、経年劣化の進行に応じて動作パラメータを調整することにより、太陽光発電インバータシステムの利用率と寿命を最適化します。

コンソーシアムパートナー：

インフィニオンテクノロジーズAG

スミダコンポーネント＆モジュールGmbH

ボン・ライン・ジーク大学（ボン・ライン・ジーク応用科学大学）

オパール-RT ドイツ有限会社

Fraunhofer-Gesellschaft zur Ferderung der angewandten Resschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究推進協会、登録協会）

連絡先:

プロジェクトマネージャー:kai.kriegel@siemens.com

財務マネージャー: bianca.miene@siemens.com

資金提供者:BMWE

REMASURE（FKZ 03EN6022A）-共同プロジェクト：REMASURE展開可能なスーパーマーケット向けマルチモーダルエネルギー管理、サブプロジェクト：パイロットスーパーマーケットにおけるモデル予測型マルチモーダル負荷転送

期間:2022年12月1日-2026年6月30日

REMASURE（FKZ 03EN6022A）-共同プロジェクト：REMASURE展開可能なスーパーマーケット向けマルチモーダルエネルギー管理、サブプロジェクト：パイロットスーパーマーケットにおけるモデル予測型マルチモーダル負荷転送

国やヨーロッパの気候目標を達成するには、変動する再生可能エネルギー発電の拡大を加速し、効率的に利用する必要があります。コストのかかるエネルギーグリッドと貯蔵容量の拡張に加えて、既存の地域のエネルギーシステムを使用して、マルチモーダル負荷シフトを通じて、再生可能エネルギーの供給に関連する需要をシフトすることができます。迅速に実装可能で、スケーラブルで経済的なソリューションが必要です。スーパーマーケットは、エネルギーシステムが大部分が標準化されているため、非常に興味深いものです。さらに、測定技術を包括的に備え、高度な自動化を実現しています。スーパーマーケットのローカル冷凍ネットワークの柔軟性と、冷凍庫や冷蔵室などの制御可能な冷凍コンシューマーの組み合わせにより、負荷がシフトする可能性があります。最先端のスーパーマーケットのエネルギーシステムは、現在、通常、静的なルールに基づいて純粋に需要主導で運営されています。変動する再生可能エネルギーの供給が考慮されていないため、このような運用は効果的ではありません。したがって、効率的に利用できないからです。このプロジェクトの目標は、特にスーパーマーケットの冷凍供給に関して、マルチモーダル負荷シフトによって、変動する再生可能エネルギーの効率的な利用が可能かどうかを調査することです。これには、動的な電気料金と、電気および熱の基本負荷などの動的な境界条件の予測の両方が考慮されます。技術的な実現可能性はシミュレーションで実証され、パイロットスーパーマーケットの実際の運用で検証されます。エネルギー管理システムの設置や、測定装置の追加や自動化の調整などによるエネルギーシステムの必要なアップグレードは、できるだけ少なくする必要があります。

コンソーシアムパートナー：

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

担当者:

プロジェクトマネージャー:stefan.langemeyer@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

RIESIQ（16IS24087A）-共同プロジェクト：堅牢でインテリジェントで効率的な産業グレードシステムのための新しいAI手法の研究とテスト

期間:2024年12月1日-2027年11月30日

RIESIQ (01IS24087A)-共同プロジェクト：堅牢でインテリジェントで効率的な産業グレードシステムのための新しいAI手法の研究とテスト

期間:2024年12月1日-2027年11月30日

この研究プロジェクトの目標は、産業生産プロセスへの適用性に関して、ジェネレーティブAIモデルまたは大規模言語モデル（LLM）の欠点を克服することです。焦点は、複雑な動的システムや物理プロセスを十分な精度でモデル化し、インテリジェントかつ解釈可能な方法で制御できるようにする、堅牢で柔軟な学習方法の研究とテストにあります。産業規模で持続可能で環境にやさしい使用を確保するために、データ効率の高いアルゴリズムによって、トレーニングや推論に必要なリソース要件を最小限に抑える必要があります。これらの目標を達成するために、MLアルゴリズムと数値シミュレーション手法のスケーラブルで相乗的な組み合わせと、それらに基づいて構築された制御最適化のための回復力があり実用的なRL手法に重点が置かれます。結果として得られる方法は、透明性と説明可能性に対する高い要求に同時に応える必要があります。そのため、構造化モデルアーキテクチャの新しい解釈手法の研究にさらに焦点が当てられています。新しく開発されたAIソリューションモジュールは、リチウムイオン電池セルの製造における自動生産および品質保証プロセスを使用して、プロトタイプを作成し、実際にテストします。これにより、将来のスケーラブルで柔軟な工場に向けたAI主導の変革プロセスの付加価値が実証されます。

コンソーシアムパートナー：

ディープセットGmbH

ベルリン工科大学 (ベルリン工科大学)

担当者:

プロジェクトマネージャー:marc.weber@siemens.com

財務マネージャー: roland.deak@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

VALUE-M（FKZ 16BZF332A）-共同プロジェクト：継続的な状態監視によるマイクロサイクル管理によるストレージシステムの有効寿命の延長-VALUE-M

期間:2023年6月1日-2026年5月31日

Siemens AGは、ソリューションとコンポーネントのプロバイダーとして、またプロジェクトの開発パートナーとして市場で活躍しています。これに関連して、Siemens 主に、VALUE-Mプロジェクトの結果の技術的実装と潜在的な商業的利用に取り組みます。アルゴリズム開発において、Siemens 進行中のサードパーティプロジェクトとの互換性と産業システムにおける実現可能性を保証します。VALUE-Mにとってそれほど重要ではない通信ソフトウェアとクラウドシステムの実装に加えて、焦点は、複数の管理形態の多目的構造で開発されたアルゴリズムを使用して、制御対象のそれぞれのストレージシステムを最適に運用するローカル制御ユニットの開発にあります。プロジェクトの精神に沿った拡張アルゴリズムと制御技術の経済的可能性を実質的に検証するために、個々の実証システムは下請けの電力商社によって管理されます。ハードウェア面では、セカンドライフストレージユニットを技術的に統合する方法が開発されます。この方法では、サードパーティから供給されたシステムを適切な制御技術で完成させることができます。特に、瞬間的な予備力を含む多目的管理の場合、非常に短期的な送電網障害を補うために、パワーエレクトロニクスの選択において十分な電力リザーブと高い反応速度が確保されます。

コンソーシアムパートナー：

WWW ヴンジーデル社

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学 (アーヘン工科大学)

担当者:

プロジェクトマネージャー:heiko.winterstein@siemens.com

財務マネージャー: bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMWE

VE4（FKZ 16ME0735K）-共同プロジェクト：リアルタイム対応のエッジコンポーネントを使用したエネルギーグリッドにおける信頼できる障害緩和

期間:2022年11月1日-2025年10月31日

動機：電力網の障害を引き起こす複雑で非常に動的な消費者が増えているため、産業送電網の電力供給の質は著しく低下しています。同時に、高度にネットワーク化されたインダストリー4.0システムは、これらの送電網の障害に非常に敏感です。これはますますプラントのダウンタイムと高コストにつながります。現在、グリッドコンポーネントの強い負荷や好ましくない相互干渉を事前に検出することはできません。VE4の主な目標は、産業用電気エネルギー供給グリッドの障害を継続的に検出し、インテリジェントにアクティブに補償することです。堅牢性、ならびにエネルギーと資源効率の大幅な向上が達成されなければなりません。この目的のために、分散型の新しいデジタル報酬システムを開発する予定です。これは、リアルタイム対応の異種センサーネットワークとエッジデバイスで構成されており、MLベースで外乱信号を迅速に予測し、逆結合信号を計算して外乱を補償することができます。カウンターカップリング信号は、最終的にアクティブフィルターによってグリッドにフィードバックされます。こうして、エッジデバイス技術による柔軟なプラント監視とリアルタイム制御の基盤が構築されつつあります。インターフェースは標準化する必要があります。これにより、このシステムは、デジタルエネルギーグリッドの幅広い制御および診断タスクに柔軟に拡張できます。これは、プロジェクトで目的としていた能動的外乱補償をはるかに超えています。現代のデジタル産業用エネルギー供給グリッド向けのエッジデバイスベースの診断および外乱補償機能は、いくつかの段階で開発される予定です。ハードウェアとソフトウェアは概念化され、プロトタイプとして実現されます。これには、時間同期されたネットワーク化されたリアルタイム対応測定ノード、MLメソッドを備えたエッジデバイス、クラウドコンピュータ、および時間同期アクティブフィルターが含まれます。性能は、実際のプラントのシステム全体のデモンストレーターで評価されます。

コンソーシアムパートナー：

ドルトムント工科大学 (ドルトムント工科大学)

ミーンウェーブ社

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein（フラウンホーファー応用研究振興協会、登録協会）

GmbH

担当者:

プロジェクトマネージャー:stefan.tolle@siemens.com

ファイナンシャルマネージャー:bianca.miene@siemens.com

資金提供プロバイダー:BMFTR

資金調達プロジェクト

公的資金による研究開発プロジェクト（国内）

3D-i-GeneralTol（FKZ 03TN0057A）-DIN ISO 2768-1/2、またはISO 22081のさらなる発展のためのDIN 2769に基づく暗黙的な一般公差による3Dモデリング-3D-i-GeneralTOL

AdapEdge（FKZ 16ME0547K）-適応型プロセス最適化によるレジリエントな電子機器製造用のエッジコンピューティングモジュール

CBC-GREEN（FKZ 13N15451）-電気部品の工業生産におけるフレキシブルグリーンビーム源の使用

DAFODIL（FKZ 03XP0389A）-DAFODIL-機械学習アルゴリズムとインライン分析の大量使用による、エンドオブラインデータに基づくバッテリーセルのデータベースの製造最適化

DIAA-H2（FKZ：03EI3067A）-水素製造プラント用のデジタルツイン

digiZug3D（FKZ 13IK031A）-共同プロジェクト：鉄道車両用3Dプリント部品のデジタル承認（DigiZug3D）-サブプロジェクト：LPBFプロセスのデジタル化と工業化

DiMad（FKZ 13XP5188A）-ワイヤーベースのアディティブマニュファクチャリング用のデジタル材料とプロセス設計

Enable（FKZ 03EN3061A）-共同プロジェクト eNEFF: STADT：Enable-地区全体のエネルギー最適化のための柔軟性を高めるための通信および制御システムの垂直統合。サブプロジェクト：エネルギーシステムの最適制御（Siemens）

ENSURE3（FKZ 03SFK1A0-3）-共同プロジェクト：エネルギー転換のための新しいエネルギーネットワーク構造

3DGlassGuard（FKZ：13N16851）-共同プロジェクト：ガラス箔のフォトニックSystem Integration によるSecurity。サブプロジェクト：平面統合型光電流センサー

GreenInverter（FKZ 03EN4079A）-共同プロジェクト：リサイクル性を高める革新的な冷却機能を備えた持続可能なパワーエレクトロニクス-GreenInverter; サブプロジェクト：技術的バリエーションとインバータシステム

GridAssist (03EI6126A)-共同プロジェクト：配電網における最適化された自動システム運用のための支援システム-サブプロジェクトタイトル：自動最適システム運用

ハイフレックスバーン（FKZ 03ETE045A）-共同プロジェクト：鉄道輸送におけるハイブリッドでフレキシブルなバッテリーシステム（ハイフレックスバーン）

profit_MQ（FKZ 10200314）-レーザー粉末床融合法の材料認定プロセス

PV4Life（FKZ 03EE1165A）-共同プロジェクト：デジタルAIツインを使用した最適化されたコンポーネント最適化によるコンバーターの寿命の延長-PV4Life; サブプロジェクト：センサーベースのコンバーターコンポーネントの寿命予測

REMASURE（FKZ 03EN6022A）-共同プロジェクト：REMASURE展開可能なスーパーマーケット向けマルチモーダルエネルギー管理、サブプロジェクト：パイロットスーパーマーケットにおけるモデル予測型マルチモーダル負荷転送

RIESIQ（16IS24087A）-共同プロジェクト：堅牢でインテリジェントで効率的な産業グレードシステムのための新しいAI手法の研究とテスト

VALUE-M（FKZ 16BZF332A）-共同プロジェクト：継続的な状態監視によるマイクロサイクル管理によるストレージシステムの有効寿命の延長-VALUE-M

VE4（FKZ 16ME0735K）-共同プロジェクト：リアルタイム対応のエッジコンポーネントを使用したエネルギーグリッドにおける信頼できる障害緩和

資金提供プロジェクト：パートナーとしてのSiemens

関連コンテンツ

将来のための研究開発

コラボレーションとパートナーシップ

発明からインパクトへ：2025年の発明家たち

資金調達プロジェクト

公的資金による研究開発プロジェクト（国内）

三次元 (FKZ 03TN0057A)

アダプエッジ (FKZ 16ME0547K)

アディバウ2（FKZ 20M2202A）

アドレスレモ (FKZ 19DNS2504A)

ボレロ (FKZ 03EI4041A)

6gキャンパスウィン4インチ（FKZ 16Kは2442K）

CBC-グリーン (FKZ 13N15451)

コントロール (FKZ 19DNS2501A)

ダフォディル (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FKZ 03EI3067A)

ディジズーク3D (FKZ 13IK031A)

ディマッド (FKZ 13XP5188A)

ドーザマン (FKZ 03XP0633A)

イネーブル (FKZ 03EN3061A)

保証3（FKZ 03SFK1A0-3）

エヴィプロッド (FKZ 03EE5133A)

-ファイルリローデッド (FKZ 03EI6104A)

3Dグラスガード (FKZ 13N16851)

グリーンインバーター (FKZ 03EN4079A)

グリッドアシスト (03EI6126A)

ハイフレックスバーン (FKZ 03ETE045A)

キブシス (FKZ 13IPC041A)

クリスネット (FKZ 13N17630)

オントマット (13XP 5197A)

PredicTeco (FKZ 01MN23014A)

利益_MQ (FKZ 10200314)

Pv4Life (FKZ 03EE1165A)

Q-ジェネシス (FKZ 13N17386)

リメジャー (FKZ 03EN6022A)

リセア (FKZ 01IS24087A)

バリュー-M (FKZ 16BZF332A)

VE4 (FKZ 16ME0735K)

資金提供プロジェクト：パートナーとしてのSiemens

6G-ANNA — 6Gアクセス、ネットワークのネットワーク、自動化

6G-Health — 分散型医療技術システム向けの高性能6Gネットワークの総合的な開発

能力 — 視覚障害者がデジタルコンテンツにアクセスできるようにする触覚タブレット

ADRA-e — 信頼できるヨーロッパのAI、データ、ロボティクスのヨーロッパでの調整、認識、標準化、採用

ADROIT-6G — 6Gネットワーク向けの分散型人工知能主導のオープンでプログラマブルなアーキテクチャ

AENAON-元サイバーセキュリティフェデレーションデジタルツインベースのサイバーレンジと洋上風力発電所向けのマネージドセキュリティサービス

aeroS — IoTエッジ-クラウドコンティニュアム向けの、自律的でスケーラブルで信頼できる、インテリジェントなヨーロッパのメタオペレーティングシステム

オートトラスト

BeyondBattrec-Heu-BeyondBattrec：効率的な前処理技術の選択性と特異性を高めることで、最先端のバッテリーリサイクルを超えて

C2C3-L-SI-共同プロジェクト C2C3-L-SI: Carbon2Chem® — フェーズ3-Carbon2Chem® サーキュラー-サブプロジェクトSiemens AG L-SI —「システムインテグレーション」

CODECO — コグニティブ分散型エッジクラウドオーケストレーション

共進化

COGNIFOG — データ取引、収益化、交換、相互運用性のための技術とソリューション

Connect4HCA — 現代の生産施設向けのセンサー機能を備えた柔軟なドローンベースの通信ネットワーク

含む — デジタルドメインからの脅威

DataFlex — データecosystems リンクして、柔軟性をグリッド構造につなげます

ECO: DIGIT（共同プロジェクト）— グリーンコンピューティングとデジタル変革の実現。サブプロジェクト：グリーンエッジコンピューティングの実現

エッジレス — コグニティブクラウド：クラウドからエッジまでのAI対応コンピューティングの連続体（RIA）

CODE4EV-電気Software 定義車両の共同開発フレームワーク

DaFire — インテリジェント電子機器再製造のためのデータベースに基づく故障仮説の開発

EREP —データに基づく意思決定とインテリジェントなプロセス計画による再製造の成功

EuroBin — ヨーロッパのロボット工学とAIネットワーク

evoFrame — 変革能力のある組織のための進化的で人間中心のフレームワークの開発と検証

DIREKT_S&G-BMC-ダイレクト-ハイブリッド電気推進システムのデジタルライフサイクル-S&amp;G-BMC

DIREKT_S&G-CMC-DIREKT-ハイブリッド電気推進システムのデジタルライフサイクル-S&amp;G-CMC

FLECON-6G-新しい6G接続プラットフォームのための柔軟なオープンアーキテクチャとAI主導の実現技術

Hexa-X-II — 6Gヨーロッパのフラッグシップイニシアチブ

FULL-MAP-次世代の持続可能な電池のための、完全に統合された、自律的で化学物質にとらわれない材料加速プラットフォーム

GENIUS-Software 開発ライフサイクルのための自然言語処理

グリーンコード-開発効率向上のためのGenAI

HardShip — 工業生産施設向けのハードウェアベースのセキュリティ

HiPower5.0 — 共同プロジェクト：自動車のGaNパワーエレクトロニクスのための先端材料と集積技術

HoverGaN — 最大1.7kVの動作電圧に対応する垂直型GaNトランジスタの総合的な開発

HTA 2.0 — 高温用途向けの持続可能なアディティブマニュファクチャリング（フェーズ2）

次世代AI — 次世代の人工知能

ゼロ・ウェイスト・ペースト — 原材料を穏やかに回収するためのエネルギー効率が高く自動化されたプロセスとプラントのプロトタイプの開発による循環経済の実現

関連コンテンツ

将来のための研究開発

コラボレーションとパートナーシップ

発明からインパクトへ：2025年の発明家たち