資金調達プロジェクト

資金調達を受けたプロジェクトは、社会、経済、環境における重要な課題に取り組んでいます。これらは、Siemensが学際的な連携、卓越性、そしてグローバルな視点を通じて技術の限界を押し広げ、持続可能な未来の実現に貢献していることを示しています。

公的資金による研究開発プロジェクト（国内）

ここでは、Siemensがコンソーシアムのリーダーとして参加しているプロジェクトの概要をご覧いただけます。

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) - 全体プロジェクト：航空機用認証取得可能な水素・電気推進システムの開発および極低温冷却式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ためのデジタル開発手法および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

本プロジェクトは、デジタル化手法のさらなる開発、積層造形（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、および電気機器向けの破壊的技術の調査に焦点を当てています。本プロジェクトは、先行プロジェクトの成果を基盤とし、将来の航空機認証に向けた重要な側面を加えて拡張するものです。具体的には、水素冷却式電気駆動装置のDigital Twinへのマッピングを目指しています。いわゆるモデルオーダー低減により、計算時間とResourcesを節約し、Digital TwinをIndustrial Metaverseで活用できるようにするとともに、研究開発におけるデジタル化を加速させることを目指します。さらに、本プロジェクトの範囲内で、先進的な製造手法を開発し、材料や部品の特性および品質について調査を行います。特に、弾性テンソルを完全に記述するための補足的な材料パラメータは、設計において重要な役割を果たします。航空機認証を見据え、新たな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を持って生産することが不可欠です。プロセスの安全な習得がその基盤となります。具体的には、銅のコールドガススプレー技術をさらに発展させ、2つの積層造形プロセスを初めて組み合わせることで銅製中空構造体の作成に研究の焦点を当てます。電気駆動システムにおいては、破壊的技術の可能性に関する研究が行われます。ここでは、有望な応用分野である駆動系における超伝導技術の可能性の調査に重点が置かれています。極低温冷却式電気駆動システムの実現可能性は、実験用デモ機を用いて実証される。実験室環境下での駆動システムの構築、試運転、および実験的試験は、本プロジェクトの重要な構成要素であす。

コンソーシアムパートナー：

カールスルーアー工科大学（Karlsruher Institut für Technologie）

ドレスデン工科大学（Technical University of Dresden）

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft 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

BoLeRo (FKZ 03EI4041A) - 共同プロジェクト：BoLeRo - クラウドベースの手法を用いた定置型蓄電池の経年劣化モニタリングによる寿命延長、保守作業の軽減、および運用管理の最適化；サブプロジェクト：蓄電池向けデジタルサービス

期間：2021年10月1日～2024年9月30日

大規模な固定型蓄電池システムは、再生可能エネルギーによる発電が主流となる将来の電力網において、重要な系統サービスを提供します。我々は、蓄電池システムの監視および運用最適化を行うクラウドベースのシステムを提案します。このシステムは、以下の産業応用を可能にし、研究課題への答えを提供します：

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する
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

本プロジェクトの成果は、シュタットヴェルケ・ミュンヘン（Stadtwerke München）が運営するフライマン（Freimann）大規模蓄電施設において、実際の運用中に実証される予定です。この実証実験では、パラメータ推定の精度と、バッテリーの動作改善の両方が示されます。また、蓄電池システムを用いた実地試験を通じて、これらの成果の妥当性が検証されます。

コンソーシアムパートナー：

ミュンヘン工科大学 (Technische Universität München)

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広範な活用による、生産ライン末端データに基づくバッテリーセルのデータ駆動型製造最適化

期間：2021年9月1日～2025年8月31日

DAFODILプロジェクトでは、リチウムイオン電池のプロセス横断的な製造最適化に向けた、根本的に新しい手法や技術の開発が計画されています。

リチウムイオン電池セルの生産設備における現在の最先端技術は、個々の生産工程を局所最適解まで最適化することです。個々の生産設備を局所最適解の範囲外で稼働させた場合、一部の品質パラメータには全最適解が存在す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検討という中間段階を経て、生産の全最適化手法を開発します。この目的のために、予備研究において、セル生産におけるデータ収集への適性を検証するため、様々なセンサーシステムを検討します。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連しているかを評価します。

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - 機械学習アルゴリズムとインライン分析の広範な活用による、生産ライン末端データに基づくバッテリーセルのデータ駆動型製造最適化

期間：2021年9月1日～2025年8月31日

DAFODILプロジェクトでは、リチウムイオン電池のプロセス横断的な製造最適化に向けた、根本的に新しい手法や技術の開発が計画されています。

さらに、相関する特性値が複雑な因果関係パターンに及ぼす影響についても調査を行います。この目的のために、こうした複雑な因果連鎖を特定するアルゴリズムや手法を開発します。感度解析により、これらの因果連鎖におけるどの部分的な影響因子が特定の効果を促進するのか、また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のサブプロジェクトでは、バッテリー製造における応用可能性について、いわゆるハイパースペクトルカメラと呼ばれる新しいセンサーシステムを初めて調査します。さらに、セル製造工程の改良と併せて電気化学的測定手法を実施し、生産パラメータが品質に及ぼす影響を調査するとともに、セル品質の評価における最適化の可能性を明らかにします。この目的のため、Siemensは生産プロセスの分析に参加します。加えて、Siemensのサブプロジェクトでは、センサーデータおよび適格性測定データを分析するためのアルゴリズムもプログラミングされ、これを利用して複雑な因果関係を特定することが可能となります。

コンソーシアムパートナー：

Customcells Tübingen GmbH

SURAGUS GmbH

スーラGmbH

ライニッシュ・ヴェストファーレン工科大学（Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen、RWTH Aachen University）

ミュンスター大学（Universität Münster）

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 Global GmbH & Co. KG、Siemens AG、ドレスデン工科大学、およびJosef Pfaffinger Bauunternehmung GmbHは、電解プラントを事例として、プロセスプラントのライフサイクル全体を通じて活用可能なDigital Twinの基盤に関する研究を行う計画である。機械工学分野で確立された製品作成および管理の手法を、プラント建設に適応させることで、エネルギー転換に活用できるようにする。本研究プロジェクトは、Digital Twinの導出、具体化、および維持管理のための手法とツールの開発に焦点を当てています。これらは、プラントの建設および運転と並行して実装されます。さらに、学際的なプラントモデルと同期・整合された、分野固有の基本モデルに基づく様々なモジュール化アプローチが開発されます。また、このプラントモデルは、プラント建設における新たなバリエーション生成を可能にすることも目的としています。上述の重点分野は、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）のプロトタイプに統合され、エンジニアリング、プラント建設、および運転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指します。これにより、電解プラントのDigital Twin向けに開発された手法およびツールのユーザーにとって、著しく長期的な競争優位性がもたらされることになります。

コンソーシアムパートナー：

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

ドレスデン工科大学（Technische Universität Dresden）

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・プロGmbH

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：データおよびセンサーを活用した電池セルの製造 - DORSMAN；サブプロジェクト：革新的なセンサー技術と計測手法を用いたリチウムイオン電池のセル最終工程の加速化および品質向上

期間：2025年1月1日～2027年12月31日

BMBFの助成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させ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を活用した電池セルの製造（DORSMAN）」は、リチウムイオン電池の生産をいかにしてより資源効率が高く、迅速なものにできるかを研究しています。本プロジェクトは、ドイツ連邦教育研究省（BMBF）から助成を受けています（FKZ：03XP0633A）。コーディネーターを務めるシSiemensに加え、コンソーシアムにはBioLogic Science Instruments GmbH、ミュンヘン工科大学の工作機械・産業経営研究所（iwb）、およびアーヘン工科大学のパワーエレクトロニクス・電気駆動研究所（ISEA）が参加しています。全体的な目標は、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させることです。

エネルギーとモビリティの転換を成功させるには、バッテリーが不可欠です。しかし、製造プロセスは長期に及び、不良率も高く、バッテリーの品質にはばらつきがあり、複雑な測定手順を経なければ確実に判断することができません。特に製造プロセスの最終段階であるセルの最終調整には、非常に多くの時間がかかります。最終工程にはいくつかのプロセスステップが含まれます。電解液がバッテリー内部に浸透する「ウェッティング」、バッテリーを初めて充放電する「フォーメーション」、そして自己放電の測定は、特に時間を要します。これは、現在の手段ではプロセスの進行状況を監視できないため、一律に待機時間を設ける必要があるからです。

DORSMANは、まさにこの製造プロセスの側面に取り組んでいます。新型Sensorsが製造プラントに導入され、セル内部の電気化学的プロセスに関するより深い知見が得られるようになります。さらに、自己放電率を測定するための手順もさらに開発されます。現在の技術水準では、これらの測定には数日から数週間を要します。本プロジェクトでは、適切な測定技術とデータ解析手法を用いて、測定期間を短縮する方法について研究を行います。

これまで、Sensorsや測定手順は実験室レベルでの実証にとどまっていました。DORSMANプロジェクトの枠組みにおいて、ここで得られた成果は、研究機関と産業界の連携を通じて産業応用へと展開されます。生産プラント向けにDigital Infrastructureが構築され、これが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盤となります。プロジェクトパートナーは、開発されたSolutionsをパイロットプラントに導入し、そこで試験を行います。その後、数回の生産キャンペーンでバッテリーを製造し、記録された測定データに基づいて生産プロセスの調整を行います。導入が成功すれば、センサー技術と測定機器を産業用生産設備に統合することが可能となります。

コンソーシアムパートナー：

Bio-Logis Science Instuments GmbH

ミュンヘン工科大学（TUM）（Technische Universität München）

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen（RWTH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：エネルギー転換に向けた新たな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。
本プロジェクトにおいて、シーメンスAGは4つの主要目標の達成に貢献し、パートナー各社と連携して、さまざまなステークホルダーに向けた行動指針を策定します。さらに、シーメンスAGはエネルギー転換ツールキットにおける数多くの技術的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」のさらなる開発を進めるとともに、柔軟な発電所Control technologyの統合にも取り組んでいきます。Siemens AGは、成果の普及を目的としたショールームを開設しました。

コンソーシアムパートナー：

Karlsruher Institut für Technologie（大学局）（カールスルーエ工科大学（ユニバーシティタスク））

Technische Universität Dortmund（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）

Hochschule für angewandte Wissenschaften München（ミュンヘン応用科学大学）

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenneT TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Germany GmbH

SWKiel Netz GmbH

AllgäuNetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel（キール大学）

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau（イルメナウ工科大学）

Öko-Institut. Institut für angewandte Ökologie e.V.（エコ・インスティテュート。応用生態学研究所（E.V.）

Avacon Netz GmbH

日立エナジードイツAG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（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）

Karlsruher Institut für Technologie（Großsurschungsaufgabe）（カールスルーエ工科大学（大規模研究課題））

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen（RWTH工科大学）

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH（ケルン大学エネルギー経済研究所GmbH）

Bergische Universität Wuppertal (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

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：BMBF

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - 共同プロジェクト：系統形成型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インフラの開発 - F-HiL-Reloaded；サブプロジェクト：供給安定性を高めるための系統形成型分散型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プロジェクトの目的は、強力なコンバータ相互運用性を備えた配電網区間をモデル化し、グリッドフォーミング試験対象に対するTest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・Testシステムを構築することです。実環境とのインターフェースとしては、動的電力インターフェースを介して制御されるハイブリッド増幅器と、適応型X/R線路インピーダンスが使用されます。F-HiL-Reloadedプロジェクトは、FHiL研究プロジェクトの継続であり、そこで得られた知見と成果は、Test・Inspectionシステムのさらなる開発の基礎となります。さらに、本プロジェクトでは、試験対象であるDCウォールボックスおよびグリッドフォーミングコンバータのグリッドフォーミング特性を検討します。特に、コンバータ間の相互運用性に重点が置かれています。特に、太陽光発電システムと連携した電気自動車用充電ステーションの共振効果を、このTest・Inspectionシステムを用いてシミュレートします。Test対象のグリッドフォーミング特性に合わせて設計された本システムにより、配電網におけるグリッドフォーマーの正（および潜在的な負）の影響を実証可能とする必要があります。再現性のある試験は、グリッドフォーミングシステム向けの標準化されたTestシーケンスの基盤とな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Test手順とTest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イング用コンバータの開発に好影響を与え、それによってコンバータのみに依存するエネルギー供給における供給の安定性を確保することです。社会においては、グリッドフォーミングシステムによる安定供給の実証が可能となることで、グリーンエネルギー転換に対する安心感と受容性が強化されます。

コンソーシアムパートナー：

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg（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）

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

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、電力変換の分野において、リサイクル可能、修理可能、かつアップグレード可能なハードウェアの新たな基準を確立することを目指しています。同時に、エネルギー効率も大幅に向上させる予定です。そのメリットは、インバーターを例に挙げて実証されます。個々のコンポーネント開発を基本とする現在の最先端技術は、新たな体系的なアプローチに置き換えられる予定です。共通の冷却・断熱戦略に向けた画期的なアプローチにより、コンポーネントの温度を低減し、新素材の採用を可能にすることで、エネルギー効率を向上させます。また、インバータ内部の温度分布がより均一になることで、リサイクル性の大幅な向上、製品のCO2フットプリントの削減、および製品寿命の延長も実現されます。さらに、将来の新たなビジネスモデルも考慮に入れ、設計やレイアウトが製造コストに左右されにくくなります。本プロジェクトは、「エネルギー効率」、「リサイクル性、循環性、および脱物質化」、「寿命、部品利用率、および使用の柔軟性」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において大幅な改善をもたらす革新的なSolutionsが研究・開発され、機能的なプロトタイプとして実証される予定です。コンソーシアムは、研究成果を全面的に導入することで、ドイツ国内において年間1.6 TWh以上の省エネポテンシャルが実現可能であると試算しています。Siemensは、エレクトロニクス、冷却手法、およびインバーターの設計・製造分野におけるR&Dの専門知識を提供します。これには、実験施設の設計、建設、設置、運用における長年の経験や、大規模な研究開発プロジェクトを主導してきた実績が含まれます。

コンソーシアムパートナー：

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（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）

Sumida Components & Modules 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、配電網におけるシステム運用を最適化するための支援システムの開発を目的としています。これにより、再生可能エネルギー発電設備の電力網への統合をさらに促進することを目指しています。電圧レベルごとに個別に最適化されたSolutionsが開発されます。これらのSolutionsの汎用性と、支援システムのフィールドテストは、本プロジェクトの中核をなす要素です。配電網におけるあらゆる自動化の基盤となるのは、十分な観測可能性です。電圧レベルが低いほど、現在のところ実際の系統状態に関する情報は乏しいのが現状です。そのため、GridAssistではまず、必要な観測可能性を確立します。計測技術の導入に加え、計測データを各系統運用者とそのプロセスに最も効果的に統合する方法について、適切なコンセプトを開発する必要があります。十分な計測・通信技術が導入され、すなわち観測可能性が確保されれば、それぞれの系統状態を分析できるようになります。分析手法に加え、データに基づく手法も活用されます。系統状態の分析に基づき、支援システムが意思決定を行います。その内容は、系統運用者への行動推奨から、完全自動化された柔軟性調整に至るまで多岐にわたります。Siemensは、系統自動化およびSoftware開発、特にデジタルツインとAIの分野における専門知識を提供します。GridAssistの中心的な側面は、配電網におけるプロセスの自動化です。これは、現在の動向を踏まえると不可欠なものです。こうした技術的側面に加え、本プロジェクトは送電網事業者の運用コストおよび投資コストの削減を目指しています。これは、資産管理の改善と送電網拡張の必要性の低減を通じて実現されます。

コンソーシアムパートナー：

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg（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）

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen（RWTH工科大学）

連絡先：

プロジェクトマネージャー：annebauer@siemens.comおよび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）

• Nexpirit 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Sustainability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 Softwareを使用してSustainability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
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
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

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
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
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
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：

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft MBH

CONTACT Software GmbH

Deutsches Zentrum für luft- und Raumfahrt e.V.（ドイツ航空宇宙センター登録協会）

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. 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Condition monitoring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Sensors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、Sensors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Test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：

Infineon TEchnologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg（ボン・ライン・ジーク応用科学大学）

OPAL-RT Germany GmbH

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

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

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、training 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：

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen（RWTH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

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

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

資金提供プロジェクト：パートナーとしてのSiemens

ここでは、Siemensが参画している国内外の助成プロジェクトをご紹介します。これらのプロジェクトは、技術的な可能性の限界を押し広げるだけでなく、現代が直面する最も差し迫った課題に対する、持続可能でグローバルな解決策の開発にも取り組んでいます。

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) - ISO 22081のさらなる発展に向けた、DIN ISO 2768-1/2 または DIN 2769 に基づく不確定一般公差を用いた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広範な活用による、生産ライン末端データに基づくバッテリーセルのデータ駆動型製造最適化

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

DORSMAN（FKZ 03XP0633A） - 共同プロジェクト：データおよびセンサーを活用した電池セルの製造 - DORSMAN；サブプロジェクト：革新的なセンサー技術と計測手法を用いたリチウムイオン電池のセル最終工程の加速化および品質向上

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：エネルギー転換に向けた新たな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）

3D-i-AllgemeinTol (FKZ 03TN0057A)

AdaPEdge (FKZ 16ME0547K)

アディバウ2（FKZ 20M2202A）

BoLeRo (FKZ 03EI4041A)

6gキャンパスウィン4インチ（FKZ 16Kは2442K）

CBC-GREEN (FKZ 13N15451)

コントロール (FKZ 19DNS2501A)

DAFODIL (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FKZ 03EI3067A)

DigiZug3D (FKZ 13IK031A)

DiMad (FKZ 13XP5188A)

DORSMAN (FKZ 03XP0633A)

ENable (FKZ 03EN3061A)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3)

EviProd (FKZ 03EE5133A)

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A)

3Dグラスガード (FKZ 13N16851)

GreenInverter (FKZ 03EN4079A)

GridAssist (03EI6126A)

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A)

キブシス (FKZ 13IPC041A)

クリスネット (FKZ 13N17630)

OntOMat (13XP5197A)

PredictECO (FKZ 01MN23014A)

ProFIT_MQ (FKZ 10200314)

PV4Life (FKZ 03EE1165A)

Q-ジェネシス (FKZ 13N17386)

REMEASURE (FKZ 03EN6022A)

リセア (FKZ 01IS24087A)

VALUE-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

ABILITY – 視覚障害者がデジタルコンテンツを利用できるようにするためのハプティックタブレット

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

AutoTrust

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

CoEvolution

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

CONTAIN – 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Digital transformation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

EDGELESS — 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）

iEFlex-共同プロジェクト：iEFlex

INSPIRE-次世代の洋上風力水素製造における希土類物質の削減と寿命延長のための革新的な設計と運用

INTEND-ENEFF：熱：統合型ヒートトランジション

K3I-サイクリング — AIアプリケーションハブのプラスチック包装

KursyV-配電網における治癒的なシステム管理

MammOS-磁気マルチスケールモデリングスイート

Mimose-A — 包括的で自己学習型のプラント監視用のマルチモーダルIoTデバイス

MINERVA — プライバシー強化技術を使用して、工作機械データを安全に共同利用します

Mobility2Grid-Mobility2Grid リサーチキャンパス：気候中立都市のための効率的でネットワーク化されたシステム

MultiMag-電化用の多機能、マルチマテリアルの磁性部品と構造

MultiX-マルチテクノロジー、マルチセンサーフュージョン、マルチバンド、マルチスタティック認識による6G-RANの進歩

NaQuamo — モビリティとロジスティクスにおける量子的優位性を実証しています