Financiering van projecten

De gesubsidieerde projecten richten zich op belangrijke maatschappelijke, economische en ecologische uitdagingen. Ze laten zien hoe Siemens de grenzen van de technologie verlegt door middel van interdisciplinaire samenwerking, uitmuntendheid en een mondiale visie, en zo bijdraagt aan een duurzame toekomst.

Door de overheid gefinancierde onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten (nationaal)

Hier vindt u een overzicht van projecten waaraan Siemens als leider van het consortium deelneemt.

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Edge Computing-modules voor veerkrachtige elektronicaproductie met adaptieve procesoptimalisatie

Duur: 1 juli 2022 - 31 december 2025

Dit project heeft tot doel de productie van producten in een Industrie 4.0-omgeving te optimaliseren. Het overkoepelende doel van het project is adaptieve procesoptimalisatie in complexe, zelfs ruimtelijk verspreide productieomgevingen door het gebruik en de evaluatie van vrij beschikbare informatie/gegevens. Voor verschillende scenario's kunnen deze gegevens worden gebruikt om de productiviteit en kwaliteit van de productie te optimaliseren tot een streefwaarde. Dit geldt enerzijds voor zeer efficiënte productie waar nog steeds productiviteitswinsten kunnen worden behaald, bijvoorbeeld door de gekozen teststrategie aan te passen. Het is echter ook van toepassing op productie die uit balans wordt gebracht door minderwaardige of namaakgrondstoffen of zelfs door een gerichte aanval op individuele machines, en die snel weer in een betrouwbare bedrijfsmodus kunnen worden gebracht door vroegtijdige detectie van onstabiele bedrijfsmodi. Daartoe zal het project gegevensevaluatiemethoden combineren met behulp van AI/federated learning met het gebruik van edge computing-modules met processors die gespecialiseerd zijn in datafusie en een bijbehorend universeel sensornetwerk. Dit netwerk zal worden gebruikt voor lokale verzameling van vrij beschikbare gegevens — er worden bijvoorbeeld milieugegevens zoals temperatuur, vochtigheid, acceleratie en bedrijfsgeluid gemeten, maar alternatieve waarden zoals UV-straling, luchtkwaliteit, E- en B-velden, enz., zijn ook mogelijk. De gegevens worden verwerkt, gecomprimeerd en geëvalueerd door AI; na vergelijking met de kwaliteits- en productiviteitsparameters van de productie zal een conditieniveau voor de lopende productie worden bepaald. Dit conditieniveau is ontworpen om onafhankelijk te zijn van de bestaande digitale productie-infrastructuur en dient dus als een onafhankelijke gegevensbron voor beslissingen over productieoptimalisatie. Via een feedbackloop is de AI bedoeld om voortdurend te leren en haar beslissingen te verbeteren.

Consortiumpartners:

• Universität Bielefeld (Universiteit van Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Technische Universiteit van Berlijn)

• Micro Systems Engineering GmbH

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

Contactpersonen:

Projectmanager: matthias.heimann@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

AdHyBau2 (20M2202A) - Algemeen project: Ontwikkeling van een certificeerbaar waterstof-elektrisch voortstuwingssysteem voor vliegtuigen en testen van een cryogeen gekoelde elektromotor - AdhHyBau2; - Subproject: Digitale ontwikkelingsmethoden en innovatieve productieconcepten voor zeer efficiënte cryogeen gekoelde elektrische aandrijvingen.

Duur: 1 augustus 2024 - 31 juli 2028

Dit project richt zich op de verdere ontwikkeling van digitaliseringsmethoden, innovatieve additieve productietechnieken en baanbrekende technologieën voor elektrische machines. Het bouwt voort op de resultaten van een voorgaand project en breidt deze uit met cruciale aspecten voor toekomstige luchtvaartcertificering. Een belangrijk onderdeel is de ontwikkeling van een digitale tweeling voor het in kaart brengen van een waterstofgekoelde elektrische aandrijving. Door toepassing van een zogenaamde modelorderreductie worden rekentijd en benodigde middelen aanzienlijk verminderd. Dit maakt de digitale tweeling praktisch inzetbaar in de industriële metaverse, waarbij de digitalisering van onderzoek en ontwikkeling wordt versneld. Daarnaast richt het project zich op de ontwikkeling van geavanceerde productiemethoden en het onderzoek naar materialen en componenten, met speciale aandacht voor hun eigenschappen en kwaliteit. Vooral aanvullende materiaalparameters voor een volledige beschrijving van de elasticiteitstensor spelen een sleutelrol in het ontwerp. Met het oog op luchtvaartcertificering is het essentieel dat nieuwe productieprocessen grondig worden gevalideerd en dat materialen reproduceerbaar met consistente kwaliteit kunnen worden geproduceerd. Betrouwbare procesbeheersing vormt hiervoor de basis.
Concreet wordt onder andere het koudgasspuiten van koper verder ontwikkeld. De focus ligt hierbij op het creëren van holle koperstructuren door voor het eerst twee additieve productieprocessen te combineren. Op het gebied van elektrische aandrijvingen wordt het potentieel van baanbrekende technologieën onderzocht, met speciale aandacht voor de toepassing van supergeleiding in de aandrijflijn. De haalbaarheid van een cryogeen gekoelde elektrische aandrijving wordt aangetoond aan de hand van een demonstrator in een laboratoriumomgeving. De ontwikkeling, inbedrijfstelling en experimentele validatie van deze aandrijving vormen een essentieel onderdeel van het project.

Consortiumpartners:

Karlsruher Institut für Technologie (Karlsruhe Instituut voor Technologie)

Technische Universität Dresden (Technische Universiteit van Dresden)

Aufwind GmbH

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

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Contactpersonen:

Projectmanager: christian.weidermann@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

BoLeRo (FKZ 03EI4041A) - Gezamenlijk project: BoLeRo - Monitoring van de veroudering van stationaire batterijopslag met cloudgebaseerde methoden om de levensduur te verlengen, de onderhoudsinspanningen te verminderen en het operationeel beheer te optimaliseren; Subproject: Digitale batterijopslagdiensten

Duur: 1 oktober 2021 - 30 september 2024

Grootschalige stationaire batterijopslagsystemen spelen een cruciale rol in de stroomnetten van de toekomst, waarin hernieuwbare energiebronnen centraal staan. Wij stellen een cloudgebaseerd systeem voor voor de monitoring en operationele optimalisatie van batterijopslagsystemen, dat de volgende industriële toepassing mogelijk maakt en antwoord geeft op onderzoeksvragen:

Gegevensverzameling vanuit batterijcellen tijdens gebruik
Cloudoplossing voor monitoring, analyse en modellering van stationaire energieopslag
Nieuwe en verbeterde methoden voor de extractie van echte BMS-gegevens van in de tijd variërende batterijparameters over normaal batterijgebruik (bijv. capaciteit, Digital Twin Model)j
Nauwkeurigere batterijmodellen, waardoor een geoptimaliseerde bedrijfsstrategie met kleinere veiligheidsmarges mogelijk wordt
Een generieke, geautomatiseerde oplossing voor lagere service- en onderhoudskosten
Vermindering van technologische complexiteit in de werking van batterijsystemen, met een focus op project- en klantspecifieke vereisten
Methoden om de veilige werking van batterijen gedurende de volledige levenscyclus te waarborgen, inclusief second-life toepassingen
Analyse van de economische impact van verschillende operationele strategieën

De projectresultaten worden gedemonstreerd tijdens doorlopende uitvoeringen in de grootschalige opslagfaciliteit Freimann van Stadtwerke München. Deze demonstrator zal zowel de nauwkeurigheid van de parameterschatting als de verbeterde operationele prestaties van het batterijopslagsysteem aantonen. De resultaten worden gevalideerd via praktijkgerichte tests.

Consortiumpartner:

Technische Universität München (Technische Universiteit van München)

Contactpersonen:

Projectmanager: andrei.szabo@siemens.com

Financieel Manager: roland.deak@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Gebruik van een flexibele groene straalbron voor de industriële productie van elektrische componenten

Duur: 1 juli 2021 - 31 juli 2025

In elektronische producten zoals relais, contactors of voedingsmodules worden steeds vaker componenten van koper gebruikt. De reden hiervoor is dat de vereisten voor elektrische en thermische geleidbaarheid toenemen (koper heeft ongeveer 1/3 betere eigenschappen in vergelijking met aluminium). Voor de flexibele verwerking (samenvoegen, scheiden, additieve productie, met name selectief lasersmelten) van koper zijn laserprocessen voordelig. Er worden nabij-infraroodlasers (NIR) met een schitterende straalkwaliteit (fundamentele modus of enkelvoudige vezellasers) gebruikt, die ook een hoge ruimtelijke resolutie bieden. Het hoge reflectievermogen van koper (97% bij 1070 nm) bemoeilijkt echter het gebruik van lasertechnologie, omdat er een risico bestaat op beschadiging van onderdelen (de absorptie neemt aanzienlijk toe bij koppeling aan de smeltpool), de procestijden te kort zijn (vanwege de lage absorptiesnelheid) en er kwalitatieve defecten kunnen optreden (smeltspatten). Het doel van het subproject is om de door het consortium ontwikkelde en gekwalificeerde laser te kunnen gebruiken binnen het productielandschap van Siemens. Toepassingsgebieden zijn onder meer automatiseringstechnologie, de productie van elektrische componenten en de assemblage van vermogenselektronica. De nadruk ligt hier op lassen en verbinden, additieve productie en het snijden van Cu-platen. De nadruk ligt op het aantonen van de toename in efficiëntie en reproduceerbaarheid door het gebruik van de nieuwe laserstraalbron.

Consortiumpartners:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

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

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Contactpersonen:

Projectmanager: kai.kriegel@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimalisatie van batterijcellen op basis van end-of-line data via grootschalige inzet van machine learning algoritmen en inline analyses

Duur: 1 september 2021 - 31 augustus 2025

Het DAFODIL-project richt zich op de ontwikkeling van fundamenteel nieuwe methoden en technieken voor de optimalisatie van de productie van lithium-ioncellen over meerdere processtappen.

In de huidige praktijk worden de afzonderlijke productiestappen in productiefaciliteiten vaak lokaal geoptimaliseerd. Dit leidt echter niet altijd tot een wereldwijd optimaal resultaat, omdat bepaalde kwaliteitsparameters juist verbeteren wanneer individuele faciliteiten buiten hun lokale optimum werken. Het project DAFODIL richt zich daarom op een holistische benadering, waarbij de productie als geheel wordt geoptimaliseerd. In voorstudies wordt de geschiktheid van verschillende sensorsystemen geëvalueerd voor toepassing in de celproductie. Voor alle gemeten waarden wordt vastgesteld welke sensorinformatie direct aan een gedefinieerde kwaliteitsparameter kan worden gekoppeld.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimalisatie van batterijcellen op basis van end-of-line data via grootschalige inzet van machine learning algoritmen en inline analyses

Duur: 1 september 2021 - 31 augustus 2025

Het DAFODIL-project richt zich op de ontwikkeling van fundamenteel nieuwe methoden en technieken voor de optimalisatie van de productie van lithium-ioncellen over meerdere processtappen.

Daarnaast wordt de invloed van onderling samenhangende procesvariabelen op complexe oorzaak-gevolgrelaties geanalyseerd. Om de causale verbanden in kaart te brengen, worden geavanceerde algoritmen ontwikkeld. Met behulp van gevoeligheidsanalyses wordt vastgesteld welke factoren een significante impact op deze causale ketens hebben en hoe deze kwantitatief kunnen worden beschreven. Binnen het Siemens-subproject ligt de focus op het onderzoeken van een nieuw sensorsysteem. Het gaat hier om een hyperspectrale camera, voor toepassingen in de batterijproductie. Daarnaast worden elektrochemische meetmethoden in combinatie met aanpassingen in het celproductieproces toegepast met als doel de invloed van productieparameters op de kwaliteit te onderzoeken en mogelijkheden voor optimalisatie bij de karakterisering van de celkwaliteit te ontwikkelen. Siemens analyseert hierbij de productieprocessen. In het subproject wordt ook aandacht besteed aan de ontwikkeling van algoritmen voor de analyse van sensordata en kwaliteitsmetingen, waarmee inzicht wordt verkrege in de complexe patronen van oorzaak en gevolgd.

Consortiumpartners:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Universität Münster (Universiteit van Münster)

Contactpersonen:

Projectmanager: andreas-albrecht@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Digitale tweelingen voor H2-productie-installaties

Duur: 1 juli 2022 - 30 juni 2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden en Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH hebben plannen om gezamenlijk onderzoek te verrichten naar de basis voor een digitale tweeling van procesinstallaties die gedurende de volledige levenscyclus kan worden ingezet, met een elektrolyse-installatie als referentiekader. Het project heeft als doel om beproefde methoden voor productcreatie en -beheer uit de machinebouw geschikt te maken voor de energietransitie, door deze te vertalen naar de context van installatietechniek. De focus van het onderzoeksproject ligt op de ontwikkeling van methoden en tools voor het afleiden, implementeren en onderhouden van een digitale tweeling voor toepassing parallel aan de bouw en exploitatie van de installatie toegepast. Daarnaast worden verschillende modulariteitsbenaderingen ontwikkeld op basis van vakspecifieke basismodellen. Deze worden gesynchroniseerd en geïntegreerd in een multidisciplinair fabrieksmodel. Dit model vormt ook de basis voor een nieuwe generatie varianten in de installatietechniek. De verschillende aandachtsgebieden komen samen in een prototype van een eerste Plant Lifecycle Management System (Plant-LM-systeem), gevalideerd in de praktijk tijdens engineering, installatiebouw en operationele inzet. Het beoogde resultaat is een aanzienlijke verbetering van de economische efficiëntie van installaties, lagere investeringskosten en geoptimaliseerd onderhoud. Daarmee biedt het Plant-LM-systeem op lange termijn een duidelijk concurrentievoordeel voor gebruikers van de ontwikkelde digitale tweeling-methoden en -tools voor elektrolyse-installaties.

Consortiumpartners:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Technische Universiteit van Dresden)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Contactpersonen:

Projectmanager: jonathan.leidich@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

Digizug3D (FKZ 13IK031A) - Gezamenlijk project: Digitale goedkeuring van 3D-geprinte onderdelen voor spoorvoertuigen (DigiZUG3D) - Subproject: Digitalisering en industrialisatie van het LPBF-proces

Duur: 1 oktober 2023 - 31 augustus 2026

Digizug3D (FKZ 13IK031A) - Gezamenlijk project: Digitale goedkeuring van 3D-geprinte onderdelen voor spoorvoertuigen (DigiZUG3D) - Subproject: Digitalisering en industrialisatie van het LPBF-proces

Op basis van vele jaren ervaring als gebruiker en leverancier voor additieve productie zal Siemens de industrialisatie van het LPBF-proces ondersteunen. Dit zal met name worden bereikt door digitalisering op verschillende niveaus te bevorderen, namelijk het digitaal in kaart brengen van goedkeuringsprocessen om een goedkeuringsplatform mogelijk te maken, deelname aan computationeel bewijs in plaats van destructieve tests, en de evaluatie van verdere digitale methoden om de reikwijdte van tests op het gebied van kwaliteitsborging te beperken. De digitale methoden omvatten de combinatie van verschillende procesbewakingssystemen met een beoogde geautomatiseerde evaluatie, evenals het gebruik van geselecteerde methoden op basis van de groeiende gegevensbasis binnen het project. Het resultaat zal een concrete evaluatie zijn van geselecteerde methoden voor procesbewaking. Dit kan als basis dienen voor toekomstige ontwikkelingen op het gebied van procesmonitoring of -evaluatie, en voor de beoordeling van de momenteel beschikbare systemen. Idealiter kunnen concrete ontwikkelingsdoelen worden geformuleerd en kunnen correlaties met de kwaliteit van componenten worden aangetoond. Over het algemeen zal de digitalisering van goedkeuringsprocessen en bewijzen een belangrijke hindernis voor de introductie van additieve productie wegnemen. Om de industrialisatie te ondersteunen, zullen bovendien ervaringen uit de hele additieve procesketen worden gebundeld in concrete aanbevelingen voor actie over het gebruik van het proces op het gebied van spoorvoertuigen en daarbuiten. Geselecteerde hypothesen en aanbevelingen uit een onderzoeksrapport van het Duitse Centrum voor Spoorwegvervoer zullen worden onderzocht en geconcretiseerd, en hun algemene geldigheid naast het materiaal dat in het project is gebruikt, zal worden gecontroleerd. Tot slot zal de kennisoverdracht ter ondersteuning van een brede industrialisatie worden bevorderd door de ontwikkeling van voorschriften en normen.

Consortiumpartners:

Mobiliteit gaat naar Additive e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Additive Marking GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Universiteit van Paderborn)

Contactpersonen:

Projectmanager: daniel.reznik@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

DiMaD (FKZ 13XP5188A) - Digitaal materiaal- en procesontwerp voor additieve productie op basis van kabels

Duur: 1 januari 2023 - 30 juni 2026

Additieve productieprocessen (AM) voor metalen vergen aanzienlijke, voornamelijk experimentele inspanningen als het gaat om het identificeren van geschikte procesvensters voor materiaalsystemen of de overdracht van geoptimaliseerde procesparameters van het ene installatietype naar het andere. Versnelde implementatie van ontwerp tot component is alleen mogelijk als de procesketen, van grondstof tot component, in zijn geheel gedefinieerd en digitaal geconstrueerd is. Het DiMAD-project richt zich op op draden gebaseerde processen waarbij boog- en laserstraling wordt gebruikt als warmtebron voor austenitisch en duplexstaal. De volgende kenmerken, die essentieel zijn voor de gebruiker en die van invloed zijn op de kwaliteit en eigenschappen van het onderdeel, worden diepgaand bekeken: microstructuur en fasevorming als gevolg van plaatselijke stolling en afkoeling; restspanningen en vervorming als gevolg van verwarming en koeling en warmtebehandeling; kritieke defecten zoals gebrek aan fusie en porositeit. Microstructuur, fasen en spanningen worden door middel van simulatie beschreven. Machine learning (ML) wordt gebruikt voor het correleren van procesdefecteigenschappen en ook voor de interpretatie van alle gegevens (simulatie, experiment, analyse). Het digitale werk gaat gepaard met experimenten, analyses en materiaaltesten, die dienen om de invoerparameters voor de simulatie te bepalen, de simulatie te valideren en de ML-modellen te trainen/valideren. Op basis van de procesparameters die zijn afgeleid van de digitale tools, zullen twee echte componenten worden gebouwd. Wat de twee AM-processen betreft, zal een gebruikersontologie voor draadmateriaal worden ontwikkeld. Voor de uitwisseling en evaluatie van gegevens tussen partners en met het Material Digital-platform zal een uniforme gegevensstructuur worden ontwikkeld en zullen geschikte gegevensformaten worden gebruikt. De bestaande aixVIPMap-oplossing zal in eerste instantie worden gebruikt als een workflowraamwerk, dat in de PMD moet worden geïntegreerd.

Consortiumpartners:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF onderzoeks- en ontwikkelingsbedrijf voor Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Duits ruimtevaartcentrum)

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

ACCESS e.V.

Contactpersonen:

Projectmanager: philip.howell@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Gezamenlijk project: Productie van batterijcellen op basis van data en sensoren - DORSMAN; Subproject: Versnelling van de celafronding en kwaliteitsverbetering van lithium-ionbatterijen door innovatieve sensortechnologie en metingen

Duur: 1 januari 2025 - 31 december 2027

Het DORSMAN-project, gefinancierd door het Duitse federale ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF), heeft als doel de productie van lithium-ionbatterijen te versnellen.

Binnen het gezamenlijke project "Data- and Sensor-based Manufacturing of Battery Cells" (DORSMAN) wordt onderzocht hoe productieprocessen qua middelen efficiënter en sneller kunnen worden ingericht. Het project wordt gefinancierd door het federale ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Het consortium bestaat uit Siemens (coördinator), BioLogic Science Instruments GmbH, het Institute for Machine Tools and Industrial Management (iwb) van de Technische Universiteit München en het Instituut voor vermogenselektronica en elektrische aandrijvingen (ISEA) van de RWTH Aachen University. Het overkoepelende doel is om de productie van batterijen te versnellen door middel van innovatieve sensortechnologie en digitalisering.

Batterijen spelen een sleutelrol in de energie- en mobiliteitstransitie. Maar het proces heeft lange doorlooptijden, hoge verspillingspercentages en variabele kwaliteit van de batterijen. Vaak zijn de meetprocedures voor de vaststelling van deze problemen complex. Vooral de laatste fase van de celproductie is zeer tijdsintensief. De afronding omvat verschillende processtappen: bevochtiging (verdeling van de elektrolyt), vorming (eerste laad- en ontlaadcycli) en het meten van zelfontlading. Het gebrek aan beschikbare middelen voor de adequate bewaking van de procesvoortgang leidt tot noozakelijke vaste wachttijden.

DORSMAN richt zich specifiek op het optimaliseren van deze kritische productiefase. Nieuwe sensoren worden in de productie-installatie geïntegreerd om diepgaand inzicht te verkrijgen in de elektrochemische processen binnen de cel. Daarnaast worden meetmethoden voor het bepalen van de zelfontladingssnelheid verder ontwikkeld. Volgens de huidige stand van de techniek duren deze metingen enkele dagen tot weken. Er zal onderzoek worden gedaan naar de manier waarop de meetduur kan worden verkort door middel van geschikte meettechnologie en gegevensanalyse.

Tot nu toe zijn de sensoren en meetprocedures alleen op laboratoriumschaal getest. In het kader van DORSMAN zullen de hier behaalde resultaten via samenwerking tussen onderzoeksinstituten en het bedrijfsleven in de industriële praktijk worden toegepast. Er wordt een digitale infrastructuur voor de productiefabriek ingericht, die de basis vormt voor online procesbesturing op basis van meetgegevens. De projectpartners gaan de ontwikkelde oplossingen implementeren en testen in een proeffabriek. Vervolgens worden er in verschillende productiecampagnes batterijen geproduceerd, en worden er op basis van de geregistreerde metingen aanpassingen aan het productieproces doorgevoerd. Een succesvolle implementatie maakt het mogelijk om de sensortechnologie en meetapparatuur te integreren in industriële productiefaciliteiten.

Consortiumpartners:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Technische Universiteit van München)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Contactpersonen:

Projectmanager: felix.katzer@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

enAble (FKZ 03EN3061A) - Gezamenlijk project ENEFF:STADT: Enable - Verticale integratie van communicatie- en controlesystemen voor het activeren van flexibiliteit voor energieoptimalisatie in het hele district. Subproject: Geoptimaliseerde besturing van het energiesysteem (Siemens)

Duur: 1 april 2022 - 30 september 2026

Een cruciale voorwaarde voor een sectoroverschrijdende geoptimaliseerde besturing van energiesystemen van gebouwen en campussen en het op de markt brengen van flexibiliteit is de ontwikkeling van een informatie- en communicatietechnologie (ICT) voor naadloze interactie tussen sensoren, afzonderlijke componenten, het gebruik van voorspellingssystemen en interfaces met de netbeheerder, energieleverancier of een handelsplatform. Het doel van dit project is om deze complete ICT-keten in het veld te demonstreren, aan de hand van de grootste districtsontwikkeling in Bamberg (conversiegebied Lagarde Campus) als voorbeeld. Een ander doel van het project is de metrologische en simulatieve evaluatie van schaalbaarheid en overdraagbaarheid naar andere districten, evenals de daaruit voortvloeiende besparingspotentieel met betrekking tot CO2 en kosten. De geoptimaliseerde, sectoroverschrijdende regeling van regelbare elektrische en thermische belastingen, eenheden voor energieopslag en energieconversie zal worden gerealiseerd via een geautomatiseerd energiebeheersysteem dat werkt in combinatie met klassieke gebouwbeheertechnologie, externe diensten zoals weerdiensten, voorspellingstechnieken op basis van AI en een handelsplatform. Op die manier zal het district op een kostenefficiënte en CO2-geoptimaliseerde manier van energie worden voorzien, waarbij rekening wordt gehouden met alle technische randvoorwaarden van de afzonderlijke componenten en netwerken.

Consortiumpartners:

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

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

eTrade GmbH

Contactpersonen:

Projectmanager: stefan.langemeyer@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Gezamenlijk project: Nieuwe energienetwerkstructuren voor de energietransitie

Duur: 1 augustus 2023 - 31 juli 2026

Siemens AG neemt als leider van het consortium deel aan het Copernicus-project ENSURE3.
Binnen het project draagt Siemens bij aan de vier centrale doelstellingen en ontwikkelt het samen met de projectpartners concrete aanbevelingen voor actie voor verschillende stakeholders. Daarnaast werkt Siemens aan diverse technologische innovaties binnen een geïntegreerde toolkit voor de energietransitie. Als bijdrage aan het co-demonstratieplatform wordt onder meer de “Single Source of Truth” verder ontwikkeld en wordt gewerkt aan de integratie van flexibele stationsbesturingstechnologie. Bovendien heeft Siemens een showroom ingericht om de projectresultaten inzichtelijk te maken.

Consortiumpartners:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Karlsruhe Institute of Technology (universitaire taak))

Technische Universität Dortmund (Technische Universiteit Dortmund)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-Wissenschaftlicher Verein (Duitse Technische en Wetenschappelijke Vereniging voor Gas en Water van de DVGW)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Milieuactie Duitsland)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Universiteit voor toegepaste wetenschappen van München)

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenneT TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Duitsland GmbH

SWKiel Netz GmbH

AllgäuNetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Universiteit van Kiel)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Technische Universiteit van Ilmenau)

Öko-institut. Institut für Angewandte Ökologie e.V. (Öko-Institut. Instituut voor Toegepaste Ecologie e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Duitsland AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Friedrich-Alexander Universiteit Erlangen-Neurenberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Technologisch Instituut Karlsruhe (grootschalige onderzoekstaak))

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Instituut voor Energie-Economie aan de Universiteit van Keulen gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Universiteit van Wuppertal)

Contactpersonen:

Projectmanager: annebauer@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMBF

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Gezamenlijk project: Ontwikkeling van een testinfrastructuur voor de normatieve validatie van dynamische processen in netvormende, gedecentraliseerde energie-eenheden - F-HiL-Reloaded; Subproject: Ontwikkeling van een netvormende gedecentraliseerde DC-wallbox ter versterking van de leveringszekerheid

Duur: 1 oktober 2023 - 30 september 2026

Het F-HIL-Reloaded-project heeft als doel een geavanceerd realtime simulatie- en testsysteem te ontwikkelen waarmee een deel van het distributienet kan worden gemodelleerd. Dit systeem maakt een hoge mate van interoperabiliteit tussen omvormers mogelijk en voert geautomatiseerde testscenario’s uit voor netvormende testobjecten. De koppeling met de fysieke omgeving wordt gerealiseerd via een hybride versterker, aangestuurd door een dynamische voedingsinterface en een adaptieve lijnimpedantie (X/R). Het F-HiL-Reloaded-project bouwt voort op de resultaten van het F-HiL-onderzoeksproject en gebruikt deze als basis voor de verdere ontwikkeling van het test- en validatiesysteem. Binnen het project wordt specifiek gekeken naar de netvormende eigenschappen van de testobjecten, waaronder een DC-wallbox en een netvormende omvormer. Daarbij ligt de nadruk op de interoperabiliteit van omvormers. Met behulp van het test- en inspectiesysteem de resonantie-effecten van laadstations voor elektrische voertuigen in combinatie met PV-installaties gesimuleerd. Het test- en inspectiesysteem dat is afgestemd op de netvormende eigenschappen van de testobjecten zal de positieve (en mogelijk negatieve) effecten van netvormers in het distributienet aantonen. De reproduceerbare tests zijn bedoeld als basis voor gestandaardiseerde testprocedures voor netvormende systemen. Het overkoepelende doel van het F-HiL-Reloaded-project is om de ontwikkeling van zowel netvormende als netvolgende omvormers te ondersteunen en te versnellen via gestandaardiseerde validatiemethoden en het testsysteem. Dit draagt bij aan een betrouwbare energievoorziening in volledig op omvormer-gebaseerde energiesystemen. Daarnaast draagt de aantoonbare betrouwbare stroomvoorziening van dergelijke netvormende systemen bij aan een groter maatschappelijk vertrouwen en acceptatie van de energietransitie.

Consortiumpartners:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Hogeschool voor Toegepaste Wetenschappen Bonn-Rhein-Sieg)

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

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Duitsland GmbH

Contactpersonen:

Projectmanager: sebastian.nielebock@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Gezamenlijk project: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subproject: Planar Integrated Optical Current Sensor

Duur: 15 mei 2024 - 14 mei 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Gezamenlijk project: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subproject: Planar Integrated Optical Current Sensor

De integratie van driedimensionale optische microstructuren en robuuste interfaces in beeldschermglas moet technisch worden ontwikkeld met behulp van IOX (ionenimplantatie) in combinatie met FS-LS (femtoseconde laserstructurering) om geminiaturiseerde fotonische systeemcomponenten mogelijk te maken. Een nieuw ontwerpinstrument voor IPD (invers fotonisch ontwerp) maakt efficiënt de noodzakelijke driedimensionale golfoptische en chemische simulatie mogelijk. Twee nieuwe sensorprincipes, die alleen op deze basis mogelijk zijn, op het gebied van stroommeting en omgevingsdetectie, moeten vooraf worden ontwikkeld en functioneel worden gevalideerd door de toepassingspartners. Hiervoor zullen methoden voor intelligente evaluatie van sensorgegevens worden gebruikt. De geplande combinatieprocessen die door het ontwerp worden ondersteund, combineren de voordelen van IOX (lage demping en grote oppervlakken) met die van FS-LS (driedimensionaliteit). Dit maakt het voor het eerst mogelijk om driedimensionale optische structuren te integreren in zeer dunne glassubstraten met een groot oppervlak (< 1 mm). Deze combinatie is alleen efficiënt in termen van ontwerp door middel van IPD met AI-ondersteuning, aangezien ontwerpen die zijn gebaseerd op klassiek experimenteel bepaalde regressiemodellen niet snel kunnen worden gesimuleerd vanwege rekenbeperkingen. De optische sensoren van tegenwoordig zijn vaak gebaseerd op vrije stralen of op glasvezel en hebben daarom veel installatieruimte nodig. Bovendien zijn flexibele optische vezels kostbaar om te verwerken en te assembleren. Fotonische integratie op systeemniveau biedt dus aanzienlijke voordelen op het gebied van kosten en miniaturisatie. In het voorgestelde project wordt dit technisch bereikt door gebruik te maken van batchprocessen op basis van displayglas en panelen voor IOX- en metallisatieprocessen, en door de integratie van driedimensionale optische structuren met de fs-laser in dunne glasfolies, die als zeer efficiënte systeemcomponenten worden geïntegreerd in opto-elektronische systemen voor nieuwe toepassingen zoals de optische stroomsensor.

Consortiumpartners:

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

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

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Technische Universiteit van Berlijn)

Contactpersonen:

Projectmanager: stefan.nerreter@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Gezamenlijk project: Duurzame vermogenselektronica met innovatieve koeling voor verbeterde recycleerbaarheid - GreenInverter; Subproject: Technologische varianten en omvormersysteem

Duur: 1 maart 2024 - 28 februari 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Gezamenlijk project: Duurzame vermogenselektronica met innovatieve koeling voor verbeterde recycleerbaarheid - GreenInverter; Subproject: Technologische varianten en omvormersysteem

Duur: 1 maart 2024 - 28 februari 2027

Het "GreenInverter"-project heeft als doel nieuwe maatstaven te zetten voor recyclebare, repareerbare en upgradebare vermogenselektronica voor de omzetting van elektrische energie. Tegelijkertijd wordt gestreefd naar een belangrijke verbetering van de energie-efficiëntie, aangetoond aan de hand van een omvormer als voorbeeld. De huidige stand van de techniek, waarin componenten afzonderlijk worden ontwikkeld, wordt vervangen door een integrale, systeemgerichte benadering. Een innovatieve combinatie van koel- en isolatiestrategieën zorgt voor lagere componenttemperaturen en maakt het gebruik van nieuwe materialen mogelijk, wat direct bijdraagt aan een hogere energie-efficiëntie. Daarnaast leidt een meer homogene temperatuurverdeling binnen de omvormer tot een verbeterde recycleerbaarheid, een lagere CO₂-voetafdruk en een verlenging van de levensduur. Ook wordt rekening gehouden met toekomstige bedrijfsmodellen, waardoor ontwerp en layout minder afhankelijk worden van puur productiekosten. Het project richt zich op drie centrale thema’s: "Energie-efficiëntie", "Recycleerbaarheid, circulariteit en dematerialisatie", en "Levensduur, componentgebruik en flexibiliteit in gebruik". Binnen deze domeinen worden disruptieve oplossingen voor belangrijke verbeteringen op al deze gebieden onderzocht en gevalideerd in functionele prototypes. Het consortium schat dat volledige implementatie van de projectresultaten in Duitsland kan leiden tot een energiebesparing van meer dan 1,6 TWh per jaar. Siemens AG levert binnen het project uitgebreide R&D-expertise op het gebied van elektronica, koeltechnologie en het ontwerp en de productie van omvormers. Dit omvat jarenlange ervaring in het ontwerpen, bouwen en exploiteren van testopstellingen, evenals in het leiden van grootschalige onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten.

Consortiumpartners:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Friedrich-Alexander Universiteit Erlangen-Neurenberg)

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

Sumida Components & Modules GmbH

Contactpersonen:

Projectmanager: joern.grundmann@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Gezamenlijk project: Ondersteuningssystemen voor geoptimaliseerde geautomatiseerde systeemwerking in distributienetten - Titel van het subproject: Geautomatiseerde optimale werking van het systeem

Duur: 1 december 2024 - 30 november 2027

GridAssist (03EI6126A) - Gezamenlijk project: Ondersteuningssystemen voor geoptimaliseerde geautomatiseerde systeemwerking in distributienetten - Titel van het subproject: Geautomatiseerde optimale werking van het systeem

Duur: 1 december 2024 - 30 november 2027

Het GridAssist-project heeft als doel de ontwikkeling van ondersteuningssystemen voor een geoptimaliseerde en geautomatiseerde werking van distributienetten. Hiermee wordt een betere integratie van hernieuwbare energiebronnen in het stroomnet mogelijk gemaakt. Binnen het project worden oplossingen ontwikkeld die specifiek zijn afgestemd op verschillende spanningsniveaus. Daarbij staan zowel de overdraagbaarheid van deze oplossingen als de veldtesten van de ondersteuningssystemen centraal. Voor automatisering in distributienetten is voldoende waarneembaarheid van het net cruciaal. Vooral op lagere spanningsniveaus is de huidige kennis van de nettoestand beperkt. Daarom richt GridAssist zich in eerste instantie op het vergroten van deze waarneembaarheid, onder meer door de inzet van geavanceerde meettechnologie en de ontwikkeling van efficiënte concepten voor data-integratie binnen de processen van netbeheerders. Op basis van deze verbeterde meet- en communicatietechnologie wordt de actuele toestand van het net geanalyseerd. Hierbij worden zowel analysemethoden als data-gedreven technieken toegepast. De verkregen analyses van de nettoestand vormen de basis voor besluitvorming door de ondersteuningssystemen, variërend van aanbevelingen voor operators tot volledig geautomatiseerde aansturing van flexibiliteit in het net. Siemens brengt in dit project zijn expertise in op het gebied van netautomatisering en softwareontwikkeling, specifiek op het vlak van digitale tweelingen en kunstmatige intelligentie. Een belangrijk aspect van GridAssist is het automatiseren van processen in distributienetten, wat essentieel is gezien de huidige ontwikkelingen. Naast deze technische factoren, draagt het project bij aan het verlagen van operationele en investeringskosten voor netbeheerders, onder andere door efficiënter gebruik van het bestaande netbeheer en een verminderde behoefte aan netuitbreiding.

Consortiumpartners:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Duitsland GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Friedrich-Alexander Universiteit Erlangen-Neurenberg)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Contactpersonen:

Projectmanager: annebauer@siemens.com en christian.scheibe@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

Samenwerkingsproject: kritieke, veerkrachtige infrastructuur via een satellietnetwerk voor sectoroverschrijdende betrouwbare bevoorradingsstructuren (KRIsnet) Subproject: Onderzoek naar communicatieapparatuur voor hybride TNT‑NT-communicatie voor sectoroverschrijdende betrouwbare toevoerstructuren

Het Siemens-subproject, getiteld „Onderzoek naar communicatieapparatuur voor hybride TNT-communicatie voor sectoroverschrijdende betrouwbare toevoerstructuren,” richt zich op de ontwikkeling van communicatiecomponenten — elektronica, software en firmware — die een veilige en veerkrachtige connectiviteit mogelijk maken tussen activa van elektrische energiesystemen en communicatienetwerken op basis van zowel terrestrische als LEO-satellieten (Low Earth Orbit). Deze componenten zorgen ook voor de intelligente selectie van het optimale communicatiekanaal.

De modem voor multisysteemcommunicatie is ontworpen om automatisch te schakelen tussen terrestrische (TN) en niet-terrestrische (NTN) communicatienetwerken (NTN) op basis van beschikbaarheid en kosten. Het doel is ervoor te zorgen dat gebruikers niet zien of gegevens via terrestrische netwerken of satellieten worden verzonden. Deze mogelijkheid, gecombineerd met de prioritering van communicatiepaden, helpt de complexe interacties tussen communicatie- en leveringsinfrastructuren te optimaliseren en voorkomt in een vroeg stadium trapsgewijze systeemstoringen.

In het kader van het KrisNet-project zijn twee demonstranten gepland. Siemens zal bijdragen aan zowel de demonstratie voor hoogspanningsapparatuur in Amprion als de demonstratie voor laagspanningstechnologie in ÜZ‑MainFranken. Elke demonstrator vertegenwoordigt de volledige signaalketen — van de gegevensverzameling in de toeleveringsinfrastructuur via de communicatie via de multisysteemcommunicatiemodem tot de gegevensverwerking in datacenters of cloudomgevingen.

Amprion en ÜZ‑MainFranken leveren als nutsbedrijven in de elektriciteitssector hun expertise op het gebied van systeemvereisten en de demonstratie van de geïntegreerde oplossing. Het project voldoet niet alleen aan belangrijke vereisten zoals connectiviteit voor netbewaking, redispatch en schatting van de staat in distributienetten volgens artikel 14a van de Duitse wet op de energiesector (EnWG), maar richt zich ook op de veerkracht tijdens stroomuitval en de naleving van de Network Code Emergency and Restoration (NC ER) voor extra hoogspanningsnetwerken.

Duur: 1 januari 2026 — 31 december 2028
Projectmanager: rolandweiss@siemens.com
Financieel manager: Roland Deak
Financieringsorgaan: BMFT

LeiKo (FKZ 03EI6041A) - Gezamenlijk project: Betrouwbare filmcondensatoren met verhoogd vermogenspotentieel; Subproject: Levensduurmodellen en nanotechnologie voor filmcondensatoren met een verhoogd vermogenspotentieel als onderdeel voor de verbetering van de netinfrastructuur

Duur: 1 februari 2021 - 30 juni 2026

De algemene doelstelling van het OnToMat-onderzoeksproject is onderzoek te doen naar op gegevens gebaseerde materiaalontwikkelings- en optimalisatieoplossingen voor industrieel gebruikte thermoplastische en thermohardende vezelversterkte componenten, evenals de materialen en productieprocessen die worden gebruikt voor de productie ervan, met inbegrip van het in aanmerking nemen van materiaalcycli. Een geharmoniseerde beschrijving van de schaaloverschrijdende relaties tussen materiaal, proces en component is momenteel niet beschikbaar voor vezelversterkte materialen. Op dezelfde manier is er onvoldoende gegevensintegriteit, van materiaalkarakterisering via simulatiemethoden tot productieprocessen. Het onderzoek naar een geharmoniseerde ontologische beschrijving ontsluit dus mogelijkheden die voorheen onbenut waren voor datagestuurde materiaalontwikkeling en procesoptimalisatie. Dit subproject heeft specifiek betrekking op:

• Ontwikkeling van relevante causale verbanden (digitale materiaalbeschrijving),

• Uitwerking, constructie en validatie van de multischaal simulatieprocesketen met procesintegratie, en

• Analyse en integratie van de materiaalcyclus in de ontologische beschrijving.

Hier moeten, met een materiaalfocus op vormbare polymeercomposieten met injectiecompressie, zoals SMC's, geformaliseerde beschrijvingen van de „technische workflow” op macro- en microschaal worden ontwikkeld. De daaruit voortvloeiende relevante causale verbanden vormen de basis voor de creatie van ontologie op verschillende schaal en de oprichting van de bidirectionele multischaalsimulatieprocesketen als tweede aandachtspunt. De promotie van materiaalkringlopen vormt de derde focus. Hiervoor is het noodzakelijk om de invloeden van materiaaleigenschappen van potentieel mindere kwaliteit te bepalen en, aan de andere kant, de recyclingprocessen in kaart te brengen in de ontologische beschrijving, om duurzame ontwikkelingen te bevorderen die zich al in de ontwerpfase bevinden.

Consortiumpartners:

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

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (geregistreerde vereniging van het FIBRE Institute Bremen)

• BIAS - Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH (BIAS - Bremen Institute for Applied Beam Technology GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (geregistreerde vereniging van het Duitse Aerospace Center)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Contactpersonen:

• Projectmanager: martin.koerdel@siemens.com

• Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Gezamenlijk project: Simulatie-ondersteunde duurzaamheidsbeoordeling in productontwikkeling (PredictECO) - Subproject: Continuous Green Ditgital Twin voor de koppeling van virtuele en fysieke productieprocessen voor duurzaam ontwerp en optimalisatie

Duur: 1 juni 2023 - 31 mei 2026

Het PredictECO-project heeft als doel een platform te ontwikkelen waarmee de duurzaamheid van hulpbronnenintensieve productieprocessen al in de ontwerpfase kan worden beoordeeld en geoptimaliseerd. De basis hiervoor wordt gevormd door de modellering van productieprocessen, waarbij alle relevante gegevens en hun onderlinge samenhang vroegtijdig beschikbaar zijn in de vorm van een gestructureerde data-architectuur binnen een 'Green Digital Twin'. Op basis van deze data-infrastructuur worden interfaces ontwikkeld voor duurzaamheidsvoorspellingen met behulp van LCA-software (Life Cycle Assessment). Dankzij vooraf gedefinieerde informatiestromen kunnen efficiënte voorlopige analyses worden uitgevoerd via Edge Computing. Binnen het project worden de volgende subdoelen belicht:

Ontwikkeling van kwantificeerbare criteria en indicatoren voor het beoordelen van de ecologische voetafdruk van composietproductieprocessen
Integratie van relevante criteria en indicatoren in simulatietools voor het ontwerpen van fabrieksindelingen en processtappen op basis van streefwaarden
Integratie van relevante criteria in productspecifieke planningstools voor de productie, voor het ontwerpen van producten (CAE/CAM) op basis van streefwaarden.
Geautomatiseerde en gestandaardiseerde realtime gegevensverzameling, voorbewerking, documentatie en vergelijking van de verzamelde gegevens met gedefinieerde streefwaarden als basis voor echt implementeerbare optimalisatieoplossingen.

Op basis hiervan kan het subproject worden onderverdeeld in vijf werkdoelstellingen:

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Gezamenlijk project: Simulatie-ondersteunde duurzaamheidsbeoordeling in productontwikkeling (PredictECO) - Subproject: Continuous Green Ditgital Twin voor de koppeling van virtuele en fysieke productieprocessen voor duurzaam ontwerp en optimalisatie

Duur: 1 juni, 2023 - 31 mei, 2026

Ontwikkeling van kwantificeerbare en meetbare criteria en indicatoren voor het beoordelen van de ecologische voetafdruk van productieprocessen voor composietmaterialen
Integratie van relevante criteria en indicatoren in simulatietools voor het ontwerpen van fabrieksindelingen en processtappen op basis van streefwaarden
Integratie van relevante criteria in productspecifieke planningstools voor de productie, voor het ontwerpen van producten (CAE/CAM) op basis van streefwaarden.
Geautomatiseerde en gestandaardiseerde realtime gegevensverzameling, voorbewerking, documentatie en vergelijking van de verzamelde gegevens met gedefinieerde streefwaarden als basis voor echt implementeerbare optimalisatieoplossingen.

Op basis hiervan kan het subproject worden onderverdeeld in vijf werkdoelstellingen:

De ontwikkeling van overkoepelende Cradle-to-Cradle LCA-modellen voor componenten op basis van composietmaterialen
Uitbreiding van bestaande oplossingen voor processimulatie op productie- en fabrieksniveau met de ontwikkelde beoordelingscriteria en indicatoren
Integratie van indicatoren en beoordelingscriteria in productspecifieke productieplanning (CAM)
Het verzamelen en verwerken van echte procesgegevens met behulp van randapparatuur
Demonstratie en verzameling van vereisten voor de overstap naar een brede productie

Consortiumpartners:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACTEER Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Duitse Lucht- en ruimtevaartcentrum, geregistreerde vereniging)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Contactpersonen:

Projectmanager: oliver.lohse@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

Pv4Life (FKZ 03EE1165A) - Gezamenlijk project: Verlenging van de levensduur van omvormers door geoptimaliseerde componentenoptimalisatie met behulp van Digital AI Twin - Pv4Life; subproject: Sensorgebaseerde voorspelling van de levensduur van omvormercomponenten

Duur: 1 augustus 2023 - 31 juli 2026

In dit subproject doet Siemens AG onderzoek naar een langdurig en betrouwbaarder gebruik van op omvormers gebaseerde systemen en de kritieke componenten ervan. Een efficiënter gebruik van stroomomvormers, in combinatie met een langere levensduur en een grotere betrouwbaarheid, kan bijdragen aan het behoud van natuurlijke hulpbronnen. Het subproject van Siemens AG is gericht op sensorgestuurde conditiebewaking, waardoor de vastgestelde veroudering kan worden meegenomen in een individuele bedrijfsstrategie die de PV-installatie optimaal benut zonder verspilling van stroom of levensduur. Aanvullende sensoren in de vermogensmodule worden gebruikt om voorspellingen over de levensduur te doen, die als basis zullen dienen voor modellen van PV-omvormersystemen. Hiertoe worden geschikte sensoren geselecteerd en experimenteel geëvalueerd op hun gevoeligheid voor het detecteren van veroudering van omvormercomponenten. Versnelde levensduurtests zullen verschillende verouderingsstoringen genereren, die vroegtijdig door sensoren worden gedetecteerd en geëvalueerd. De tijdens de experimenten verzamelde sensorgegevens worden dan vergeleken met conventionele gegevens uit versnelde levensduurtests om de toegevoegde waarde van op sensoren gebaseerde levensduurmonitoring te beoordelen. Daartoe worden specifieke testopstellingen voor halfgeleiders opgezet voor metrologisch onderbouwde optimalisaties. Ook de sensortechnologie in de vermogensmodule wordt uitgebreid. Siemens zal de op sensoren gebaseerde meetgegevens van versnelde levensduurtests aan de projectpartners ter beschikking stellen voor de ontwikkeling van digitale tweelingmodellen die rekening houden met verouderingsverschijnselen en individuele belastingen die zich in de toepassing voordoen. De gegenereerde sensorgegevens dienen vooral als input voor AI-gebaseerde levensduurmodellen bij de projectpartners. Door de bedrijfsparameters aan toenemende veroudering aan te passen, optimaliseren deze modellenhet gebruik en de levensduur van PV-omvormersystemen

Consortiumpartners:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Hogeschool voor Toegepaste Wetenschappen Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Duitsland GmbH

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

Contactpersonen:

Projectmanager: kai.kriegel@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Samenwerkingsproject: Multimodaal energiebeheer dat geschikt is voor de uitrol van REMEASURE voor supermarkten; Subproject: Model voor voorspellende multimodale belastingverschuiving in een proefsupermarkt

Duur: 1 december 2022 - 30 juni 2026

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Samenwerkingsproject: Multimodaal energiebeheer dat geschikt is voor de uitrol van REMEASURE voor supermarkten; Subproject: Model voor voorspellende multimodale belastingverschuiving in een proefsupermarkt

Om de nationale en Europese klimaatdoelstellingen te halen, moet de uitbreiding van de fluctuerende hernieuwbare elektriciteitsproductie worden versneld en efficiënt worden gebruikt. Naast de kostbare uitbreiding van energienetten en opslagcapaciteiten kunnen bestaande lokale energiesystemen worden gebruikt om de vraag in verhouding tot het aanbod van hernieuwbare energie te verschuiven door middel van multimodale lastverschuiving. Er is een snel implementeerbare, schaalbare en economische oplossing nodig. Supermarkten zijn van groot belang omdat hun energiesystemen grotendeels gestandaardiseerd zijn. Bovendien zijn ze volledig uitgerust met meettechnologie en hebben ze een hoge mate van automatisering. Er bestaat een mogelijkheid om de belasting te verschuiven dankzij de flexibiliteit van het lokale koelnetwerk van de supermarkt in combinatie met regelbare koelverbruikers, zoals diepvriezers of koelkamers. Energiesystemen in ultramoderne supermarkten worden momenteel doorgaans puur vraaggestuurd beheerd op basis van statische regels. Een dergelijke operatie is niet effectief, omdat er geen rekening wordt gehouden met het aanbod van fluctuerende, hernieuwbare energiebronnen en dus niet efficiënt kan worden gebruikt. Het doel van het project is om te onderzoeken of een efficiënt gebruik van fluctuerende, hernieuwbare energiebronnen mogelijk is door middel van multimodale belastingverschuiving, met name met betrekking tot de koelvoorziening van supermarkten. Hierbij wordt rekening gehouden met zowel dynamische elektriciteitsprijzen als voorspellingen van dynamische randvoorwaarden, zoals elektrische en thermische basisbelastingen. De technische haalbaarheid zal worden aangetoond in een simulatie en gevalideerd in de echte werking van een proefsupermarkt. De inspanningen voor de installatie van het energiebeheersysteem en eventuele noodzakelijke upgrades van het energiesysteem, bijvoorbeeld door middel van extra meetapparatuur of aanpassingen in de automatisering, moeten zo laag mogelijk worden gehouden.

Consortiumpartners:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (RWTH Aachen University)

Contactpersonen:

Projectmanager: stefan.langemeyer@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMWE

RIESIQ (16IS24087A) - Samenwerkingsproject: onderzoek en testen van nieuwe AI-methoden voor robuuste, intelligente en efficiënte systemen van industriële kwaliteit

Duur: 1 december 2024 - 30 november 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Samenwerkingsproject: onderzoek en testen van nieuwe AI-methoden voor robuuste, intelligente en efficiënte systemen van industriële kwaliteit

Duur: 1 december 2024 - 30 november 2027

Het doel van dit onderzoeksproject is het overwinnen van de tekortkomingen van generatieve AI-modellen of grote taalmodellen (LLM) met betrekking tot hun toepasbaarheid in industriële productieprocessen. De focus ligt op het onderzoeken en testen van robuuste maar flexibele leermethoden waarmee complexe dynamische systemen en fysieke processen met voldoende nauwkeurigheid kunnen worden gemodelleerd en intelligent en interpreteerbaar kunnen worden bestuurd. De benodigde middelen tijdens training en gevolgtrekkingen moeten tot een minimum worden beperkt door middel van data-efficiënte algoritmen om een duurzaam en milieuvriendelijk gebruik op industriële schaal te garanderen. Om deze doelen te bereiken, zal de nadruk worden gelegd op een schaalbare, synergetische koppeling van ML-algoritmen en numerieke simulatiemethoden, evenals op veerkrachtige en praktische RL-methoden voor besturingsoptimalisatie die daarop zijn gebaseerd. De resulterende methoden moeten tegelijkertijd voldoen aan hoge eisen op het gebied van transparantie en verklaarbaarheid. Daarom wordt extra aandacht besteed aan onderzoek naar nieuwe interpretatietechnieken voor gestructureerde modelarchitecturen. De nieuw ontwikkelde AI-oplossingsmodules zullen prototypisch en praktisch worden getest met behulp van geautomatiseerde productie- en kwaliteitsborgingsprocessen bij de productie van lithium-ionbatterijcellen, waarmee de toegevoegde waarde wordt aangetoond voor het AI-gestuurde transformatieproces naar een schaalbare en flexibele fabriek van de toekomst.

Consortiumpartners:

deepset GmbH

Technische Universiteit Berlijn (TU Berlijn)

Contactpersonen:

Projectmanager: marc.weber@siemens.com

Financieel manager: roland.deak@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Samenwerkingsproject: betrouwbare beperking van verstoringen in energienetten met behulp van randcomponenten die in realtime geschikt zijn

Duur: 1 november 2022 - 31 oktober 2025

Motivatie: De kwaliteit van de elektriciteitsvoorziening in industriële netwerken is aanzienlijk verslechterd als gevolg van steeds complexere, zeer dynamische verbruikers die netstoringen veroorzaken. Tegelijkertijd zijn de zeer genetwerkte Industrie 4.0-systemen erg gevoelig voor deze netverstoringen. Dit leidt in toenemende mate tot stilstandtijden van fabrieken met hoge kosten. Momenteel kunnen sterke belastingen of ongunstige onderlinge interferenties van netcomponenten niet van tevoren worden gedetecteerd. De belangrijkste doelstellingen van VE4 zijn de continue detectie en intelligente actieve compensatie van storingen in elektriciteitsnetten voor de industrie. Er moet een aanzienlijke verhoging van de robuustheid worden bereikt, evenals een efficiënt gebruik van energie en hulpbronnen. Voor dit doel moet een gedistribueerd, nieuw digitaal compensatiesysteem worden ontwikkeld. Dit bestaat uit een heterogeen sensornetwerk dat geschikt is voor realtime en randapparatuur, waarmee storingssignalen op basis van ML snel kunnen worden voorspeld en tegenkoppelingssignalen kunnen worden berekend om de verstoringen te compenseren. De tegenkoppelingssignalen worden uiteindelijk via actieve filters teruggestuurd naar het net. Zo wordt de basis gelegd voor flexibele bewaking van installaties en realtime besturing met behulp van edge-device-technologieën. De interfaces moeten gestandaardiseerd worden. Dit maakt het systeem flexibel uitbreidbaar voor een breed scala aan besturings- en diagnosetaken in digitale energienetten — veel meer dan de actieve storingscompensatie waarnaar in het project werd gestreefd. De op randapparatuur gebaseerde diagnostische en storingscompensatiefaciliteit voor moderne digitale industriële energienetten moet in verschillende stappen worden ontwikkeld. Hardware en software zullen worden geconceptualiseerd en prototypisch worden gerealiseerd. Dit omvat tijdgesynchroniseerde netwerkknooppunten die geschikt zijn voor realtime metingen, randapparatuur met ML-methoden, een cloudcomputer en de tijdgesynchroniseerde actieve filters. De prestaties zullen worden geëvalueerd in een algemene systeemdemonstrator in een echte fabriek.

Consortiumpartners:

Technische Universität Dortmund (Technische Universiteit Dortmund)

Meanwave GmbH

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

Bleenco GmbH

Contactpersonen:

Projectmanager: stefan.tolle@siemens.com

Financieel manager: bianca.miene@siemens.com

Financieringsverstrekker: BMFTR

Financiering van projecten: Siemens als partner

Hier vindt u nationale en internationale financieringsprojecten waaraan Siemens deelneemt. Hierbij worden niet alleen de grenzen worden verlegd van wat technologisch mogelijk is, maar ook duurzame en wereldwijde oplossingen worden ontwikkeld voor enkele van de meest urgente uitdagingen van onze tijd.

Gerelateerde inhoud

Een man en een vrouw staan dicht bij elkaar, waarschijnlijk poseren ze voor een foto.

Onderzoek en ontwikkeling voor de toekomst

De toekomst wordt vandaag uitgevonden. Onze onderzoekers ontwikkelen doelgerichte technologie voor de industrie, infrastructuur, transport en gezondheidszorg.

e9f51685-147c-450c-a4ec-d909bcaec71a - SIEM-XCEL-20448-4c original

Samenwerking en partnerschappen

Eén genie heeft misschien een briljant idee, maar tien genieën zullen een betere oplossing vinden. Wij geloven sterk in de kracht van samenwerking.

Van uitvinding tot impact: uitvinders van het jaar 2025

De Siemens-uitvinders van het jaar 2025 maken industrieën slimmer en efficiënter en zorgen voor duurzamer reizen. Daarnaast verbeteren ze de gezondheidszorg.

Financiering van projecten

Door de overheid gefinancierde onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten (nationaal)

3D-i-GeneralTOL (FKZ 03TN0057A) - 3D-modellering met impliciete algemene toleranties op basis van DIN ISO 2768-1/2 of DIN 2769 voor de verdere ontwikkeling van ISO 22081 - 3D-i-GeneralTOL

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Edge Computing-modules voor veerkrachtige elektronicaproductie met adaptieve procesoptimalisatie

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Gebruik van een flexibele groene straalbron voor de industriële productie van elektrische componenten

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optimalisatie van batterijcellen op basis van end-of-line data via grootschalige inzet van machine learning algoritmen en inline analyses

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Digitale tweelingen voor H2-productie-installaties

Digizug3D (FKZ 13IK031A) - Gezamenlijk project: Digitale goedkeuring van 3D-geprinte onderdelen voor spoorvoertuigen (DigiZUG3D) - Subproject: Digitalisering en industrialisatie van het LPBF-proces

DiMaD (FKZ 13XP5188A) - Digitaal materiaal- en procesontwerp voor additieve productie op basis van kabels

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Gezamenlijk project: Productie van batterijcellen op basis van data en sensoren - DORSMAN; Subproject: Versnelling van de celafronding en kwaliteitsverbetering van lithium-ionbatterijen door innovatieve sensortechnologie en metingen

enAble (FKZ 03EN3061A) - Gezamenlijk project ENEFF:STADT: Enable - Verticale integratie van communicatie- en controlesystemen voor het activeren van flexibiliteit voor energieoptimalisatie in het hele district. Subproject: Geoptimaliseerde besturing van het energiesysteem (Siemens)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Gezamenlijk project: Nieuwe energienetwerkstructuren voor de energietransitie

EviProd (FKZ 03EE5133A) - Gezamenlijk project: Data-evidente thermische coating van zwaar belaste gasturbinecomponenten voor alternatieve energieproductie; titel van het subproject: EviProd - Gegevensbeheer en AI voor optimalisatie van spuitcoating

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Gezamenlijk project: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subproject: Planar Integrated Optical Current Sensor

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Gezamenlijk project: Duurzame vermogenselektronica met innovatieve koeling voor verbeterde recycleerbaarheid - GreenInverter; Subproject: Technologische varianten en omvormersysteem

GridAssist (03EI6126A) - Gezamenlijk project: Ondersteuningssystemen voor geoptimaliseerde geautomatiseerde systeemwerking in distributienetten - Titel van het subproject: Geautomatiseerde optimale werking van het systeem

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A) - Gezamenlijk project: hybride en flexibele batterijsystemen in het spoorvervoer (HyFlexBahn)

LeiKo (FKZ 03EI6041A) - Gezamenlijk project: Betrouwbare filmcondensatoren met verhoogd vermogenspotentieel; Subproject: Levensduurmodellen en nanotechnologie voor filmcondensatoren met een verhoogd vermogenspotentieel als onderdeel voor de verbetering van de netinfrastructuur

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Gezamenlijk project: Simulatie-ondersteunde duurzaamheidsbeoordeling in productontwikkeling (PredictECO) - Subproject: Continuous Green Ditgital Twin voor de koppeling van virtuele en fysieke productieprocessen voor duurzaam ontwerp en optimalisatie

Profit_MQ (FKZ 10200314) - Materiaalkwalificatieproces voor laserpoederbedfusiemethoden

Pv4Life (FKZ 03EE1165A) - Gezamenlijk project: Verlenging van de levensduur van omvormers door geoptimaliseerde componentenoptimalisatie met behulp van Digital AI Twin - Pv4Life; subproject: Sensorgebaseerde voorspelling van de levensduur van omvormercomponenten

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Samenwerkingsproject: Multimodaal energiebeheer dat geschikt is voor de uitrol van REMEASURE voor supermarkten; Subproject: Model voor voorspellende multimodale belastingverschuiving in een proefsupermarkt

RIESIQ (16IS24087A) - Samenwerkingsproject: onderzoek en testen van nieuwe AI-methoden voor robuuste, intelligente en efficiënte systemen van industriële kwaliteit

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Samenwerkingsproject: verlenging van de bruikbare levensduur van opslagsystemen door middel van microcyclusbeheer met continue conditiebewaking - VALUE-M

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Samenwerkingsproject: betrouwbare beperking van verstoringen in energienetten met behulp van randcomponenten die in realtime geschikt zijn

Financiering van projecten: Siemens als partner

Gerelateerde inhoud

Onderzoek en ontwikkeling voor de toekomst

Samenwerking en partnerschappen

Van uitvinding tot impact: uitvinders van het jaar 2025

Financiering van projecten

Door de overheid gefinancierde onderzoeks- en ontwikkelingsprojecten (nationaal)

3D-i-AllgemeinTol (FKZ 03TN0057A)

AdaPEdge (FKZ 16ME0547K)

ADHYBAU 2 (FKZ 20M2202A)

BoLeRo (FKZ 03EI4041A)

6G Campus Win 4 in (FKZ 16 KIS2442K)

CBC-GREEN (FKZ 13N15451)

BESTURING (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-glasbescherming (FKZ 13N16851)

GreenInverter (FKZ 03EN4079A)

GridAssist (03EI6126A)

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A)

KIBSI's (FKZ 13IPC041A)

KrisNet (FKZ 13N17630)

OntOMat (13XP5197A)

PredictEco (FKZ 01MN23014A)

ProFIT_MQ (FKZ 10200314)

PV4Life (FKZ 03EE1165A)

Q-genesys (FKZ 13N17386)

REMEASURE (FKZ 03EN6022A)

RIESIQ (FKZ 01IS24087A)

VALUE-M (FKZ 16BZF332A)

VE4 (FKZ 16ME0735K)

Financiering van projecten: Siemens als partner

6G-ANNA — 6G-toegang, netwerk van netwerken, automatisering

6G-Health — Holistische ontwikkeling van hoogwaardige 6G-netwerken voor gedistribueerde medische technologiesystemen

ABILITY — Haptische tablet voor de toegankelijkheid van digitale inhoud voor slechtzienden

ADRA-e — Europese coördinatie, bewustzijn, standaardisatie en toepassing van betrouwbare Europese AI, data en robotica

ADROIT-6G — Gedistribueerde open en programmeerbare architectuur op basis van kunstmatige intelligentie voor 6G-netwerken

AENAON - Ex-Ante cyberbeveiligingsdiensten op het gebied van federatieve digitale tweelingen en beheerde beveiligingsdiensten voor windparken op zee

aeroS — Autonoom, schaalbaar, betrouwbaar, intelligent Europees metabesturingssysteem voor het IoT edge-cloud continuüm

AutoTrust

BeyondBattrec - HEU-BeyondBattrec: Meer dan geavanceerde batterijrecycling door de selectiviteit en specificiteit van efficiënte voorverwerkingstechnologieën te verhogen

C2C3-L-SI - Gezamenlijk project C2C3-L-SI: Carbon2Chem® — FASE 3 - Carbon2Chem® circular - Subproject Siemens AG L-SI — „Systeemintegratie”

CODECO — Cognitieve gedecentraliseerde edge-cloudorkestratie

CoEvolution

COGNIFOG — Technologieën en oplossingen voor de handel in gegevens, het genereren van inkomsten, uitwisseling en interoperabiliteit

Connect4HCA — Flexibel communicatienetwerk op basis van drones met sensorfunctionaliteit voor moderne productiefaciliteiten

CONTAIN — Bedreigingen uit het digitale domein

DataFlex — Data-ecosystemen koppelen om flexibiliteiten te koppelen aan netstructuren

ECO:DIGIT (samenwerkingsproject) — Duurzame computers en digitale transformatie inzetten; subproject: Duurzame edge-rekenkracht inzetten

EDGELESS — Cognitieve cloud: computercontinuüm met AI-ondersteuning van cloud tot edge (RIA)

CODE4EV - Kader voor gezamenlijke ontwikkeling van elektrische, softwaregedefinieerde voertuigen

DaFire — Ontwikkeling van fouthypothesen op basis van gegevens voor de refabricage van intelligente elektronica

EREP — Succesvolle revisie door middel van datagestuurde besluitvorming en intelligente procesplanning

EuROBIN — Europees netwerk voor robotica en AI

EvoFrame — Ontwikkeling en validatie van een evolutionair raamwerk waarin de mens centraal staat voor transformatie-klare organisaties

DIREKT_S&G-BMC - DIREKT - Digitale levenscyclus van hybride elektrische aandrijfsystemen - S&amp;G-BMC

DIREKT_S&G-CMC - DIREKT - Digitale levenscyclus van hybride elektrische aandrijfsystemen - S&amp;G-CMC

FLECON-6G - Flexibele open architectuur en AI-gestuurde ondersteunende technologieën voor een nieuw 6G-connectiviteitsplatform

Hexa-X-II — 6G, Europees vlaggenschipinitiatief

FULL-MAP - Volledig geïntegreerd, autonoom en chemieonafhankelijk materiaalversnellingsplatform voor duurzame batterijen van de volgende generatie

GENIUS - Natuurlijke taalverwerking voor de levenscyclus van softwareontwikkeling

GreenCode - GenAI voor ontwikkelingsefficiëntie

HardShip — Op hardware gebaseerde beveiliging voor industriële productiefaciliteiten

HiPower5.0 — Gezamenlijk project: Geavanceerde materiaal- en integratietechnologieën voor GaN-vermogenselektronica in auto's

HoverGaN — Holistische ontwikkeling van verticale GaN-transistors voor bedrijfsspanningen tot 1,7 kV

HTA 2.0 — Duurzame additieve productie voor toepassingen bij hoge temperaturen (fase 2)

iFlex - Gezamenlijk project: iFlex

INSPIRE - Innovatief ontwerp en gebruik voor de reductie van zeldzame aardmetalen en een verlenging van de levensduur voor de volgende generatie waterstofproductie op windenergie

INTEND - ENEFF:Wärme: Geïntegreerde warmtetransitie

K3I-Cycling — AI-toepassingshub voor plastic verpakkingen

KursyV - Curatief systeembeheer in het distributienet

MAMMOS - MAGNETISCHE MODELLERINGSSUITE OP MEERDERE SCHAAL

Mimose-A — Multimodale IoT-apparaten voor uitgebreide en zelflerende bewaking van installaties

MINERVA — Veilig gezamenlijk gebruik van gereedschapsgegevens met behulp van privacyverhogende technologie

Mobility2Grid - Mobility2Grid Research Campus: Efficiënte en genetwerkte systemen voor de klimaatneutrale stad

MultiMag - Multifunctionele magnetische componenten en structuren uit meerdere materialen voor elektrificatie

MultiX - Verbetering van 6G-RAN door middel van multitechnologie, fusie van meerdere sensoren, multiband- en multistatische waarneming

NaQuamo — Demonstratie van kwantumvoordelen voor mobiliteit en logistiek