Finansowanie projektów

3D-i-GeneralTOL (FKZ 03TN0057A) - Modelowanie 3D z ukrytymi tolerancjami ogólnymi opartymi na DIN ISO 2768-1/2 lub DIN 2769 dla dalszego rozwoju ISO 22081 - 3D-i-GeneralTOL

Czas trwania: 1 października 2023 - 30 września 2025

Siemens AG (SAG), Siemens Energy Global GmbH & Co. KG (SE) i Technische Universität Dresden (TUD) połączyły siły, aby ułatwić ciągłe wprowadzanie przyszłościowej, cyfrowej metody pracy opartej na 3D w niemieckim przemyśle. W tym celu należy opracować znormalizowaną konwencję, która umożliwia określenie tolerowanych powierzchni bezpośrednio z modeli geometrii 3D CAD, bez potrzeby wyraźnego określania wymiarów i formy. Konwencja ta uzupełnia i upraszcza stosowanie istniejącego systemu standardów GPS (ISO 16792, ISO 22081), zwłaszcza dla funkcjonalnie/technologicznie podporządkowanych elementów geometrycznych. Dzięki osadzeniu go w istniejącym i akceptowanym ogólnobranżowym systemie standardów GPS zapewnione zostanie zastosowanie nowego standardu. Sprawdzona idea tolerancji ogólnych/wolnych wymiarów została rozszerzona tak, że te specyfikacje tolerancji mogą być również stosowane bezpośrednio w modelu 3D CAD dla niewymiarowych i nietolerancyjnych elementów geometrycznych, co pozwala na znaczne oszczędności czasu.

Partnerzy konsorcjum:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Uniwersytet Techniczny w Dreźnie

Kontakt:

Kierownik projektu: christian.lipp@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - moduły obliczeniowe do sprężystej produkcji elektroniki z adaptacyjną optymalizacją procesów

Czas trwania: 1 lipca 2022 - 30 czerwca 2025

Celem projektu jest optymalizacja produkcji produktów w środowisku Przemysłu 4.0. Nadrzędnym celem projektu jest adaptacyjna optymalizacja procesów w złożonych, nawet przestrzennie rozłożonych środowiskach produkcyjnych poprzez wykorzystanie i ocenę swobodnie dostępnych informacji/danych. W przypadku różnych scenariuszy dane te można wykorzystać do optymalizacji wydajności i jakości produkcji do wartości docelowej. Dotyczy to z jednej strony wysoce wydajnej produkcji, w której można jeszcze osiągnąć wzrost produktywności, na przykład poprzez dostosowanie wybranej strategii testowej. Dotyczy to jednak również produkcji, która jest wyrzucana z równowagi przez gorsze lub podrobione surowce lub nawet przez ukierunkowany atak na poszczególne maszyny i które można szybko przywrócić do niezawodnego trybu pracy poprzez wczesne wykrycie niestabilnych trybów pracy. W tym celu projekt połączy metody oceny danych z wykorzystaniem AI/federated learning z wykorzystaniem modułów obliczeniowych brzegowych z procesorami specjalizującymi się w fuzji danych i powiązaną z nią uniwersalną sieć czujników. Sieć ta będzie wykorzystywana do lokalnego gromadzenia swobodnie dostępnych danych — na przykład mierzone są dane środowiskowe, takie jak temperatura, wilgotność, przyspieszenie i hałas roboczy, ale możliwe są również alternatywne wartości, takie jak promieniowanie UV, jakość powietrza, pola E i B itp. Dane będą przetwarzane, skondensowane i oceniane przez AI; po porównaniu z parametrami jakości i wydajności produkcji, zostanie określony poziom warunków dla bieżącej produkcji. Ten poziom warunków jest zaprojektowany tak, aby był niezależny od istniejącej cyfrowej infrastruktury produkcyjnej, a tym samym służy jako niezależne źródło danych przy podejmowaniu decyzji dotyczących optymalizacji produkcji. Dzięki pętli sprzężenia zwrotnego sztuczna inteligencja ma na celu ciągłe uczenie się i doskonalenie swoich decyzji.

Partnerzy konsorcjum:

• Uniwersytet Bielefeld (Uniwersytet w Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Uniwersytet Techniczny w Berlinie)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer Society for the Advancement Society for the Advancement Society of the Advancement (Fraunhofer Society for the Advancement)

Kontakty:

Kierownik projektu: matthias.heimann@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

AdhyBau2 (20M2202A) - Ogólny projekt: Opracowanie certyfikowalnego wodorowo-elektrycznego układu napędowego dla samolotów i testowanie silnika elektrycznego chłodzonego kriogenicznie - Adhybau2; - Podprojekt: Cyfrowe metody rozwoju i innowacyjne koncepcje produkcji wysokowydajnych napędów elektrycznych z chłodzeniem kriogenicznym.

Czas trwania: 1 sierpnia 2024 - 31 lipca 2028

Projekt koncentruje się na dalszym rozwoju metod cyfryzacji, innowacyjnych podejściach do produkcji addytywnej oraz badaniu przełomowych technologii dla maszyn elektrycznych. Projekt opiera się na wynikach poprzedniego projektu i rozszerza je o ważne aspekty dla przyszłej certyfikacji lotniczej. W szczególności ma na celu mapowanie chłodzonego wodorem napędu elektrycznego w Digital Twin. Dzięki tak zwanej redukcji zamówień modeli należy zaoszczędzić czas i zasoby obliczeniowe, aby Digital Twin mógł być wykorzystany w metawersie przemysłowym, a cyfryzację w badaniach i rozwoju można było przyspieszyć. Ponadto w ramach projektu opracowane zostaną zaawansowane metody produkcji, a materiały i komponenty zostaną zbadane pod kątem ich właściwości i jakości. W szczególności istotną rolę w projektowaniu odgrywają dodatkowe parametry materiału dla pełnego opisu tensora sprężystości. W celu uzyskania certyfikacji lotniczej niezbędne jest dokładne zbadanie nowych procesów produkcyjnych i wytwarzanie wytwarzanych materiałów w sposób powtarzalny i stałej jakości. Podstawą jest bezpieczne opanowanie procesów. Szczegółowo, rozpylanie miedzi zimnym gazem ma być dalej rozwijane, koncentrując się na badaniach na tworzeniu pustych struktur miedzianych poprzez pierwsze połączenie dwóch procesów addytywnych. W napędzie elektrycznym przeprowadzane są badania nad potencjałem technologii przełomowych. Nacisk kładziony jest tutaj na zbadanie potencjału nadprzewodnictwa w układzie napędowym dla preferowanego zastosowania. Wykonalność napędu elektrycznego chłodzonego kriogenicznie wykazano na demonstratorze laboratoryjnym. Budowa, uruchomienie i eksperymentalne testy napędu w warunkach laboratoryjnych stanowią istotną część projektu.

Partnerzy konsorcjum:

Karlsruher Institut für Technologie (Instytut Technologii Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Uniwersytet Techniczny w Dreźnie)

Aufwind Sp. z o.o.

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

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Kontakty:

Kierownik projektu: christian.weidermann@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

BoLero (FKZ 03EI4041A) - Wspólny projekt: BoLero - Monitorowanie starzenia się stacjonarnej pamięci baterii za pomocą metod opartych na chmurze w celu wydłużenia żywotności, zmniejszenia wysiłków konserwacyjnych i optymalizacji zarządzania operacją; Podprojekt: Usługi cyfrowe do przechowywania baterii

Czas trwania: 1 października 2021 - 30 września 2024

Wielkoskalowe stacjonarne systemy magazynowania akumulatorów zapewniają ważne usługi systemowe dla sieci energetycznych przyszłości, charakteryzujące się wytwarzaniem energii elektrycznej ze źródeł odnawialnych. Proponujemy oparty na chmurze system monitorowania i optymalizacji operacyjnej systemów magazynowania akumulatorów, który umożliwia następujące zastosowania przemysłowe i odpowiedzi na pytania badawcze:

• Dostarczanie danych z ogniw akumulatora podczas pracy
• Rozwiązanie chmurowe do monitorowania, analizy i modelowania stacjonarnego magazynowania energii
• Nowe i ulepszone metody, które wyodrębniają zmieniające się w czasie parametry baterii (np. pojemność, cyfrowy model podwójny) z rzeczywistych danych BMS o regularnej pracy baterii
• Umożliwienie ulepszonej strategii działania dzięki dokładniejszym modelom akumulatorów i niższym wymaganiom dotyczącym marginesów bezpieczeństwa
• Zapewnienie ogólnego i zautomatyzowanego rozwiązania dla niższych kosztów obsługi
• Zmniejszenie wymagań technologicznych dotyczących eksploatacji systemów akumulatorowych, zwłaszcza biorąc pod uwagę wymagania projektowe i klienta
• Sposób zapewnienia bezpiecznej pracy akumulatorów przez całą ich żywotność, w tym drugiej żywotności
• Analiza wpływu ekonomicznego na strategię operacyjną

Wyniki projektu zostaną zaprezentowane podczas bieżącej eksploatacji przy użyciu wielkoskalowego magazynu Freimann w Stadtwerke München. Demonstrator pokaże zarówno dokładność oszacowania parametrów, jak i ulepszoną pracę baterii. Wyniki zostaną zweryfikowane poprzez praktyczne testy z systemem przechowywania baterii.

Partner konsorcjum:

Technische Universität München (Uniwersytet Techniczny w Monachium)

Kontakty:

Kierownik projektu: andrei.szabo@siemens.com

Menedżer finansowy: roland.deak@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Zastosowanie elastycznego źródła zielonej wiązki w produkcji przemysłowej komponentów elektrycznych

Czas trwania: 1 lipca 2021 - 31 marca 2025

W produktach elektronicznych, takich jak przekaźniki, styczniki lub moduły mocy, coraz częściej stosuje się komponenty wykonane z miedzi. Powodem tego jest wzrost wymagań dotyczących przewodności elektrycznej i cieplnej (miedź ma około 1/3 lepsze właściwości w porównaniu z aluminium). W przypadku elastycznego przetwarzania (łączenie, oddzielanie, wytwarzanie addytywne, zwłaszcza selektywne topienie laserowe) miedzi korzystne są procesy laserowe. Stosowane są lasery bliskiej podczerwieni (NIR) o doskonałej jakości wiązki (tryb podstawowy lub lasery światłowodowe jednomodowe), które również oferują wysoką rozdzielczość przestrzenną. Jednak wysoki współczynnik odbicia miedzi (97% przy 1070 nm) komplikuje wykorzystanie technologii laserowej, ponieważ istnieje ryzyko uszkodzenia komponentów (absorpcja znacznie wzrasta wraz ze sprzęganiem z pulą stopu), czasy procesu są zbyt krótkie (ze względu na niską szybkość absorpcji) i mogą wystąpić defekty jakościowe (rozpryski stopu). Celem podprojektu jest możliwość wykorzystania lasera opracowanego i zakwalifikowanego przez konsorcjum w ramach krajobrazu produkcyjnego Siemens. Obszary zastosowania obejmują technologię automatyki, produkcję komponentów elektrycznych i montaż elektroniki energetycznej. Nacisk kładziony jest tutaj na spawanie i łączenie, produkcję dodatków i cięcie arkuszy Cu. Nacisk kładziony jest na wykazanie wzrostu wydajności i odtwarzalności dzięki zastosowaniu nowego źródła wiązki laserowej.

Partnerzy konsorcjum:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

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

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm Sp. z o.o.

Kontakty:

Kierownik projektu: markus.lasch@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optymalizacja produkcji ogniw akumulatorowych oparta na danych końcowych poprzez masowe wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i analityki inline

Czas trwania: 1 września 2021 - 31 sierpnia 2025 r

W projekcie DAFODIL planowane jest opracowanie zasadniczo nowych metod i technik optymalizacji produkcji międzyprocesowej ogniw litowo-jonowych.

Najnowocześniejszym rozwiązaniem w zakładach produkcyjnych ogniw litowo-jonowych jest optymalizacja każdego etapu produkcji do lokalnego optymalnego poziomu. Ponieważ niektóre parametry jakości mogą mieć globalny optymalny poziom, jeśli poszczególne zakłady produkcyjne będą eksploatowane poza lokalnym optymalizacją, projekt DAFODIL rozwinie globalną optymalizację produkcji poprzez pośredni etap badania nowych systemów czujników. W tym celu różne systemy czujników zostaną zbadane we wstępnych badaniach pod kątem ich przydatności do pozyskiwania danych w produkcji komórek. Dla wszystkich zmierzonych wartości zostanie ocenione, które informacje z czujnika są bezpośrednio związane ze zdefiniowanym parametrem jakości.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Optymalizacja produkcji ogniw akumulatorowych oparta na danych końcowych poprzez masowe wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego i analityki inline

Czas trwania: 1 września 2021 - 31 sierpnia 2025 r

W projekcie DAFODIL planowane jest opracowanie zasadniczo nowych metod i technik optymalizacji produkcji międzyprocesowej ogniw litowo-jonowych.

Najnowocześniejszym rozwiązaniem w zakładach produkcyjnych ogniw litowo-jonowych jest optymalizacja każdego etapu produkcji do lokalnego optymalnego poziomu. Ponieważ niektóre parametry jakości mogą mieć globalny optymalny poziom, jeśli poszczególne zakłady produkcyjne będą eksploatowane poza lokalnym optymalizacją, projekt DAFODIL rozwinie globalną optymalizację produkcji poprzez pośredni etap badania nowych systemów czujników. W tym celu różne systemy czujników zostaną zbadane we wstępnych badaniach pod kątem ich przydatności do pozyskiwania danych w produkcji komórek. Dla wszystkich zmierzonych wartości zostanie ocenione, które informacje z czujnika są bezpośrednio związane ze zdefiniowanym parametrem jakości.

Ponadto zbadany zostanie wpływ korelujących wartości charakterystycznych na złożone wzorce przyczynowo-skutkowe. W tym celu należy opracować algorytmy i metody identyfikujące te złożone łańcuchy przyczynowe. Analiza wrażliwości zbada, które podwpływy w tych łańcuchach przyczynowych sprzyjają pewnym skutkom i jak można je rejestrować ilościowo. W podprojekcie Siemens po raz pierwszy zostanie zbadany nowy system czujników, tzw. kamera hiperspektralna, pod kątem możliwych zastosowań w produkcji baterii. Ponadto przeprowadzone zostaną metody pomiaru elektrochemicznego w połączeniu z modyfikacjami produkcji ogniw w celu zbadania wpływu parametrów produkcji na jakość i rozwinięcia potencjału optymalizacji w charakterystyce jakości komórek. W tym celu Siemens będzie uczestniczyć w analizie procesu produkcyjnego. Ponadto w podprojekcie Siemens zaprogramowane zostaną również algorytmy analizy danych czujników i pomiarów kwalifikacji, za pomocą których można zidentyfikować złożone wzorce przyczynowo-skutkowe.

Partnerzy konsorcjum:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS Sp. z o.o.

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Uniwersytet w Münster (Uniwersytet w Münster)

Kontakt:

Kierownik projektu: andreas-albrecht@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Cyfrowe bliźniaki dla zakładów produkcyjnych H2

Czas trwania: 1 lipca 2022 - 30 czerwca 2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden i Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH planują zbadać podstawy cyfrowego bliźniaka dla zakładów przetwórczych, nadających się do użytku przez cały cykl ich życia, wykorzystując jako przykład elektrolizę. Metody tworzenia i zarządzania produktami ustanowione w inżynierii mechanicznej mają być użyteczne do transformacji energetycznej poprzez dostosowanie ich do budowy instalacji. Projekt badawczy koncentruje się na opracowywaniu metod i narzędzi do wyprowadzania, tworzenia i utrzymywania cyfrowego bliźniaka. Będą one realizowane równolegle z budową i eksploatacją zakładu. Ponadto opracowane zostaną różne podejścia do modularyzacji oparte na podstawowych modelach specyficznych dla danej dyscypliny, które są zsynchronizowane i zharmonizowane z międzydyscyplinarnym modelem zakładu. Model zakładu ma również umożliwić generowanie nowatorskich wariantów budowy zakładów. Opisane obszary fokusowe zostaną połączone w prototyp pierwszego systemu zarządzania cyklem życia zakładu (System Plant-LM) i zatwierdzone poprzez zastosowanie w inżynierii, budowie instalacji i eksploatacji. W rezultacie system Plant-LM ma na celu znaczne zwiększenie efektywności ekonomicznej instalacji, zmniejszenie kosztów inwestycji i poprawę konserwacji. Doprowadzi to do znacznej i długoterminowej przewagi konkurencyjnej dla użytkowników opracowanych metod i narzędzi dla cyfrowego bliźniaka elektrolizy.

Partnerzy konsorcjum:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Politechnika Drezdeńska)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Kontakt:

Kierownik projektu: jonathan.leidich@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Wspólny projekt: Cyfrowa aprobata komponentów drukowanych w 3D dla pojazdów szynowych (DigiZug3D) - Podprojekt: Digitalizacja i industrializacja procesu LPBF

Czas trwania: 1 października 2023 - 31 sierpnia 2026

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Wspólny projekt: Cyfrowa aprobata komponentów drukowanych w 3D dla pojazdów szynowych (DigiZug3D) - Podprojekt: Digitalizacja i industrializacja procesu LPBF

Czas trwania: 1 października 2023 - 31 sierpnia 2026

Opierając się na wieloletnim doświadczeniu jako użytkownik i dostawca produkcji addytywnej, Siemens będzie wspierał uprzemysłowienie procesu LPBF. Zostanie to osiągnięte w szczególności poprzez promowanie cyfryzacji na kilku poziomach, a mianowicie cyfrowe mapowanie procesów zatwierdzania w celu umożliwienia platformy zatwierdzania, udział w dowodach obliczeniowych zamiast testów destrukcyjnych oraz ocenę dalszych metod cyfrowych w celu zmniejszenia zakresu testów w zapewnianiu jakości. Metody cyfrowe obejmują połączenie różnych systemów monitorowania procesów z zamierzoną zautomatyzowaną oceną, a także wykorzystanie wybranych metod na rosnącej bazie danych w ramach projektu. Rezultatem będzie konkretna ocena wybranych metod monitorowania procesów. Może to służyć jako podstawa przyszłego rozwoju metodologii monitorowania lub oceny procesów, a także do oceny obecnie dostępnych systemów. Idealnie można sformułować konkretne cele rozwojowe i pokazać korelacje z jakością komponentów. Ogólnie rzecz biorąc, cyfryzacja procesów zatwierdzania i dowodów usunie znaczną przeszkodę we wprowadzeniu produkcji addytywnej. Ponadto, aby wesprzeć industrializację, doświadczenia w całym łańcuchu procesów addytywnych zostaną połączone w konkretne zalecenia dotyczące działania w zakresie wykorzystania tego procesu w dziedzinie pojazdów szynowych i nie tylko. Wybrane hipotezy i zalecenia z raportu badawczego Niemieckiego Centrum Badań Transportu Kolejowego zostaną zbadane i konkretyzowane, a ich ogólna ważność wykraczająca poza materiał wykorzystany w projekcie. Wreszcie transfer wiedzy w celu wspierania szerokiej industrializacji będzie promowany poprzez opracowanie przepisów i standardów.

Partnerzy konsorcjum:

Mobilność idzie Additive e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Znakowanie addytywne GmbH

Siemens Mobility GmbH

Uniwersytet Paderborn (Uniwersytet w Paderborn)

Kontakty:

Kierownik projektu: christoph.kiener@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Wspólny projekt: Cyfrowe projektowanie materiałów i procesów dla produkcji addytywnej na bazie drutu - DiMAD -; Podprojekt: Cyfrowy łańcuch produkcyjny dla procesu WAAM stali wysokostopowych

Czas trwania: 1 stycznia 2023 - 31 grudnia 2025

Procesy wytwarzania addytywnego (AM) dla metali wymagają znacznego, głównie eksperymentalnego wysiłku, jeśli chodzi o identyfikację odpowiednich okien procesowych dla systemów materiałowych lub przenoszenie zoptymalizowanych parametrów procesu z jednego typu zakładu do drugiego. Przyspieszona implementacja od projektu do komponentu jest możliwa tylko wtedy, gdy łańcuch procesu, od surowców do komponentu, jest zdefiniowany i skonstruowany cyfrowo w całości. Projekt DiMAD koncentruje się na procesach opartych na drutach wykorzystujących promieniowanie łukowe i laserowe jako źródła ciepła dla stali austenitycznej i dupleksowej. W głębi rozważane są następujące cechy, które są istotne z punktu widzenia użytkownika i wpływają na jakość i właściwości komponentu: mikrostruktura i tworzenie faz w wyniku lokalnych warunków krzepnięcia i chłodzenia; naprężenia resztkowe i zniekształcenia spowodowane ogrzewaniem i chłodzeniem oraz obróbką cieplną; wady krytyczne, takie jak brak stopienia i porowatość. Mikrostruktura, fazy i naprężenia są opisane za pomocą symulacji. Uczenie maszynowe (ML) służy do korelacji właściwości defektów procesowych, a także do interpretacji całości danych (symulacja, eksperyment, analiza). Pracom cyfrowym towarzyszą eksperymenty, analizy i testowanie materiałów, które służą do określenia parametrów wejściowych dla symulacji, walidacji symulacji oraz szkolenia/walidacji modeli ML. W oparciu o parametry procesu pochodzące z narzędzi cyfrowych zostaną zbudowane dwa rzeczywiste komponenty. Jeśli chodzi o dwa procesy AM, zostanie opracowana ontologia użytkownika dla materiałów drucianych. W celu wymiany i oceny danych między partnerami oraz z platformą Material Digital opracowana zostanie jednolita struktura danych i wykorzystane zostaną odpowiednie formaty danych. Istniejące rozwiązanie AixVipMap będzie początkowo używane jako framework przepływu pracy, który ma zostać zintegrowany z PMD.

Partnerzy konsorcjum:

OSCAR PLT Sp. z o.o.

Icon Pro Sp. z o.o.

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Firma badawczo-rozwojowa dla Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Niemieckie Centrum Lotnictwa)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

DOSTĘP e.V.

Kontakty:

Kierownik projektu: philip.howell@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Wspólny projekt: Produkcja ogniw akumulatorowych oparta na danych i czujnikach - DORSMAN; Podprojekt: Przyspieszenie finalizacji ogniw i poprawa jakości akumulatorów litowo-jonowych poprzez zastosowanie innowacyjnej technologii czujników i pomiarów

Czas trwania: 1 stycznia 2025 - 31 grudnia 2027

Ten projekt badawczy, finansowany przez BMBF, ma na celu przyspieszenie produkcji akumulatorów litowo-jonowych.

Wspólny projekt „Data- and Sensor based Manufacturing of Battery Cells” (DORSMAN) bada, w jaki sposób produkcja akumulatorów litowo-jonowych może być bardziej efektywna i szybsza. Projekt jest finansowany przez Federalne Ministerstwo Edukacji i Badań Naukowych (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Oprócz Siemensa jako koordynatora konsorcjum obejmuje BioLogic Science Instruments GmbH, Instytut Obrabiarek i Zarządzania Przemysłem (iwb) Uniwersytetu Technicznego w Monachium oraz Instytut Elektroniki Energetycznej i Napędów Elektrycznych (ISEA) przy RWTH Aachen University. Nadrzędnym celem jest przyspieszenie produkcji baterii dzięki innowacyjnej technologii czujników i cyfryzacji.

Baterie są niezbędne dla powodzenia transformacji energetycznej i mobilności. Jednak proces produkcji jest długi, ilość złomu jest wysoka, jakość baterii jest różna i można go niezawodnie określić tylko za pomocą złożonych procedur pomiarowych. Szczególnie ostatnia faza procesu produkcyjnego, finalizacja komórek, jest bardzo czasochłonna. Finalizacja obejmuje kilka etapów procesu. Zwilżanie, gdzie elektrolit rozprowadza się w akumulatorze, tworzenie, gdzie akumulator jest ładowany i rozładowywany po raz pierwszy oraz pomiar samorozładowania są szczególnie czasochłonne. Wynika to z faktu, że postęp procesu nie może być monitorowany przy użyciu obecnie dostępnych środków, dlatego konieczne są ogólne czasy oczekiwania.

DORSMAN zajmuje się dokładnie tym aspektem procesu produkcyjnego. Nowe czujniki zostaną zintegrowane z zakładem produkcyjnym, umożliwiając głębszy wgląd w procesy elektrochemiczne w ogniwie. Ponadto opracowywane zostaną procedury pomiarowe do określania szybkości samorozładowania. Zgodnie z obecnym stanem techniki pomiary te trwają od kilku dni do tygodni. Przeprowadzone zostaną badania nad tym, w jaki sposób można skrócić czas trwania pomiaru za pomocą odpowiedniej technologii pomiarowej i oceny danych.

Do tej pory czujniki i procedury pomiarowe były zademonstrowane tylko w skali laboratoryjnej. W ramach DORSMAN osiągnięte tu wyniki zostaną wprowadzone do zastosowań przemysłowych poprzez współpracę między instytutami badawczymi a przemysłem. Dla zakładu produkcyjnego zostanie utworzona infrastruktura cyfrowa, która będzie stanowić podstawę kontroli procesów w trybie online w oparciu o dane pomiarowe. Partnerzy projektu wdrożą opracowane rozwiązania w pilotażowym zakładzie, gdzie będą testowane. Następnie baterie będą produkowane w kilku kampaniach produkcyjnych, a dostosowania procesu produkcyjnego zostaną dokonane na podstawie zarejestrowanych pomiarów. Pomyślne wdrożenie umożliwi zintegrowanie technologii czujników i urządzeń pomiarowych z przemysłowymi zakładami produkcyjnymi.

Partnerzy konsorcjum:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Uniwersytet Techniczny w Monachium)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontakty:

Kierownik projektu: felix.katzer@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

ENable (FKZ 03EN3061A) - Wspólny projekt ENEFF:Stadt: Enable - Vertical Integration of Communication and Control Systems for Activation Elastyczność w celu optymalizacji energii w całym regionie. Podprojekt: Zoptymalizowane sterowanie systemem energetycznym (Siemens)

Czas trwania: 1 kwietnia 2022 - 31 marca 2025 r

Kluczowym warunkiem zoptymalizowanej kontroli systemów energetycznych w budynku/kampusie i marketingu elastyczności jest ustanowienie technologii informacyjno-komunikacyjnej (ICT) dla płynnej interakcji między czujnikami, poszczególnymi komponentami, wykorzystaniem systemów prognozowania i interfejsów z operatorem sieci, dostawcą energii lub platformą handlową. Celem tego projektu jest zademonstrowanie tego kompletnego łańcucha ICT w terenie, wykorzystując jako przykład największy rozwój dzielnicy w Bamberg (obszar konwersji kampusu Lagarde). Kolejnym celem projektu jest metrologiczna i symulacyjna ocena skalowalności i przenoszenia na inne dzielnice, a także wynikające z tego potencjał oszczędności w zakresie CO2 i kosztów. Zoptymalizowana, międzysektorowa kontrola kontrolowanych obciążeń elektrycznych i cieplnych, magazynowania energii i jednostek konwersji energii będzie realizowana za pośrednictwem zautomatyzowanego systemu zarządzania energią, który działa w połączeniu z klasyczną technologią zarządzania budynkiem, usługami zewnętrznymi, takimi jak usługi pogodowe, techniki prognozowania oparte na sztucznej inteligencji i platformą handlową. W ten sposób dzielnica będzie zaopatrywana w energię w sposób zoptymalizowany pod względem kosztów i emisji CO2, z uwzględnieniem wszystkich technicznych warunków granicznych poszczególnych komponentów i sieci.

Partnerzy konsorcjum:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

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

SeTrade Sp. z o.o.

Kontakt:

Kierownik projektu: stefan.langemeyer@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Wspólny projekt: Nowe struktury sieci energetycznej dla transformacji energetycznej

Czas trwania: 1 sierpnia 2023 - 31 lipca 2026

Siemens AG uczestniczy jako lider konsorcjum w projekcie Copernicus ENSURE3.W ramach projektu Siemens AG przyczyni się do realizacji czterech głównych celów i wraz ze swoimi partnerami opracuje zalecenia dotyczące działań dla różnych interesariuszy. Ponadto Siemens AG pracuje nad licznymi postępami technologicznymi w zestawie narzędzi do transformacji energetycznej. Jako wkład w platformę współdemonstracyjną, „Jednolite Źródło Prawdy” będzie dalej rozwijane i zostaną podjęte prace nad integracją elastycznej technologii sterowania stacjami. Siemens AG założył salon wystawowy, który służy do przekazywania wyników.

Partnerzy konsorcjum:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Instytut Technologii w Karlsruhe (zadanie uniwersyteckie))

Technische Universität Dortmund (Uniwersytet Techniczny w Dortmundzie)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-wissenschaftlicher Verein (DVGW Niemieckie Stowarzyszenie Techniczno-Naukowe ds. Gazu i Wody)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Działania na rzecz środowiska Niemcy)

Hochschule für angewandte Wissenschaften Monachium (Uniwersytet Nauk Stosowanych w Monachium)

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenNet TSO Sp. z o.o.

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Niemcy GmbH

SWKiel Netz GmbH

AllGäunetz GmbH & Co. KG

Uniwersytet Christian-Albrechts w Kilonii (Uniwersytet w Kilonii)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz Sp. z o.o.

Technische Universität Ilmenau (Uniwersytet Techniczny w Ilmenau)

Instytut Öko. Institut für angewandte Ökologie e.V. (Oko-Instytut. Instytut Ekologii Stosowanej e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Niemcy AG

Fabryka maszyn Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Uniwersytet Friedricha-Alexandra Erlangen-Norymberga)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Instytut Technologii Karlsruhe (zadanie badawcze na dużą skalę))

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Instytut Ekonomii Energii Uniwersytetu Kolonii gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Uniwersytet w Wuppertalu)

Kontakt:

Kierownik projektu: annebauer@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMBF

F-hil-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Wspólny projekt: Opracowanie infrastruktury testowej do normatywnej walidacji dynamicznych procesów zdecentralizowanych jednostek wytwórczych tworzących sieć - F-HIL-Reloaded; Podprojekt: Opracowanie zdecentralizowanej skrzynki ściennej DC do kształtowania sieci w celu zwiększenia Security dostaw

Czas trwania: 1 października 2023 - 30 września 2026

Celem projektu F-HIL-Reloaded jest stworzenie systemu symulacji i testowania w czasie rzeczywistym, który modeluje sekcję sieci dystrybucyjnej o silnej interoperacyjności konwertera i automatycznie wykonuje scenariusze testowe dla obiektów testowych tworzących siatkę. Wzmacniacz hybrydowy sterowany przez dynamiczny interfejs zasilania i adaptacyjna impedancja linii X/R są używane jako interfejsy do rzeczywistego środowiska. Projekt F-HIL-Reloaded jest kontynuacją projektu badawczego FHiL; uzyskane spostrzeżenia i uzyskane wyniki stanowią podstawę do dalszego rozwoju systemu testowo-kontrolnego. Ponadto projekt uwzględnia właściwości siatki obiektów testowych: skrzynki ściennej prądu stałego i konwertera do formowania siatki. Szczególną uwagę zwraca się na interoperacyjność konwerterów. W szczególności efekty rezonansowe stacji ładowania pojazdów elektrycznych w połączeniu z systemami fotowoltaicznymi są symulowane za pomocą systemu testowego i kontrolnego. Pozytywne (i potencjalnie negatywne) skutki tworzących siatkę w sieci dystrybucyjnej powinny być widoczne za pomocą systemu badań i inspekcji, który jest dostosowany do właściwości siatkotwórczych obiektów badanych. Powtarzalne testy mają stanowić podstawę standardowych sekwencji testów dla układów tworzących siatkę. Nadrzędnym celem projektu F-HIL-Reloaded jest pozytywny wpływ na rozwój konwerterów tworzących sieć i podążających za siecią poprzez znormalizowane procedury testowe i system testowy, zapewniając tym samym bezpieczeństwo dostaw w dostawach energii opartych wyłącznie na przetwornikach. W społeczeństwie widoczność bezpiecznych dostaw poprzez systemy tworzące sieć wzmacnia poczucie bezpieczeństwa i akceptacji transformacji na rzecz zielonej energii.

Partnerzy konsorcjum:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Uniwersytet Nauk Stosowanych w Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

SUMIDA Components & Moduły GmbH

OPAL-RT Niemcy GmbH

Kontakty:

Kierownik projektu: sebastian.nielebock@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Wspólny projekt: Security poprzez System Integration fotonicznego w foliach szklanych; Podprojekt: Planarny zintegrowany optyczny czujnik prądu

Czas trwania: 1 kwietnia 2024 - 31 marca 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Wspólny projekt: Security poprzez System Integration fotonicznego w foliach szklanych; Podprojekt: Planarny zintegrowany optyczny czujnik prądu

Czas trwania: 1 kwietnia 2024 - 31 marca 2027

Integracja trójwymiarowych mikrostruktur optycznych i solidnych interfejsów ze szkłem wyświetlacza ma być technicznie opracowana przy użyciu IOX (implantacja jonów) w połączeniu z FS-L (femtosekundowa strukturyzacja laserowa), aby umożliwić zminiaturyzowane komponenty systemu fotonicznego. Nowatorskie narzędzie do projektowania IPD (odwrotnego projektowania fotonicznego) skutecznie pozwala na niezbędną trójwymiarową symulację falowo-optyczną i chemiczną. Dwie nowe zasady czujników, możliwe tylko na tej podstawie, w dziedzinie pomiaru prądu i wykrywania środowiska, mają zostać wstępnie opracowane i funkcjonalnie zatwierdzone przez partnerów aplikacji. W tym celu zostaną wykorzystane metody inteligentnej oceny danych czujników. Planowane procesy kombinacji wspomagane projektem łączą zalety IOX (niskie tłumienie i duże powierzchnie) z zaletami FS-LS (trójwymiarowość). Pozwala to po raz pierwszy zintegrować trójwymiarowe struktury optyczne z wielkopowierzchniowymi, bardzo cienkimi podłożami szklanymi (< 1 mm). Ta kombinacja jest wydajna tylko pod względem projektowania za pomocą IPD wspieranego przez sztuczną inteligencję, ponieważ projekty oparte na klasycznie określonych eksperymentalnie modelach regresji nie mogą być szybko symulowane ze względu na ograniczenia obliczeniowe. Dzisiejsze czujniki optyczne są często oparte na wiązkach swobodnych lub światłowodowych i dlatego wymagają znacznej przestrzeni instalacyjnej. Ponadto elastyczne włókna optyczne są kosztowne w przetwarzaniu i montażu. Integracja fotoniczna na poziomie systemu oferuje zatem znaczne korzyści związane z kosztami i miniaturyzacją. Jest to technicznie osiągnięte w proponowanym projekcie dzięki zastosowaniu procesów wsadowych opartych na szkła wyświetlacza i panelach do procesów IOX i metalizacji, a także integracji trójwymiarowych struktur optycznych z laserem fs-laserem w cienkie szklane folie, które są zintegrowane jako wysoce wydajne komponenty systemu w układach optoelektronicznych do nowatorskich zastosowań, takich jak optyczny czujnik prądu.

Partnerzy konsorcjum:

Sea & Sun Technology Sp. z o.o.

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

LightFab Sp. z o.o.

Technische Universität Berlin (Uniwersytet Techniczny w Berlinie)

Kontakty:

Kierownik projektu: stefan.nerreter@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Wspólny projekt: Zrównoważona elektronika energetyczna z innowacyjnym chłodzeniem w celu zwiększenia możliwości recyklingu - GreenInverter; Podprojekt: Warianty technologiczne i system falownika

Czas trwania: 1 marca 2024 - 28 lutego 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Wspólny projekt: Zrównoważona elektronika energetyczna z innowacyjnym chłodzeniem w celu zwiększenia możliwości recyklingu - GreenInverter; Podprojekt: Warianty technologiczne i system falownika

Czas trwania: 1 marca 2024 - 28 lutego 2027

Projekt „GreenInverter” ma na celu ustanowienie nowych standardów dla sprzętu nadającego się do recyklingu, naprawy i modernizacji w dziedzinie konwersji energii elektrycznej. Jednocześnie należy znacząco poprawić efektywność energetyczną. Korzyści zostaną wykazane za pomocą falownika jako przykładu. Obecny stan techniki, który opiera się na zasadzie rozwoju poszczególnych komponentów, ma zostać zastąpiony nowym podejściem systemowym. Dzięki innowacyjnemu podejściu do wspólnej strategii chłodzenia i izolacji obniżone zostaną temperatury komponentów i umożliwi wykorzystanie nowych materiałów, zwiększając tym samym efektywność energetyczną. Osiągnięty zostanie również znaczący wzrost możliwości recyklingu, zmniejszenie śladu CO2 produktu oraz wydłużenie żywotności produktu dzięki bardziej jednorodnemu rozkładowi temperatury w falowniku. Co więcej, przyszłe, nowe modele biznesowe zostaną uwzględnione w rozważaniach, co oznacza, że projektowanie i układ będą mniej zależeć od kosztów produkcji. Projekt koncentruje się na trzech kluczowych obszarach: „Efektywność energetyczna”, „Możliwość recyklingu, cyrkularność i dematerializacja” oraz „Żywotność, Wykorzystanie komponentów i elastyczność w użytkowaniu”. Zostaną zbadane i opracowane destrukcyjne rozwiązania mające na celu znaczące usprawnienia we wszystkich tych obszarach, które mają zostać zademonstrowane w postaci funkcjonalnych prototypów. Konsorcjum szacuje, że przy pełnym wdrożeniu wyników w Niemczech można osiągnąć potencjał oszczędności energii na poziomie ponad 1,6 TWh rocznie. Siemens wnosi doświadczenie w zakresie badań i rozwoju w dziedzinie elektroniki, metod chłodzenia oraz projektowania i produkcji falowników. Obejmuje to wieloletnie doświadczenie w projektowaniu, budowie, konfiguracji i eksploatacji obiektów eksperymentalnych oraz w prowadzeniu dużych projektów badawczo-rozwojowych.

Partnerzy konsorcjum:

Sklep spożywczy Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Uniwersytet Friedricha-Alexandra Erlangen-Norymberga)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

Sumida Components & Modules GmbH

Kontakty:

Kierownik projektu: joern.grundmann@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Wspólny projekt: Systemy wspomagające optymalną obsługę zautomatyzowanego systemu w sieciach dystrybucyjnych - Tytuł podprojektu: Zautomatyzowana optymalna obsługa systemu

Czas trwania: 1 grudnia 2024 - 30 listopada 2027

GridAssist (03EI6126A) - Wspólny projekt: Systemy wspomagające optymalną obsługę zautomatyzowanego systemu w sieciach dystrybucyjnych - Tytuł podprojektu: Zautomatyzowana optymalna obsługa systemu

Czas trwania: 1 grudnia 2024 - 30 listopada 2027

Projekt GridAssist ma na celu opracowanie systemów wspomagających optymalizację zautomatyzowanej pracy systemu w sieciach dystrybucyjnych. Ma to na celu umożliwienie większej integracji generatorów energii odnawialnej z siecią energetyczną. Opracowane zostaną rozwiązania indywidualnie dopasowane do poziomów napięcia. Możliwość przenoszenia tych rozwiązań oraz testowanie w terenie systemów wspomagających są centralnymi elementami projektu. Wystarczająca obserwowalność stanowi podstawę każdej automatyzacji sieci dystrybucyjnych. Im niższy poziom napięcia, tym mniej wiadomo obecnie o rzeczywistym stanie sieci. Dlatego w GridAssist najpierw zostanie ustalona niezbędna obserwowalność. Oprócz instalacji technologii pomiarowej należy opracować odpowiednie koncepcje, w jaki sposób dane pomiarowe mogą być najskuteczniej zintegrowane z odpowiednimi operatorami sieci i ich procesami. Przy wystarczająco zainstalowanej technologii pomiarowej i komunikacyjnej, tj. biorąc pod uwagę obserwowalność, można następnie przeanalizować odpowiedni stan sieci. Oprócz metod analitycznych stosowane będą metody oparte na danych. Na podstawie analizy stanu sieci decyzje będą następnie podejmowane przez systemy wspomagające. Mogą one obejmować zalecenia dotyczące działań dla operatora systemu po w pełni zautomatyzowane wysyłki elastyczności. Siemens wnosi swoją wiedzę w zakresie automatyzacji sieci i rozwoju oprogramowania, zwłaszcza w dziedzinie cyfrowych bliźniaków i sztucznej inteligencji. Centralnym aspektem GridAssist jest automatyzacja procesów w sieci dystrybucyjnej. Jest to niezbędne ze względu na obecne wydarzenia. Oprócz tych aspektów technicznych projekt ma na celu zmniejszenie kosztów operacyjnych i inwestycyjnych operatorów sieci. Osiąga się to dzięki lepszemu zarządzaniu aktywami i zmniejszeniu zapotrzebowania na rozbudowę sieci.

Partnerzy konsorcjum:

LEW Verteilnetz GmbH

Dostawca energii Gera GmbH

OPAL-RT Niemcy GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Uniwersytet Friedricha-Alexandra Erlangen-Norymberga)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontakty:

Kierownik projektu: annebauer@siemens.com i christian.scheibe@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A) - Wspólny projekt: Hybrydowe i elastyczne systemy akumulatorowe w transporcie kolejowym (HyflexBahn)

Czas trwania: 1 stycznia 2023 - 31 grudnia 2025

Rosnące globalne zapotrzebowanie na ekologiczne rozwiązania kolejowe dla niezelektryfikowanych linii kolejowych doprowadzi do rosnącego zapotrzebowania na pojazdy z akumulatorami trakcyjnymi zamiast silników wysokoprężnych. Jak dotąd pociągi akumulatorowo-elektryczne wyposażone są przede wszystkim w ogniwa litowo-jonowe o średniej gęstości energii, które są bardzo mocne, ale także drogie w porównaniu do ogniw stosowanych w branży motoryzacyjnej. Celem HyflexBahn jest umożliwienie stosowania niedrogich ogniw o wysokiej gęstości energii w połączeniu z ogniwami o wysokiej wydajności. Pozwala to na wysoką gęstość energii przy jednoczesnym niższym koszcie cyklu życia. W projekcie zostaną stworzone i parametryzowane narzędzia symulacyjne dla hybrydowych systemów magazynowania akumulatorów z ogniwami różnych chemii, symulowane zostaną projekty systemów dla różnych profili operacyjnych oraz ocena rentowności ekonomicznej. Elastyczność uzyskana dzięki hybrydyzacji przyczynia się do zwiększenia konkurencyjności pociągów akumulatorowych oraz do efektywnego i jak najdłuższego wykorzystania akumulatorów, zarówno podczas pierwszego użycia, jak i w potencjalnym drugim życiu.

Partnerzy konsorcjum:

Siemens Mobility GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontakty:

Kierownik projektu: michael-fischer@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

KOLiBRi (FKZ: 03LB3039A) - Wspólny projekt: Złożone lekkie konstrukcje do zastosowań elektronicznych w ramach mobilności; Podprojekt: Koncepcja i testowanie demonstratorów pianki metalowej dla elektroniki energetycznej w ramach mobilności

Czas trwania: 1 grudnia 2021 - 28 lutego 2025

Projekt KOLiBRI dotyczy chłodzenia silników elektrycznych i elektroniki energetycznej poprzez zastosowanie nowatorskich lekkich konstrukcji wykonanych z pianek metalowych o otwartych ogniwach. Oczekuje się, że zapewnią one lepszą wydajność chłodzenia i, co najważniejsze, umożliwią nowe projekty. Dzięki zastosowaniu konstrukcji z pianki metalowej z otwartymi ogniwami, wydajność chłodzenia ma zostać zwiększona o 20-50% w tej samej przestrzeni montażowej lub, w przypadku tej samej wydajności, ciężar ma zostać zmniejszony o 50%. Ponadto oczekuje się, że omówione metody produkcji, takie jak odlewanie inwestycyjne i powlekanie, doprowadzą do obniżenia kosztów o 75% w porównaniu z produkcją czysto addytywną (np. selektywne spiekanie laserowe). Ponadto zalety strukturalno-mechaniczne pianek metalowych (wysoki stosunek sztywności do objętości) pozwalają na integrację chłodnic z konstrukcją dla danego zastosowania, osiągając tym samym dalszą redukcję masy poprzez wykorzystanie nośności mechanicznej w połączeniu z chłodzeniem. Kolejnym celem badań jest bezpośredni druk konstrukcji piankowych metalowych na moduły mocy. Zwiększa to wydajność cieplną, jednocześnie oszczędzając wagę i zasoby, ponieważ można pominąć konwencjonalną płytę podstawy chłodnicy. Ponieważ tylko rozwiązania techniczne o obiegu zamkniętym w cyklu życia komponentów mają mniejszy wpływ na środowisko niż rozwiązania standardowe, projekt dotyczy również rozkładu kompozytu i jednosortowego odzysku użytych materiałów, chociaż obsługa powierzchni ocynkowanych jest uważana za trudną z punktu widzenia recyklingu. Opracowane rozwiązania techniczne mają charakter międzysektorowy i dotyczą całego spektrum mobilności (samochody, autobusy, ciężarówki, pociągi, loty elektryczne,...). W trakcie całego projektu dane oceny cyklu życia i oprogramowanie będą dalej rozwijane, aby umożliwić projektantom łatwą ocenę środowiskową we wczesnych fazach projektowania w przyszłości.

Partnerzy konsorcjum:

Valeo eAutomotive Niemcy GmbH

iPOINT-SYSTEMS Sp. z o.o.

HSO Herbert Schmidt GmbH & Co. KG

NRU Sp. z o.o.

Technische Universität Bergakademie Freiberg (Uniwersytet Techniczny Bergakademie Freiberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

Technische Universität Dresden (Uniwersytet Techniczny w Dreźnie)

Kontakty:

Kierownik projektu: christian.baar@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

LeICO (FKZ 03EI6041A) - Wspólny projekt: Niezawodne kondensatory foliowe o zwiększonym potencjale mocy; Podprojekt: Modele dożywotnie i nanotechnologia dla kondensatorów foliowych o zwiększonym potencjale mocy jako element poprawy infrastruktury sieciowej

Czas trwania: 1 lutego 2021 - 31 lipca 2024

Ogólnym celem projektu badawczego OnToMat jest badanie opartych na danych rozwiązań w zakresie opracowywania i optymalizacji materiałów stosowanych przemysłowo termoplastycznych i termoutwardzalnych elementów wzmocnionych włóknami, a także materiałów i procesów produkcyjnych wykorzystywanych do ich produkcji, w tym uwzględnienie cykli materiałowych. Zharmonizowany opis zależności między materiałem, procesem i komponentem nie jest obecnie dostępny dla materiałów wzmocnionych włóknami. Podobnie, nie ma wystarczającej integralności danych od charakterystyki materiału poprzez metody symulacji po procesy produkcyjne. Badania nad zharmonizowanym opisem ontologicznym odblokowują zatem niewykorzystany wcześniej potencjał rozwoju materiałów opartych na danych i optymalizacji procesów. Niniejszy podprojekt dotyczy w szczególności:

• Opracowanie istotnych związków przyczynowych (opis materiału cyfrowego),

• Opracowanie, budowa i walidacja wieloskalowego łańcucha procesów symulacyjnych z integracją procesów oraz

• Analiza i włączenie cyklu materialnego do opisu ontologicznego.

W tym miejscu, koncentrując się na kompozytach polimerowych formowalnych z kompresją wtryskową, takich jak SMC, mają zostać opracowane sformalizowane opisy „przepływu pracy inżynieryjnej” na poziomach makro i mikroskali. Wynikające z tego istotne związki przyczynowe stanowią podstawę tworzenia ontologii międzyskalowej i ustanowienia dwukierunkowego wieloskalowego łańcucha procesów symulacji jako drugiego celu. Promocja cykli materialnych stanowi trzeci cel. W tym celu konieczne jest określenie wpływów potencjalnie niższej jakości właściwości materiału, a z drugiej strony zmapowanie procesów recyklingu w opisie ontologicznym, aby promować zrównoważony rozwój już w fazie projektowania.

Partnerzy konsorcjum:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (zarejestrowane stowarzyszenie 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. (zarejestrowane stowarzyszenie Niemieckiego Centrum Lotnictwa)

• Hansa Webera Maschinenfabrik GmbH

Kontakty:

• Kierownik projektu: martin.koerdel@siemens.com

• Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Wspólny projekt: Rozwój produktu z uwzględnieniem oceny Sustainability rozwoju wspieranego przez symulację (PredicTeco) - Podprojekt: Ciągły zielony Digital Twin bliźniak z połączeniem wirtualnych i fizycznych procesów produkcyjnych w celu zrównoważonego projektowania i optymalizacji

Czas trwania: 1 czerwca 2023 - 31 maja 2026

Ogólnym celem projektu jest zapewnienie platformy do oceny i optymalizacji zrównoważonego rozwoju procesów produkcyjnych wymagających dużej ilości zasobów już na etapie projektowania. Podstawą jest modelowanie procesów produkcyjnych. Tak więc wszystkie oczekiwane dane i ich grupowanie są znane na wczesnym etapie procesu i mogą być dostarczone jako struktura danych w zielonym cyfrowym bliźniaku. W oparciu o strukturę danych dostarczane są interfejsy do przewidywania zrównoważonego rozwoju przy użyciu oprogramowania LCA. Ze względu na znane przepływy informacji, wydajne wstępne oceny można wykorzystać za pomocą Edge Computing. W szczególności poruszane są następujące cele podrzędne:

• Opracowanie wymiernych i mierzalnych kryteriów i wskaźników oceny śladu ekologicznego procesów produkcyjnych kompozytowych
• Integracja odpowiednich kryteriów i wskaźników z narzędziami symulacyjnymi do projektowania układów fabrycznych i etapów procesu w oparciu o wartości docelowe
• Integracja odpowiednich kryteriów z narzędziami planowania produkcji specyficznymi dla danego produktu do projektowania projektu produktu (CAE/CAM) w oparciu o wartości docelowe
• Zautomatyzowane i ustandaryzowane pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, wstępne przetwarzanie, dokumentacja i porównanie zebranych danych ze zdefiniowanymi wartościami docelowymi jako podstawa prawdziwie wdrożonych rozwiązań optymalizacyjnych.

Opierając się na tym, podprojekt można podzielić na 5 celów pracy:

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Wspólny projekt: Rozwój produktu z uwzględnieniem oceny Sustainability rozwoju wspieranego przez symulację (PredicTeco) - Podprojekt: Ciągły zielony Digital Twin bliźniak z połączeniem wirtualnych i fizycznych procesów produkcyjnych w celu zrównoważonego projektowania i optymalizacji

Czas trwania: 1 czerwca 2023 - 31 maja 2026

Ogólnym celem projektu jest zapewnienie platformy do oceny i optymalizacji zrównoważonego rozwoju procesów produkcyjnych wymagających dużej ilości zasobów już na etapie projektowania. Podstawą jest modelowanie procesów produkcyjnych. Tak więc wszystkie oczekiwane dane i ich grupowanie są znane na wczesnym etapie procesu i mogą być dostarczone jako struktura danych w zielonym cyfrowym bliźniaku. W oparciu o strukturę danych dostarczane są interfejsy do przewidywania zrównoważonego rozwoju przy użyciu oprogramowania LCA. Ze względu na znane przepływy informacji, wydajne wstępne oceny można wykorzystać za pomocą Edge Computing. W szczególności poruszane są następujące cele podrzędne:

• Opracowanie wymiernych i mierzalnych kryteriów i wskaźników oceny śladu ekologicznego procesów produkcyjnych kompozytowych
• Integracja odpowiednich kryteriów i wskaźników z narzędziami symulacyjnymi do projektowania układów fabrycznych i etapów procesu w oparciu o wartości docelowe
• Integracja odpowiednich kryteriów z narzędziami planowania produkcji specyficznymi dla danego produktu do projektowania projektu produktu (CAE/CAM) w oparciu o wartości docelowe
• Zautomatyzowane i ustandaryzowane pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym, wstępne przetwarzanie, dokumentacja i porównanie zebranych danych ze zdefiniowanymi wartościami docelowymi jako podstawa prawdziwie wdrożonych rozwiązań optymalizacyjnych.

Opierając się na tym, podprojekt można podzielić na 5 celów pracy:

• Opracowanie nadrzędnych modeli LCA typu Cradle-to-Cradle dla komponentów opartych na materiałach kompozytowych
• Rozbudowa istniejących rozwiązań symulacji procesów na poziomie produkcyjnym i fabrycznym o opracowane kryteria oceny i wskaźniki
• Integracja wskaźników i kryteriów oceny z planowaniem produkcji specyficznym dla danego produktu (CAM)
• Pozyskiwanie i przetwarzanie rzeczywistych danych procesowych przy użyciu urządzeń brzegowych
• Demonstracja i gromadzenie wymagań dotyczących przeniesienia do szerokiej produkcji

Partnerzy konsorcjum:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innowatorskie zrzeszenie i sprzedaż nowych technologii GmbH

SWMS Systemtechnik Inżyniergesellschaft mbH

KONTAKT Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (zarejestrowane stowarzyszenie Niemieckiego Centrum Lotnictwa)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Kontakt:

Kierownik projektu: oliver.lohse@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Wspólny projekt: Zwiększenie żywotności konwertera poprzez zoptymalizowaną optymalizację komponentów przy użyciu cyfrowej AI Twin - PV4life; Podprojekt: Przewidywanie żywotności komponentów konwertera oparte na czujnikach

Czas trwania: 1 sierpnia 2023 - 31 lipca 2026

W ramach tego podprojektu Siemens AG bada ulepszone i bardziej niezawodne wykorzystanie systemów opartych na konwerterach i ich kluczowych komponentów. Bardziej wydajne wykorzystanie konwerterów mocy, wraz z wydłużeniem ich żywotności i zwiększoną niezawodnością, może zaoszczędzić zasoby naturalne. Celem podprojektu Siemens AG jest monitorowanie stanu opartego na czujnikach, które pozwala na włączenie określonego starzenia się do indywidualnej strategii działania, która optymalnie wykorzystuje system fotowoltaiczny bez marnowania energii i żywotności. Dodatkowe czujniki w module zasilania zostaną wykorzystane do przewidywania żywotności, które posłużą jako podstawa modeli systemów falowników fotowoltaicznych. W tym celu zostaną wybrane i eksperymentalnie ocenione odpowiednie czujniki pod kątem ich czułości na wykrywanie starzenia komponentów konwertera. Przyspieszone testy trwałości spowodują różne awarie starzenia, które zostaną wykryte i ocenione wcześnie przez czujniki. Dane z czujników zebrane podczas eksperymentów zostaną porównane z konwencjonalnymi danymi z przyspieszonych testów żywotności w celu oceny wartości dodanej monitorowania żywotności opartego na czujnikach. W tym celu zostaną skonfigurowane specjalne stanowiska testowe dla półprzewodników dla optymalizacji wspieranych metrologicznie, a technologia czujników w module zasilania zostanie rozszerzona. Siemens dostarczy partnerom projektu dane pomiarowe oparte na czujnikach z przyspieszonych testów żywotności w celu opracowania cyfrowych modeli bliźniaczych uwzględniających zjawiska starzenia się i indywidualne obciążenia występujące w aplikacji. W szczególności wygenerowane dane z czujników będą służyć jako dane wejściowe dla modeli życia opartych na sztucznej inteligencji u partnerów projektu. Modele te optymalizują wykorzystanie i żywotność systemów falowników fotowoltaicznych poprzez dostosowanie parametrów roboczych zgodnie z rosnącym starzeniem.

Partnerzy konsorcjum:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Uniwersytet Nauk Stosowanych w Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Niemcy GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Towarzystwo Promocji Badań Stosowanych Fraunhofera, zarejestrowane stowarzyszenie)

Kontakty:

Kierownik projektu: kai.kriegel@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projekt współpracy: Multimodalne zarządzanie energią z możliwością wdrożenia REMEASURE dla supermarketów; Podprojekt: Modelowa predykcyjna multimodalna zmiana obciążenia w supermarkecie pilotażowym

Czas trwania: 1 grudnia 2022 - 30 listopada 2025

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projekt współpracy: Multimodalne zarządzanie energią z możliwością wdrożenia REMEASURE dla supermarketów; Podprojekt: Modelowa predykcyjna multimodalna zmiana obciążenia w supermarkecie pilotażowym

Czas trwania: 1 grudnia 2022 - 30 listopada 2025

Aby osiągnąć krajowe i europejskie cele klimatyczne, należy przyspieszyć i efektywnie wykorzystać rozwój zmiennej produkcji energii elektrycznej ze źródeł odnawialnych. Oprócz kosztownej ekspansji sieci energetycznych i mocy magazynowych, istniejące lokalne systemy energetyczne mogą być wykorzystywane do zmiany popytu w stosunku do podaży energii odnawialnej poprzez multimodalne przesunięcie obciążenia. Potrzebne jest szybkie wdrożenie, skalowalne i ekonomiczne rozwiązanie. Supermarkety cieszą się dużym zainteresowaniem, ponieważ ich systemy energetyczne są w dużej mierze znormalizowane. Ponadto są kompleksowo wyposażone w technologię pomiarową i charakteryzują się wysokim stopniem automatyzacji. Potencjał przesunięcia obciążenia istnieje dzięki elastyczności lokalnej sieci chłodniczej supermarketu w połączeniu z kontrolowanymi odbiornikami chłodnictwa, takimi jak zamrażarki lub chłodnie. Systemy energetyczne w najnowocześniejszych supermarketach są obecnie zazwyczaj obsługiwane wyłącznie w oparciu o zasady statyczne. Taka operacja nie jest skuteczna, ponieważ podaż zmiennych, odnawialnych źródeł energii nie jest brana pod uwagę, a zatem nie może być efektywnie wykorzystywana. Celem projektu jest zbadanie, czy efektywne wykorzystanie zmiennych, odnawialnych źródeł energii jest możliwe dzięki multimodalnemu przesunięciu obciążeń, szczególnie w odniesieniu do dostaw chłodniczych supermarketów. Uwzględni to zarówno dynamiczne ceny energii elektrycznej, jak i prognozy dynamicznych warunków granicznych, takich jak elektryczne i termiczne obciążenia bazowe. Wykonalność techniczna zostanie wykazana w symulacji i zweryfikowana w rzeczywistej eksploatacji supermarketu pilotażowego. Należy ograniczyć wysiłek związany z instalacją systemu zarządzania energią i wszelką niezbędną modernizację systemu energetycznego, np. poprzez dodatkowe urządzenia pomiarowe lub regulacje w automatyce.

Partnerzy konsorcjum:

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Osoby kontaktowe:

Kierownik projektu: stefan.langemeyer@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

RIESIQ (01IS24087A) - Wspólny projekt: Badania i testowanie nowych metod sztucznej inteligencji dla solidnych, inteligentnych i wydajnych systemów klasy przemysłowej

Czas trwania: 1 grudnia 2024 - 30 listopada 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Wspólny projekt: Badania i testowanie nowych metod sztucznej inteligencji dla solidnych, inteligentnych i wydajnych systemów klasy przemysłowej

Czas trwania: 1 grudnia 2024 - 30 listopada 2027

Celem tego projektu badawczego jest przezwyciężenie deficytów generatywnych modeli sztucznej inteligencji lub dużych modeli językowych (LLM) pod względem ich zastosowania w procesach produkcji przemysłowej. Nacisk kładziony jest na badanie i testowanie solidnych, ale elastycznych metod uczenia się, które umożliwiają modelowanie złożonych systemów dynamicznych i procesów fizycznych z wystarczającą dokładnością, a także inteligentne i interpretacyjne sterowanie. Niezbędne zapotrzebowanie na zasoby podczas szkolenia i wnioskowania należy zminimalizować za pomocą algorytmów efektywnych w zakresie danych, aby zapewnić zrównoważone i przyjazne dla środowiska wykorzystanie na skalę przemysłową. Aby osiągnąć te cele, nacisk zostanie położony na skalowalne, synergistyczne sprzężenie algorytmów ML i metod symulacji numerycznej, a także na oparte na nich odporne i praktyczne metody RL optymalizacji sterowania. Powstałe metody muszą jednocześnie spełniać wysokie wymagania dotyczące przejrzystości i wytłumaczalności, dlatego dodatkowy nacisk kładzie się na badanie nowych technik interpretacji architektur modeli strukturalnych. Nowo opracowane moduły rozwiązań AI będą prototypowo i praktycznie testowane przy użyciu zautomatyzowanych procesów produkcji i zapewnienia jakości w produkcji ogniw akumulatorów litowo-jonowych, demonstrując w ten sposób wartość dodaną procesu transformacji opartej na sztucznej inteligencji w kierunku skalowalnej i elastycznej fabryki przyszłości.

Partnerzy konsorcjum:

deepset GmbH

Uniwersytet Techniczny w Berlinie (TU Berlin)

Osoby kontaktowe:

Kierownik projektu: marc.weber@siemens.com

Menedżer finansowy: roland.deak@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Projekt współpracy: Przedłużenie żywotności systemów pamięci masowej poprzez zarządzanie mikrocyklami z ciągłym monitorowaniem stanu - VALUE-M

Czas trwania: 1 czerwca 2023 - 31 maja 2026

Siemens AG działa na rynku jako dostawca rozwiązań i komponentów, a także partner programistyczny dla projektów. W tym kontekście Siemens będzie pracować przede wszystkim nad technicznym wdrożeniem i potencjalnym komercyjnym wykorzystaniem wyników projektu VALUE-M. W opracowywaniu algorytmów Siemens zapewni zgodność z bieżącymi projektami firm trzecich oraz wykonalność w systemach przemysłowych. Oprócz wdrożenia oprogramowania komunikacyjnego i systemów chmurowych, co jest mniej istotne dla VALUE-M, nacisk kładziony jest na rozwój lokalnych jednostek sterujących, które optymalnie obsługują odpowiedni system pamięci masowej, który ma być kontrolowany, wykorzystując opracowane algorytmy w strukturze wielofunkcyjnej dla kilku form zarządzania jednocześnie. Aby praktycznie zweryfikować potencjał ekonomiczny rozszerzonego algorytmu i technologii sterowania w duchu projektu, poszczególne systemy demonstracyjne będą zarządzane przez podwykonawcę zajmującą się handlem energią elektryczną. Po stronie sprzętowej opracowane zostaną metody integracji technicznej jednostek magazynowych drugiej żywotności, w których systemy dostarczane przez osoby trzecie mogą być uzupełnione odpowiednią technologią sterowania. Specjalnie do zarządzania wielofunkcyjnego, w tym rezerwy chwilowej, wystarczające rezerwy mocy i wysoka prędkość reakcji zostaną zapewnione przy wyborze elektroniki mocy, aby zrekompensować bardzo krótkotrwałe zakłócenia sieci.

Partnerzy konsorcjum:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Osoby kontaktowe:

Kierownik projektu: heiko.winterstein@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Projekt współpracy: godne zaufania ograniczanie zakłóceń w sieciach energetycznych przy użyciu komponentów brzegowych zdolnych do pracy w czasie rzeczywistym

Czas trwania: 1 listopada 2022 - 31 października 2025 r

Motywacja: Jakość dostaw energii elektrycznej w sieciach przemysłowych znacznie się pogorszyła z powodu coraz bardziej złożonych, wysoce dynamicznych odbiorców, które powodują zakłócenia w sieci. Jednocześnie wysoce połączone w sieć systemy Przemysłu 4.0 są bardzo wrażliwe na te zakłócenia sieci. W coraz większym stopniu prowadzi to do przestojów zakładów przy wysokich kosztach. Obecnie nie można wcześniej wykryć silnych obciążeń lub niekorzystnych wzajemnych zakłóceń elementów sieci. Główne cele VE4 to ciągłe wykrywanie i inteligentna aktywna kompensacja zakłóceń w sieciach zasilania energią elektryczną dla przemysłu. Należy osiągnąć znaczny wzrost wytrzymałości, a także efektywności energetycznej i zasobów. W tym celu należy opracować rozproszony, nowatorski cyfrowy system kompensacji. Składa się z niejednorodnej sieci czujników w czasie rzeczywistym i urządzeń brzegowych, które umożliwiają szybkie przewidywanie sygnałów zakłóceń oparte na ML i obliczanie sygnałów sprzężenia przeciwnego w celu skompensowania zakłóceń. Sygnały przeciw-sprzężenia są ostatecznie zasilane z powrotem do siatki przez aktywne filtry. W ten sposób powstają podstawy elastycznego monitorowania instalacji i kontroli w czasie rzeczywistym za pomocą technologii urządzeń krawędziowych. Interfejsy mają być standaryzowane. Dzięki temu system można elastycznie rozszerzyć na szeroki zakres zadań kontrolnych i diagnostycznych w cyfrowych sieciach energetycznych — znacznie wykraczając poza czynną kompensację zakłóceń przewidzianą w projekcie. Instalacja diagnostyczna i kompensacji zakłóceń oparta na urządzeniach krawędziowych dla nowoczesnych cyfrowych przemysłowych sieci energetycznych ma być rozwijana w kilku etapach. Sprzęt i oprogramowanie będą konceptualizowane i prototypowo zrealizowane. Obejmuje to zsynchronizowane w czasie rzeczywistym węzły pomiarowe obsługujące sieć, urządzenia brzegowe z metodami ML, komputer w chmurze i aktywne filtry zsynchronizowane w czasie. Wydajność zostanie oceniona w ogólnym demonstratorze systemu w prawdziwym zakładzie.

Partnerzy konsorcjum:

Technische Universität Dortmund (Uniwersytet Techniczny w Dortmundzie)

Meanwave GmbH

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

Bleenco GmbH

Osoby kontaktowe:

Kierownik projektu: stefan.haensel@siemens.com

Menedżer finansowy: bianca.miene@siemens.com

Dostawca finansowania: BMFTR

AVEL — Opracowanie nieorganicznej mieszanki doniczkowej do maszyn elektrycznych i elektroniki energetycznejCzas trwania: 1 września 2021 — 28 lutego 2025Kierownik projektu: Klaus WilkeMenedżer finansowy: Bianca MieneOrgan finansujący: BMWE

Connect4HCA — Elastyczna sieć komunikacyjna oparta na dronach z funkcją czujników dla nowoczesnych zakładów produkcyjnychCzas trwania: 1 stycznia 2024 — 31 grudnia 2028Kierownik projektu: Volkmar DoerichtKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMFTR

CONTENT — Zagrożenia z domeny cyfrowejCzas trwania: 1 marca 2023 — 28 lutego 2025Kierownik projektu: Tiago GasibaKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMFTR

CTSImu2 — Realistyczna symulacja rzeczywistych rentgenowskich systemów tomografii komputerowejCzas trwania: 1 października 2022 — 31 marca 2025Kierownik projektu: Christian WatzlKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMWE

ECO:DIGIT (projekt współpracujący) — umożliwienie ekologicznego przetwarzania i transformacji cyfrowej; podprojekt: Włączanie zielonych rozwiązań informatycznychCzas trwania: 1 czerwca 2023 — 31 maja 2026Kierownik projektu: Karsten SchoernerKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMWE

EMDRIVE — Wbudowana wydajność obliczeniowa i hierarchia diagnostyki od czujników do krawędziCzas trwania: 1 lutego 2022 — 30 kwi 2025Kierownik projektu: Daniel HorcherKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMFTR

EREP — udana regeneracja poprzez podejmowanie decyzji opartych na danych i inteligentne planowanie procesówCzas trwania: 1 października 2022 — 30 września 2025Kierownik projektu: Tobias KampsMenedżer finansowy: Bianca MieneOrgan finansujący: BMFTR

EvoFrame — Opracowanie i walidacja ewolucyjnych, skoncentrowanych na człowieku ram dla organizacji zdolnych do transformacjiCzas trwania: 1 stycznia 2023 — 31 grudnia 2025Kierownik projektu: Martin KramerKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMFTR

HEROES — wysoce wydajne i niezawodne inteligentne systemy elektroniczneCzas trwania: 1 października 2022 — 30 września 2025Kierownik projektu: Klaus WilkeMenedżer finansowy: Bianca MieneOrgan finansujący: BMWE

HoverGan — Rozwój innowacyjnych półprzewodników mocy GaN do zastosowań wysokonapięciowychCzas trwania: 1 października 2021 — 31 marca 2025Kierownik projektu: Klaus WilkeMenedżer finansowy: Bianca MieneOrgan finansujący: BMWE

HTA 2.0 — Sprzętowe kotwy zaufania dla nowej generacji bezpiecznych systemów wbudowanychCzas trwania: 1 września 2022 — 31 sierpnia 2025Kierownik projektu: Harald MuellerKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMFTR

SafeOps — Bezpieczne operacje przemysłowe dzięki systemom wspomagania opartym na sztucznej inteligencjiCzas trwania: 1 października 2022 — 30 września 2025Kierownik projektu: Yushan LiuKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMWE

WITAMINA — godna zaufania sztuczna inteligencja do zastosowań przemysłowychCzas trwania: 1 października 2022 — 30 września 2025Kierownik projektu: Markus SauerKierownik finansowy: Roland DeakOrgan finansujący: BMWE