Duas pessoas andando do lado de fora de um prédio de escritórios com um símbolo do infinito ao fundo.

Projetos de financiamento

Os projetos financiados abordam os principais desafios sociais, econômicos e ambientais. Eles mostram como a Siemens avança nas fronteiras tecnológicas por meio de colaboração interdisciplinar, excelência e uma perspectiva global, contribuindo para um futuro sustentável.

Projetos de pesquisa e desenvolvimento financiados publicamente (nacionais)

Você pode encontrar aqui uma visão geral dos projetos nos quais a Siemens está participando como líder do consórcio.

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Módulos de computação de ponta para fabricação de eletrônicos resilientes com otimização adaptativa de processos

Duração: 1º de julho de 2022 - 30 de junho de 2025

Este projeto visa otimizar a fabricação de produtos em um ambiente de Indústria 4.0. O objetivo geral do projeto é a otimização adaptativa do processo em ambientes de fabricação complexos, mesmo distribuídos espacialmente, por meio do uso e avaliação de informações/dados disponíveis gratuitamente. Para vários cenários, esses dados podem ser usados para otimizar a produtividade e a qualidade da fabricação até um valor alvo. Isso se aplica, por um lado, à fabricação altamente eficiente, onde os ganhos de produtividade ainda podem ser alcançados, por exemplo, ajustando a estratégia de teste escolhida. No entanto, isso também se aplica à fabricação que é desequilibrada por matérias-primas inferiores ou falsificadas ou mesmo por um ataque direcionado a máquinas individuais, e que pode ser rapidamente retornada a um modo operacional confiável por meio da detecção precoce de modos operacionais instáveis. Para esse fim, o projeto combinará métodos de avaliação de dados usando IA/aprendizado federado com o uso de módulos de computação de ponta com processadores especializados em fusão de dados e uma rede universal de sensores associada. Essa rede será usada para coleta local de dados disponíveis gratuitamente — por exemplo, dados ambientais como temperatura, umidade, aceleração e ruído operacional são medidos, mas valores alternativos como radiação UV, qualidade do ar, campos E e B, etc., também são possíveis. Os dados serão processados, condensados e avaliados pela IA; após comparação com os parâmetros de qualidade e produtividade da fabricação, um nível de condição para a produção em andamento será determinado. Esse nível de condição foi projetado para ser independente da infraestrutura de manufatura digital existente e, portanto, serve como uma fonte de dados independente para decisões de otimização da fabricação. Por meio de um ciclo de feedback, a IA pretende aprender e melhorar continuamente suas decisões.

Parceiros do consórcio:

• Universität Bielefeld (Universidade de Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Universidade Técnica de Berlim)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para o Avanço)

Contatos:

Gerente de projeto: matthias.heimann@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

AdHyBau2 (20M2202A) - Projeto geral: desenvolvimento de um sistema de propulsão elétrica a hidrogênio certificável para aeronaves e teste do motor elétrico resfriado criogenicamente - AdHybau2; - Subprojeto: métodos de desenvolvimento digital e conceitos inovadores de fabricação para acionamentos elétricos altamente eficientes com resfriamento criogênico.

Duração: 1º de agosto de 2024 - 31 de julho de 2028

O projeto se concentra no desenvolvimento adicional de métodos de digitalização, abordagens inovadoras para manufatura aditiva e na investigação de tecnologias disruptivas para máquinas elétricas. O projeto se baseia nos resultados do projeto anterior e os expande com aspectos importantes para a futura certificação da aviação. Especificamente, o objetivo é o mapeamento de um acionamento elétrico refrigerado a hidrogênio em um Digital Twin. Com a chamada redução de pedidos de modelos, é necessário economizar tempo e recursos de computação, para que o Digital Twin possa ser usado no metaverso industrial e a digitalização em pesquisa e desenvolvimento possa ser acelerada. Além disso, dentro do escopo do projeto, métodos avançados de fabricação serão desenvolvidos e materiais e componentes serão investigados quanto às suas propriedades e qualidade. Em particular, os parâmetros complementares do material para a descrição completa do tensor de elasticidade desempenham um papel significativo no projeto. Com vista à certificação da aviação, é essencial pesquisar minuciosamente os novos processos de fabricação e produzir os materiais gerados de forma reprodutível com qualidade consistente. O domínio seguro dos processos forma a base. Em detalhes, a pulverização de cobre com gás frio deve ser desenvolvida ainda mais, com o foco da pesquisa na criação de estruturas ocas de cobre por meio da primeira combinação de dois processos aditivos. No acionamento elétrico, estudos sobre o potencial de tecnologias disruptivas são realizados. O foco aqui é investigar o potencial da supercondutividade no sistema de transmissão para a aplicação preferida. A viabilidade de um acionamento elétrico resfriado criogenicamente é demonstrada em um demonstrador de laboratório. A construção, o comissionamento e os testes experimentais do inversor em condições de laboratório são uma parte essencial do projeto.

Parceiros do consórcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Instituto de Tecnologia de Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Universidade Técnica de Dresden)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Sociedade Fraunhofer para o Avanço da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Contatos:

Gerente de projeto: christian.weidermann@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

BoLero (FKZ 03EI4041A) - Projeto conjunto: BoLero - Monitorando o envelhecimento do armazenamento estacionário de baterias com métodos baseados em nuvem para prolongar a vida útil, reduzir os esforços de manutenção e otimizar o gerenciamento de operações; Subprojeto: Serviços digitais para armazenamento de baterias

Duração: 1º de outubro de 2021 - 30 de setembro de 2024

Os sistemas estacionários de armazenamento de baterias em grande escala fornecem serviços de sistema importantes para as redes de energia do futuro, caracterizadas pela geração de eletricidade a partir de fontes renováveis. Propomos um sistema baseado em nuvem para o monitoramento e otimização operacional de sistemas de armazenamento em baterias, que permite as seguintes aplicações industriais e respostas a questões de pesquisa:

Fornecimento de dados das células da bateria durante a operação
Solução em nuvem para monitoramento, análise e modelagem de armazenamento estacionário de energia
Métodos novos e aprimorados que extraem parâmetros de bateria que variam no tempo (por exemplo, capacidade, Modelo Digital Twin) de dados BMS reais da operação regular da bateria
Permitindo uma estratégia operacional aprimorada por meio de modelos de bateria mais precisos e menores requisitos de margens de segurança
Fornecimento de uma solução geral e automatizada para reduzir os custos de serviço
Redução dos requisitos tecnológicos para a operação de sistemas de baterias, especialmente considerando os requisitos específicos do projeto e do cliente
Método para garantir a operação segura das baterias durante toda a sua vida útil, incluindo a segunda vida útil
Análise do impacto econômico por estratégia operacional

Os resultados do projeto serão demonstrados durante a operação contínua usando a instalação de armazenamento em grande escala da Freimann em Stadtwerke München. O demonstrador mostrará a precisão da estimativa dos parâmetros e a operação aprimorada da bateria. Os resultados serão validados por meio de testes práticos com o sistema de armazenamento em bateria.

Parceiro do consórcio:

Technische Universität München (Universidade Técnica de Munique)

Contatos:

Gerente de projeto: andrei.szabo@siemens.com

Gerente financeiro: roland.deak@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Uso de uma fonte flexível de feixe verde na produção industrial de componentes elétricos

Duração: 1º de julho de 2021 - 31 de março de 2025

Em produtos eletrônicos, como relés, contatores ou módulos de potência, componentes feitos de cobre estão sendo cada vez mais usados. A razão para isso é que os requisitos de condutividade elétrica e térmica estão aumentando (o cobre tem propriedades aproximadamente 1/3 melhores em comparação com o alumínio). Para o processamento flexível (união, separação, fabricação aditiva, especialmente fusão seletiva a laser) de cobre, os processos a laser são vantajosos. Lasers de infravermelho próximo (NIR) com qualidade de feixe brilhante (lasers de fibra de modo fundamental ou monomodo), que também oferecem alta resolução espacial, são usados. No entanto, a alta refletividade do cobre (97% a 1070 nm) complica o uso da tecnologia laser, pois há risco de danos aos componentes (a absorção aumenta significativamente com o acoplamento na poça de fusão), os tempos de processo são muito curtos (devido à baixa taxa de absorção) e podem ocorrer defeitos qualitativos (respingos de fusão). O objetivo do subprojeto é poder usar o laser desenvolvido e qualificado pelo consórcio no cenário de fabricação da Siemens. As áreas de aplicação incluem tecnologia de automação, produção de componentes elétricos e montagem de eletrônicos de potência. O foco aqui está na soldagem e união, na fabricação aditiva e no corte de chapas de cobre. O foco é demonstrar o aumento da eficiência e reprodutibilidade por meio do uso da nova fonte de feixe de laser.

Parceiros do consórcio:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para o Avanço da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

amcm GmbH

Contatos:

Gerente de projeto: markus.lasch@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Otimização de fabricação baseada em dados de células de bateria com base em dados de fim de linha por meio do uso massivo de algoritmos de aprendizado de máquina e análise em linha

Duração: 1º de setembro de 2021 - 31 de agosto de 2025

No projeto DAFODIL, está planejado o desenvolvimento de métodos e técnicas fundamentalmente novos para otimização de fabricação cruzada de células de íon-lítio.

O estado da arte em instalações de produção de células de íon de lítio é a otimização de cada etapa de produção individual para um ótimo local. Como alguns dos parâmetros de qualidade podem ter um ótimo global se as instalações de produção individuais forem operadas fora do ideal local, o projeto DAFODIL desenvolverá a otimização global da produção por meio da etapa intermediária de investigação de novos sistemas de sensores. Para tanto, vários sistemas de sensores serão examinados em estudos preliminares quanto à sua adequação à aquisição de dados na produção de células. Para todos os valores medidos, serão avaliadas quais informações do sensor estão diretamente relacionadas a um parâmetro de qualidade definido.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Otimização de fabricação baseada em dados de células de bateria com base em dados de fim de linha por meio do uso massivo de algoritmos de aprendizado de máquina e análise em linha

Duração: 1º de setembro de 2021 - 31 de agosto de 2025

No projeto DAFODIL, está planejado o desenvolvimento de métodos e técnicas fundamentalmente novos para otimização de fabricação cruzada de células de íon-lítio.

Além disso, a influência da correlação de valores característicos em padrões complexos de causa e efeito será investigada. Para tanto, algoritmos e métodos devem ser desenvolvidos para identificar essas cadeias causais complexas. Uma análise de sensibilidade investigará quais subinfluências nessas cadeias causais favorecem certos efeitos e como eles podem ser registrados quantitativamente. No subprojeto da Siemens, um novo sistema de sensores, a chamada câmera hiperespectral, será investigado pela primeira vez por suas possíveis aplicações na produção de baterias. Além disso, métodos de medição eletroquímica em conjunto com modificações na fabricação de células serão realizados para investigar a influência dos parâmetros de produção na qualidade e desenvolver o potencial de otimização na caracterização da qualidade celular. Para isso, a Siemens participará da análise do processo de produção. Além disso, algoritmos para analisar dados de sensores e medições de qualificação também serão programados no subprojeto da Siemens, com a ajuda dos quais padrões complexos de causa e efeito podem ser identificados.

Parceiros do consórcio:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Universität Münster (Universidade de Münster)

Contatos:

Gerente de projeto: andreas-albrecht@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Gêmeos digitais para plantas de produção de H2

Duração: 1º de julho de 2022 - 30 de junho de 2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden e Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH planejam pesquisar a base de um Digital Twin para plantas de processo, utilizável durante todo o ciclo de vida, usando uma planta de eletrólise como exemplo. Os métodos de criação e gerenciamento de produtos estabelecidos na engenharia mecânica devem ser utilizados para a transição energética, adaptando-os à construção da fábrica. O projeto de pesquisa se concentra no desenvolvimento de métodos e ferramentas para derivar, instanciar e manter o Digital Twin. Eles serão implementados simultaneamente com a construção e operação da planta. Além disso, várias abordagens de modularização baseadas em modelos básicos específicos da disciplina, que são sincronizados e harmonizados com um modelo de planta interdisciplinar, serão desenvolvidas. O modelo da planta também se destina a permitir uma nova geração de variantes para a construção da planta. As áreas de foco descritas serão reunidas no protótipo de um primeiro Sistema de Gerenciamento do Ciclo de Vida da Planta (Sistema Plant-LM) e validadas por meio da aplicação em engenharia, construção e operação da planta. Como resultado, o Sistema Plant-LM tem como objetivo aumentar significativamente a eficiência econômica das plantas, reduzir os custos de investimento e melhorar a manutenção. Isso resultará em uma vantagem competitiva significativa e de longo prazo para os usuários dos métodos e ferramentas desenvolvidos para o Digital Twin das plantas de eletrólise.

Parceiros do consórcio:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Universidade de Tecnologia de Dresden)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Contatos:

Gerente de projeto: jonathan.leidich@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

DigiZug3d (FKZ 13IK031A) - Projeto conjunto: aprovação digital de componentes impressos em 3D para veículos ferroviários (DigiZug3d) - Subprojeto: Digitalização e industrialização do processo LPBF

Duração: 1º de outubro de 2023 - 31 de agosto de 2026

DigiZug3d (FKZ 13IK031A) - Projeto conjunto: aprovação digital de componentes impressos em 3D para veículos ferroviários (DigiZug3d) - Subprojeto: Digitalização e industrialização do processo LPBF

Duração: 1º de outubro de 2023 - 31 de agosto de 2026

Com base em muitos anos de experiência como usuária e fornecedora de manufatura aditiva, a Siemens apoiará a industrialização do processo LPBF. Isso será alcançado, em particular, promovendo a digitalização em vários níveis, a saber, o mapeamento digital dos processos de aprovação para permitir uma plataforma de aprovação, a participação em provas computacionais em vez de testes destrutivos e a avaliação de outros métodos digitais para reduzir o escopo dos testes na garantia de qualidade. Os métodos digitais incluem a combinação de vários sistemas de monitoramento de processos com uma avaliação automatizada pretendida, bem como o uso de métodos selecionados na crescente base de dados do projeto. O resultado será uma avaliação concreta dos métodos de monitoramento de processos selecionados. Isso pode servir como base para futuros desenvolvimentos de metodologias de monitoramento ou avaliação de processos, bem como para avaliar os sistemas atualmente disponíveis. Idealmente, metas de desenvolvimento concretas podem ser formuladas e as correlações com a qualidade dos componentes podem ser mostradas. No geral, a digitalização dos processos de aprovação e das provas removerá um obstáculo significativo à introdução da manufatura aditiva. Além disso, para apoiar a industrialização, as experiências ao longo de toda a cadeia do processo aditivo serão agrupadas em recomendações concretas de ação sobre como usar o processo no campo de veículos ferroviários e além. Hipóteses e recomendações selecionadas de um relatório de pesquisa do Centro Alemão de Pesquisa em Transporte Ferroviário serão examinadas e concretizadas, e sua validade geral além do material usado no projeto será verificada. Finalmente, a transferência de conhecimento para apoiar a ampla industrialização será promovida por meio do desenvolvimento de regulamentos e padrões.

Parceiros do consórcio:

A mobilidade se torna aditiva e.V.

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

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Marcação Aditiva GmbH

Siemens Mobility GmbH

Universität Paderborn (Universidade de Paderborn)

Contatos:

Gerente de projeto: christoph.kiener@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Projeto conjunto: Design digital de materiais e processos para manufatura aditiva baseada em fio - DiMAD -; Subprojeto: Cadeia de fabricação digital para o processo WAAM de aços de alta liga

Duração: 1º de janeiro de 2023 - 31 de dezembro de 2025

Os processos de manufatura aditiva (AM) para metais envolvem um esforço considerável, predominantemente experimental, quando se trata de identificar janelas de processo adequadas para sistemas de materiais ou transferir parâmetros de processo otimizados de um tipo de planta para outro. A implementação acelerada do projeto ao componente só é possível se a cadeia de processo, da matéria-prima ao componente, for definida e construída digitalmente em sua totalidade. O projeto DiMAD se concentra em processos baseados em fios usando radiação de arco e laser como fontes de calor para um aço austenítico e um duplex. As seguintes características, que são essenciais do ponto de vista do usuário e influenciam a qualidade e as propriedades do componente, são consideradas em profundidade: microestrutura e formação de fase como resultado das condições locais de solidificação e resfriamento; tensões residuais e distorção devido ao aquecimento e resfriamento e tratamento térmico; defeitos críticos, como falta de fusão e porosidade. A microestrutura, as fases e as tensões são descritas por simulação. O aprendizado de máquina (ML) é usado para correlacionar propriedades de defeitos de processo e também para interpretar a totalidade dos dados (simulação, experimento, análise). O trabalho digital é acompanhado por experimentos, análises e testes de materiais, que servem para determinar os parâmetros de entrada para a simulação, validar a simulação e treinar/validar os modelos de ML. Com base nos parâmetros do processo derivados das ferramentas digitais, dois componentes reais serão construídos. Em relação aos dois processos AM, uma ontologia de usuário para materiais de arame será desenvolvida. Para a troca e avaliação de dados entre parceiros e com a plataforma Material Digital, uma estrutura de dados uniforme será desenvolvida e formatos de dados adequados serão usados. A solução AixVipMap existente será usada inicialmente como uma estrutura de fluxo de trabalho, que deve ser integrada ao PMD.

Parceiros do consórcio:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (Empresa de Pesquisa e Desenvolvimento da FEF para a Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Centro Aeroespacial Alemão)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

ACESSE e.V.

Contatos:

Gerente de projeto: philip.howell@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Projeto conjunto: Fabricação de células de bateria baseada em dados e sensores - DORSMAN; Subprojeto: aceleração da finalização celular e melhoria da qualidade de baterias de íon-lítio por meio do uso de tecnologia e medição inovadoras de sensores

Duração: 1º de janeiro de 2025 - 31 de dezembro de 2027

Este projeto de pesquisa, financiado pelo BMBF, visa acelerar a produção de baterias de íon-lítio.

O projeto conjunto “Fabricação de células de bateria com base em dados e sensores” (DORSMAN) investiga como a produção de baterias de íon-lítio pode ser mais rápida e eficiente em termos de recursos. O projeto é financiado pelo Ministério Federal da Educação e Pesquisa (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Além da Siemens como coordenadora, o consórcio inclui a BioLogic Science Instruments GmbH, o Instituto de Máquinas-Ferramenta e Gestão Industrial (iwb) da Universidade Técnica de Munique e o Instituto de Eletrônica de Potência e Acionamentos Elétricos (ISEA) da RWTH Aachen University. O objetivo geral é acelerar a produção de baterias por meio de tecnologia inovadora de sensores e digitalização.

As baterias são essenciais para o sucesso da transição de energia e mobilidade. No entanto, o processo de produção é demorado, a taxa de sucata é alta, a qualidade das baterias varia e só pode ser determinada de forma confiável com procedimentos de medição complexos. Particularmente, a última fase do processo de fabricação, a finalização da célula, consome muito tempo. A finalização envolve várias etapas do processo. O umedecimento, onde o eletrólito se distribui dentro da bateria, a formação, onde a bateria é carregada e descarregada pela primeira vez, e a medição da autodescarga são particularmente demoradas. Isso ocorre porque o andamento do processo não pode ser monitorado com os meios atualmente disponíveis e, portanto, tempos de espera gerais são necessários.

A DORSMAN aborda exatamente esse aspecto do processo de produção. Novos sensores serão integrados à planta de produção, permitindo uma visão mais profunda dos processos eletroquímicos dentro da célula. Além disso, os procedimentos de medição para determinar a taxa de autodescarga serão desenvolvidos posteriormente. De acordo com o estado da arte atual, essas medições levam de vários dias a semanas. Pesquisas serão conduzidas sobre como a duração da medição pode ser reduzida com tecnologia de medição adequada e avaliação de dados.

Até agora, os sensores e procedimentos de medição só foram demonstrados em escala de laboratório. No âmbito da DORSMAN, os resultados alcançados aqui serão aplicados na indústria por meio da cooperação entre institutos de pesquisa e a indústria. Uma infraestrutura digital será estabelecida para a planta de produção, que formará a base para o controle de processos on-line com base em dados de medição. Os parceiros do projeto implementarão as soluções desenvolvidas em uma planta piloto, onde serão testadas. Posteriormente, as baterias serão produzidas em várias campanhas de produção e ajustes no processo de produção serão feitos com base nas medições registradas. A implementação bem-sucedida possibilitará a integração da tecnologia de sensores e dos dispositivos de medição nas instalações de produção industrial.

Parceiros do consórcio:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Universidade Técnica de Munique)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Contatos:

Gerente de projeto: felix.katzer@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

EnABLE (FKZ 03EN3061A) - Projeto conjunto ENEFF:stadt: Enable - Integração vertical de sistemas de comunicação e controle para ativar a flexibilidade para otimização de energia em todo o distrito. Subprojeto: Controle otimizado do sistema de energia (Siemens)

Duração: 1º de abril de 2022 - 31 de março de 2025

Um pré-requisito crucial para o controle otimizado setorial dos sistemas de energia de prédios/campus e a comercialização da flexibilidade é o estabelecimento de uma Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) para uma interação perfeita entre sensores, componentes individuais, o uso de sistemas de previsão e interfaces com o operador da rede, fornecedor de energia ou plataforma de negociação. O objetivo deste projeto é demonstrar essa cadeia completa de TIC no campo, usando o maior desenvolvimento distrital em Bamberg (área de conversão do Campus de Lagarde) como exemplo. Outro objetivo do projeto é a avaliação metrológica e simulativa da escalabilidade e transferibilidade para outros distritos, bem como os potenciais de economia resultantes em relação a CO2 e custos. O controle otimizado e intersetorial de cargas elétricas e térmicas controláveis, armazenamento de energia e unidades de conversão de energia será realizado por meio de um sistema automatizado de gerenciamento de energia que funciona em conjunto com a tecnologia clássica de gerenciamento de edifícios, serviços externos, como serviços meteorológicos, técnicas de previsão baseadas em IA e uma plataforma de negociação. Ao fazer isso, o distrito receberá energia de forma otimizada em termos de custo e CO2, levando em consideração todas as condições técnicas de contorno dos componentes e redes individuais.

Parceiros do consórcio:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Stadtwerke Bamberg Energie- und Wasserversorgungs GmbH (Serviços Municipais de Energia e Abastecimento de Água de Bamberg)

SeTrade GmbH

Contatos:

Gerente de projeto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Projeto conjunto: novas estruturas de rede de energia para a transição energética

Duração: 1º de agosto de 2023 - 31 de julho de 2026

A Siemens AG está participando como líder do consórcio no Projeto Copernicus ENSURE3.No projeto, a Siemens AG contribuirá com os quatro objetivos principais e, junto com seus parceiros, obterá recomendações de ação para várias partes interessadas. Além disso, a Siemens AG está trabalhando em vários avanços tecnológicos no kit de ferramentas de transição energética. Como contribuição para a plataforma de co-demonstração, a “Fonte Única da Verdade” será desenvolvida ainda mais e o trabalho será feito na integração da tecnologia flexível de controle de estação. A Siemens AG montou um showroom que serve para transferir os resultados.

Parceiros do consórcio:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (Tarefa Universitária))

Technische Universität Dortmund (Universidade Técnica de Dortmund)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-Wissenschaftlicher Verein (DVGW Associação Técnica e Científica Alemã de Gás e Água)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Ação Ambiental da Alemanha)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Universidade de Ciências Aplicadas de Munique)

PSI FLS Lógica Fuzzy & Neuro Systems GmbH

TenneT TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Alemanha GmbH

Swiel Netz GmbH

Allgäunetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Universidade de Kiel)

Westphalia Weser Netz GmbH

ELW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Universidade de Tecnologia de Ilmenau)

Instituto Eko. Institut für angewandte Ökologie e.V. (Öko-Institut. Instituto de Ecologia Aplicada e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Alemanha AG

Fábrica de máquinas: Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidade Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Instituto de Tecnologia de Karlsruhe (Tarefa de Pesquisa em Grande Escala))

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Instituto de Economia da Energia da Universidade de Colônia gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Universidade de Wuppertal)

Contatos:

Gerente de projeto: annebauer@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Projeto conjunto: Desenvolvimento de uma infraestrutura de teste para a validação normativa de processos dinâmicos de unidades de geração descentralizadas formadoras de rede - F-HIL-Reloaded; Subprojeto: Desenvolvimento de uma caixa de parede DC descentralizada formadora de rede para aumentar a segurança do fornecimento

Duração: 1º de outubro de 2023 - 30 de setembro de 2026

O objetivo do projeto F-HIL-Reloaded é estabelecer um sistema de simulação e teste em tempo real que modele uma seção de rede de distribuição com forte interoperabilidade de conversor e execute automaticamente cenários de teste para objetos de teste de formação de grade. Um amplificador híbrido controlado por meio de uma interface de potência dinâmica e uma impedância de linha X/R adaptável são usados como interfaces para o ambiente real. O projeto F-HIL-Reloaded é uma continuação do projeto de pesquisa FHiL; os insights obtidos e os resultados alcançados servem como base para o desenvolvimento adicional do sistema de teste e inspeção. Além disso, o projeto considera as propriedades de formação de grade dos objetos de teste: uma caixa de parede DC e um conversor de formação de grade. É dada especial atenção à interoperabilidade dos conversores. Em particular, os efeitos de ressonância de estações de carregamento para veículos elétricos em conjunto com sistemas fotovoltaicos são simulados com o sistema de teste e inspeção. Os efeitos positivos (e potencialmente negativos) dos formadores de grade na rede de distribuição devem ser demonstrados pelo sistema de teste e inspeção, que é adaptado às propriedades de formação de grade dos objetos de teste. Os testes reproduzíveis têm como objetivo formar a base para sequências de teste padronizadas para sistemas formadores de grade. O objetivo geral do projeto F-HIL-Reloaded é influenciar positivamente o desenvolvimento de conversores de formação e acompanhamento de rede por meio de procedimentos de teste padronizados e do sistema de teste, garantindo assim a segurança do fornecimento em um fornecimento de energia baseado exclusivamente em conversores. Na sociedade, a demonstrabilidade do fornecimento seguro por meio de sistemas de formação de rede fortalece a sensação de segurança e aceitação da transição de energia verde.

Parceiros do consórcio:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Universidade de Ciências Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Alemanha GmbH

Contatos:

Gerente de projeto: sebastian.nielebock@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Projeto conjunto: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subprojeto: Sensor de corrente óptica integrado planar

Duração: 1º de abril de 2024 - 31 de março de 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Projeto conjunto: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subprojeto: Sensor de corrente óptica integrado planar

Duração: 1º de abril de 2024 - 31 de março de 2027

A integração de microestruturas ópticas tridimensionais e interfaces robustas no vidro da tela deve ser desenvolvida tecnicamente usando IOX (implantação de íons) combinado com FS-ls (estruturação a laser de femtossegundos) para permitir componentes miniaturizados do sistema fotônico. Uma nova ferramenta de design para IPD (design fotônico inverso) permite com eficiência a necessária simulação química e óptica de onda tridimensional. Dois novos princípios de sensores, possíveis apenas com base nisso, no campo da medição de corrente e detecção ambiental, devem ser pré-desenvolvidos e validados funcionalmente pelos parceiros de aplicação. Métodos de avaliação inteligente de dados de sensores serão usados para essa finalidade. Os processos combinados planejados com suporte de design unem as vantagens do IOX (baixo amortecimento e grandes áreas) às do FS-Ls (tridimensionalidade). Isso permite, pela primeira vez, que estruturas ópticas tridimensionais sejam integradas em substratos de vidro muito finos e de grande área (< 1 mm). Essa combinação só é eficiente em termos de design por meio de IPD suportado por IA, pois projetos baseados em modelos de regressão classicamente determinados experimentalmente não podem ser simulados rapidamente devido a limitações computacionais. Os sensores ópticos atuais geralmente são de feixe livre ou baseados em fibra e, portanto, exigem um espaço de instalação considerável. Além disso, as fibras ópticas flexíveis são caras de processar e montar. A integração fotônica no nível do sistema, portanto, oferece vantagens significativas de custo e miniaturização. Isso é tecnicamente alcançado no projeto proposto usando vidro de exibição e processos em lote baseados em painéis para IOX e processos de metalização, bem como a integração de estruturas ópticas tridimensionais com o fs-laser em folhas de vidro finas, que são integradas como componentes de sistema altamente eficientes em sistemas optoeletrônicos para novas aplicações, como o sensor óptico de corrente.

Parceiros do consórcio:

Sea & Sun Technology GmbH

Entre em contato com a AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Universidade Técnica de Berlim)

Contatos:

Gerente de projeto: stefan.nerreter@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projeto conjunto: eletrônica de potência sustentável com resfriamento inovador para aumentar a reciclabilidade - GreenInverter; subprojeto: variantes tecnológicas e sistema inversor

Duração: 1º de março de 2024 - 28 de fevereiro de 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projeto conjunto: eletrônica de potência sustentável com resfriamento inovador para aumentar a reciclabilidade - GreenInverter; subprojeto: variantes tecnológicas e sistema inversor

Duração: 1º de março de 2024 - 28 de fevereiro de 2027

O projeto “GreenInverter” visa estabelecer novos padrões para hardware reciclável, reparável e atualizável no campo da conversão de energia elétrica. Ao mesmo tempo, a eficiência energética deve ser significativamente melhorada. Os benefícios serão demonstrados usando um inversor como exemplo. O estado da arte atual, baseado no princípio do desenvolvimento de componentes individuais, deve ser substituído por uma nova abordagem sistêmica. Por meio de uma abordagem inovadora para uma estratégia comum de resfriamento e isolamento, as temperaturas dos componentes serão reduzidas e o uso de novos materiais será possibilitado, aumentando assim a eficiência energética. Um aumento significativo na reciclabilidade, uma redução na pegada de CO2 do produto e um aumento na vida útil do produto devido a uma distribuição de temperatura mais homogênea dentro do inversor também serão alcançados. Além disso, novos modelos de negócios futuros serão incluídos nas considerações, o que significa que o design e o layout serão menos influenciados pelos custos de fabricação. O projeto se concentra em três áreas principais: “Eficiência energética”, “Reciclabilidade, circularidade e desmaterialização” e “Vida útil, utilização de componentes e flexibilidade de uso”. Soluções disruptivas para melhorias significativas em todas essas áreas serão pesquisadas e desenvolvidas, as quais devem ser demonstradas na forma de protótipos funcionais. O consórcio estima que, com a implementação completa dos resultados, um potencial de economia de energia de mais de 1,6 TWh por ano pode ser alcançado na Alemanha. A Siemens contribui com experiência em P&D na área de eletrônica, métodos de resfriamento e design e fabricação de inversores. Isso inclui muitos anos de experiência no projeto, construção, configuração e operação de instalações experimentais e na liderança de grandes projetos de pesquisa e desenvolvimento.

Parceiros do consórcio:

Comércio bruto Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidade Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Sumida Components & Modules GmbH

Contatos:

Gerente de projeto: joern.grundmann@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Projeto conjunto: Sistemas de assistência para operação automatizada otimizada do sistema em redes de distribuição - Título do subprojeto: Operação otimizada do sistema

Duração: 1º de dezembro de 2024 - 30 de novembro de 2027

GridAssist (03EI6126A) - Projeto conjunto: Sistemas de assistência para operação automatizada otimizada do sistema em redes de distribuição - Título do subprojeto: Operação otimizada do sistema

Duração: 1º de dezembro de 2024 - 30 de novembro de 2027

O projeto GridAssist visa desenvolver sistemas de assistência para operação automatizada otimizada do sistema em redes de distribuição. O objetivo é permitir uma maior integração de geradores de energia renovável na rede elétrica. Serão desenvolvidas soluções personalizadas individualmente para os níveis de tensão. A transferibilidade dessas soluções e os testes de campo dos sistemas de assistência são componentes centrais do projeto. A observabilidade suficiente forma a base para qualquer automação nas redes de distribuição. Quanto menor o nível de tensão, menos se sabe atualmente sobre o estado real da rede. No GridAssist, portanto, a observabilidade necessária será estabelecida primeiro. Além da instalação da tecnologia de medição, conceitos apropriados precisam ser desenvolvidos sobre como os dados de medição podem ser integrados de forma mais eficaz aos respectivos operadores de rede e seus processos. Com tecnologia de medição e comunicação suficientemente instalada, ou seja, dada a observabilidade, o respectivo estado da rede pode então ser analisado. Além dos métodos analíticos, métodos baseados em dados serão usados. Com base na análise do estado da rede, as decisões serão tomadas pelos sistemas de assistência. Elas podem variar de recomendações de ação para o operador do sistema até despacho flexível totalmente automatizado. A Siemens contribui com sua experiência em automação de rede e desenvolvimento de software, especialmente na área de gêmeos digitais e IA. Um aspecto central do GridAssist é a automação de processos na rede de distribuição. Isso é indispensável devido aos desenvolvimentos atuais. Além desses aspectos técnicos, o projeto visa reduzir os custos operacionais e de investimento dos operadores da rede. Isso é alcançado por meio de um melhor gerenciamento de ativos e da redução da necessidade de expansão da rede.

Parceiros do consórcio:

ELW Verteilnetz GmbH

Fornecimento de energia Gera GmbH

OPAL-RT Alemanha GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Universidade Friedrich-Alexander Erlangen-Nuremberg)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Contatos:

Gerente de projeto: annebauer@siemens.com e christian.scheibe@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

KoLibri (FKZ: 03LB3039A) - Projeto conjunto: estruturas leves complexas para aplicações eletrônicas em mobilidade; Subprojeto: Concepção e teste de demonstradores de espuma metálica para eletrônica de potência em mobilidade

Duração: 1º de dezembro de 2021 - 28 de fevereiro de 2025

O projeto KoLibri aborda o resfriamento de motores eletrônicos e eletrônicos de potência por meio do uso de novas estruturas leves feitas de espumas metálicas de células abertas. Espera-se que eles ofereçam melhor desempenho de resfriamento e, principalmente, permitam novos designs. Ao usar estruturas de espuma metálica de célula aberta, o desempenho de resfriamento deve ser aumentado em 20-50% no mesmo espaço de instalação ou, para o mesmo desempenho, o peso deve ser reduzido em 50%. Além disso, espera-se que os métodos de fabricação abordados, como fundição e revestimento de precisão, levem a uma redução de custos de 75% em comparação com a manufatura puramente aditiva (por exemplo, sinterização seletiva a laser). Além disso, as vantagens estruturais e mecânicas das espumas metálicas (alta relação rigidez/volume) permitem a integração dos resfriadores no design da respectiva aplicação, alcançando assim uma maior redução de peso ao alavancar a capacidade mecânica de carga em conjunto com o resfriamento. Outro foco de pesquisa é a impressão direta de estruturas de espuma metálica em módulos de potência. Isso melhora o desempenho térmico e, ao mesmo tempo, economiza peso e recursos, pois uma placa de base convencional para o resfriador pode ser omitida. Como somente soluções técnicas circulares no ciclo de vida dos componentes têm menores impactos ambientais do que as soluções padrão, o projeto também aborda a decomposição do composto e a recuperação única dos materiais usados, embora o manuseio de superfícies galvanizadas seja considerado desafiador do ponto de vista da reciclagem. As soluções técnicas desenvolvidas são intersetoriais e abrangem todo o espectro de mobilidade (carros, ônibus, caminhões, trens, voos elétricos,...). Ao longo do projeto, os dados e o software de avaliação do ciclo de vida serão desenvolvidos para permitir uma fácil avaliação ambiental para projetistas nas fases iniciais do projeto no futuro.

Parceiros do consórcio:

Valeo Automotive Germany GmbH

iPoint-Systems GmbH

HSO Herbert Schmidt GmbH e companhia KG

NRU GmbH

Technische Universität Bergakademie Freiberg (Universidade Técnica Bergakademie Freiberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Technische Universität Dresden (Universidade Técnica de Dresden)

Contatos:

Gerente de projeto: christian.baar@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

LeIko (FKZ 03EI6041A) - Projeto conjunto: capacitores de filme confiáveis com maior potencial de energia; subprojeto: modelos de vida útil e nanotecnologia para capacitores de filme com maior potencial de energia como componente para melhorar a infraestrutura de rede

Duração: 1º de fevereiro de 2021 - 31 de julho de 2024

O objetivo geral do projeto de pesquisa OntoMat é pesquisar soluções de desenvolvimento e otimização de materiais com base em dados para componentes termoplásticos e reforçados com fibra termofixa usados industrialmente, bem como os materiais e processos de fabricação usados para sua produção, incluindo a consideração dos ciclos dos materiais. Atualmente, uma descrição harmonizada das relações entre material, processo e componente não está disponível para materiais reforçados com fibra. Da mesma forma, a integridade dos dados é insuficiente, desde a caracterização do material por meio de métodos de simulação até os processos de fabricação. A pesquisa em uma descrição ontológica harmonizada, portanto, libera um potencial anteriormente não utilizado para o desenvolvimento de materiais orientados por dados e otimização de processos. Este subprojeto aborda especificamente:

• Desenvolvimento de relações causais relevantes (descrição digital do material),

• Elaboração, construção e validação da cadeia de processos de simulação multiescala com integração de processos e

• Análise e incorporação do ciclo do material na descrição ontológica.

Aqui, com um foco de material em compósitos poliméricos moldáveis por compressão por injeção, como SMCs, descrições formalizadas do “fluxo de trabalho de engenharia” em níveis de macro e microescala devem ser desenvolvidas. As relações causais relevantes resultantes formam a base para a criação de ontologias em escala cruzada e o estabelecimento da cadeia de processos de simulação multiescala bidirecional como o segundo foco. A promoção dos ciclos de materiais constitui o terceiro foco. Para isso, é necessário determinar as influências de propriedades de materiais potencialmente de menor qualidade e, por outro lado, mapear os processos de reciclagem na descrição ontológica, a fim de promover desenvolvimentos sustentáveis já na fase de projeto.

Parceiros do consórcio:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (associação registrada do FIBRE Institute Bremen)

• BIAS - Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH (BIAS - Instituto de Tecnologia de Feixe Aplicado de Bremen GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (associação registrada do Centro Aeroespacial Alemão)

• Hans Weber Machinenfabrik GmbH

Contatos:

• Gerente de projeto: martin.koerdel@siemens.com

• Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Projeto conjunto: Desenvolvimento de produto considerando a avaliação de sustentabilidade suportada por simulação (PredicTeco) - Subprojeto: Gêmeo Digital Verde Contínuo com Conexão de Processos de Fabricação Virtuais e Físicos para Design e Otimização Sustentáveis

Duração: 1 de junho de 2023 - 31 de maio de 2026

O objetivo geral do projeto é fornecer uma plataforma para avaliar e otimizar a sustentabilidade dos processos de fabricação que consomem muitos recursos já na fase de projeto. A modelagem dos processos de fabricação serve como base. Assim, todos os dados esperados e seu agrupamento são conhecidos no início do processo e podem ser fornecidos como uma estrutura de dados em um gêmeo digital verde. Com base na estrutura de dados, interfaces para previsão de sustentabilidade usando o software LCA são fornecidas. Devido aos fluxos de informações conhecidos, avaliações preliminares eficientes podem ser utilizadas por meio da Edge Computing. Especificamente, os seguintes sub-objetivos são abordados:

Desenvolvimento de critérios e indicadores quantificáveis e mensuráveis para avaliar a pegada ecológica dos processos de fabricação de compósitos
Integração de critérios e indicadores relevantes em ferramentas de simulação para projetar layouts de fábrica e etapas do processo com base nos valores-alvo
Integração de critérios relevantes em ferramentas de planejamento de manufatura específicas do produto para projetar o design do produto (CAE/CAM) com base nos valores-alvo
Aquisição automatizada e padronizada de dados em tempo real, pré-processamento, documentação e comparação dos dados coletados com valores-alvo definidos como base para soluções de otimização verdadeiramente implementáveis.

Com base nisso, o subprojeto pode ser dividido em 5 objetivos de trabalho:

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Projeto conjunto: Desenvolvimento de produto considerando a avaliação de sustentabilidade suportada por simulação (PredicTeco) - Subprojeto: Gêmeo Digital Verde Contínuo com Conexão de Processos de Fabricação Virtuais e Físicos para Design e Otimização Sustentáveis

Duração: 1 de junho de 2023 - 31 de maio de 2026

Desenvolvimento de critérios e indicadores quantificáveis e mensuráveis para avaliar a pegada ecológica dos processos de fabricação de compósitos
Integração de critérios e indicadores relevantes em ferramentas de simulação para projetar layouts de fábrica e etapas do processo com base nos valores-alvo
Integração de critérios relevantes em ferramentas de planejamento de manufatura específicas do produto para projetar o design do produto (CAE/CAM) com base nos valores-alvo
Aquisição automatizada e padronizada de dados em tempo real, pré-processamento, documentação e comparação dos dados coletados com valores-alvo definidos como base para soluções de otimização verdadeiramente implementáveis.

Com base nisso, o subprojeto pode ser dividido em 5 objetivos de trabalho:

O desenvolvimento de modelos abrangentes de LCA Cradle-to-Cradle para componentes baseados em materiais compósitos
A expansão das soluções de simulação de processos existentes nos níveis de fabricação e fábrica para incluir os critérios e indicadores de avaliação desenvolvidos
A integração de indicadores e critérios de avaliação no planejamento de manufatura específico do produto (CAM)
A aquisição e o processamento de dados reais do processo usando dispositivos de ponta
Demonstração e coleta de requisitos para transferência para uma ampla manufatura

Parceiros do consórcio:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realization und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

ENTRE EM CONTATO COM A Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (associação registrada do Centro Aeroespacial Alemão)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Contatos:

Gerente de projeto: oliver.lohse@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Projeto conjunto: aumento da vida útil do conversor por meio da otimização de componentes usando o Digital AI Twin - PV4life; Subprojeto: previsão da vida útil dos componentes do conversor baseada em sensores

Duração: 1º de agosto de 2023 - 31 de julho de 2026

Neste subprojeto, a Siemens AG está pesquisando a utilização aprimorada e mais confiável de sistemas baseados em conversores e seus componentes críticos. O uso mais eficiente dos conversores de energia, juntamente com a extensão associada de sua vida útil e maior confiabilidade, pode economizar recursos naturais. O objetivo do subprojeto da Siemens AG é o monitoramento de condições baseado em sensores, que permite que o envelhecimento determinado seja incorporado a uma estratégia operacional individual que utiliza de forma otimizada o sistema fotovoltaico sem desperdiçar energia ou vida útil. Sensores adicionais no módulo de potência serão usados para fazer previsões de vida útil, que servirão de base para modelos de sistemas inversores fotovoltaicos. Para este propósito, sensores adequados serão selecionados e avaliados experimentalmente em relação à sua sensibilidade para detecção de envelhecimento dos componentes do conversor. Testes de vida útil acelerada gerarão várias falhas de envelhecimento, que serão detectadas e avaliadas precocemente pelos sensores. Os dados do sensor coletados durante os experimentos serão comparados com os dados convencionais de testes de vida útil acelerada para avaliar o valor agregado do monitoramento da vida útil baseado em sensores. Para isso, bancos de teste específicos para semicondutores serão configurados para otimizações com suporte metrológico, e a tecnologia de sensores no módulo de potência será expandida. A Siemens fornecerá os dados de medição baseados em sensores de testes de vida útil acelerada aos parceiros do projeto para o desenvolvimento de modelos digitais gêmeos que consideram fenômenos de envelhecimento e cargas individuais que ocorrem na aplicação. Em particular, os dados do sensor gerados servirão como entrada para modelos de vida baseados em IA nos parceiros do projeto. Esses modelos otimizam a utilização e a vida útil dos sistemas inversores fotovoltaicos ajustando os parâmetros operacionais de acordo com o aumento do envelhecimento.

Parceiros do consórcio:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Universidade de Ciências Aplicadas de Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Alemanha GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para a Promoção da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Contatos:

Gerente de projeto: kai.kriegel@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projeto colaborativo: Gerenciamento de energia multimodal com capacidade de implantação do REMEASURE para supermercados; Subprojeto: Modelo de mudança de carga multimodal preditiva em um supermercado piloto

Duração: 1º de dezembro de 2022 - 30 de novembro de 2025

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projeto colaborativo: Gerenciamento de energia multimodal com capacidade de implantação do REMEASURE para supermercados; Subprojeto: Modelo de mudança de carga multimodal preditiva em um supermercado piloto

Duração: 1º de dezembro de 2022 - 30 de novembro de 2025

Para cumprir as metas climáticas nacionais e europeias, a expansão da geração de eletricidade flutuante renovável deve ser acelerada e utilizada com eficiência. Além da expansão onerosa das redes de energia e das capacidades de armazenamento, os sistemas de energia locais existentes podem ser usados para mudar a demanda em relação ao fornecimento de energia renovável por meio da mudança de carga multimodal. É necessária uma solução rápida, escalável e econômica. Os supermercados são de grande interesse porque seus sistemas de energia são amplamente padronizados. Além disso, eles são totalmente equipados com tecnologia de medição e têm um alto grau de automação. O potencial de mudança de carga existe devido à flexibilidade da rede de refrigeração local do supermercado em conjunto com consumidores de refrigeração controláveis, como congeladores ou câmaras frigoríficas. Atualmente, os sistemas de energia em supermercados de última geração são normalmente operados puramente orientados pela demanda, com base em regras estáticas. Essa operação não é eficaz, pois o fornecimento de energias renováveis flutuantes não é levado em consideração e, portanto, não pode ser utilizado com eficiência. O objetivo do projeto é investigar se a utilização eficiente de energias flutuantes e renováveis é possível por meio da mudança de carga multimodal, particularmente no que diz respeito ao fornecimento de refrigeração de supermercados. Isso considerará os preços dinâmicos da eletricidade e as previsões de condições de contorno dinâmicas, como cargas básicas elétricas e térmicas. A viabilidade técnica será demonstrada em simulação e validada na operação real de um supermercado piloto. O esforço para instalar o sistema de gerenciamento de energia e qualquer atualização necessária do sistema de energia, por exemplo, por meio de dispositivos de medição adicionais ou ajustes na automação, deve ser mantido o mais baixo possível.

Parceiros do consórcio:

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Pessoas de contato:

Gerente de projeto: stefan.langemeyer@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

RIESIQ (01IS24087A) - Projeto colaborativo: pesquisa e teste de novos métodos de IA para sistemas de nível industrial robustos, inteligentes e eficientes

Duração: 1º de dezembro de 2024 - 30 de novembro de 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Projeto colaborativo: pesquisa e teste de novos métodos de IA para sistemas de nível industrial robustos, inteligentes e eficientes

Duração: 1º de dezembro de 2024 - 30 de novembro de 2027

O objetivo deste projeto de pesquisa é superar os déficits dos modelos generativos de IA ou modelos de grande linguagem (LLM) no que diz respeito à sua aplicabilidade em processos de produção industrial. O foco está em pesquisar e testar métodos de aprendizado robustos, porém flexíveis, que permitem que sistemas dinâmicos complexos e processos físicos sejam modelados com precisão suficiente, bem como controlados de forma inteligente e interpretável. Os requisitos de recursos necessários durante o treinamento e a inferência devem ser minimizados por algoritmos com eficiência de dados para garantir o uso sustentável e ecologicamente correto em escala industrial. Para atingir esses objetivos, a ênfase será colocada em um acoplamento escalável e sinérgico de algoritmos de ML e métodos de simulação numérica, bem como em métodos de RL resilientes e práticos para otimização de controle baseados neles. Os métodos resultantes devem atender simultaneamente às altas demandas de transparência e explicabilidade, razão pela qual um foco adicional é pesquisar novas técnicas de interpretação para arquiteturas de modelos estruturados. Os módulos de solução de IA recém-desenvolvidos serão testados de forma protópica e prática usando processos automatizados de produção e garantia de qualidade na fabricação de células de bateria de íon-lítio, demonstrando assim o valor agregado do processo de transformação impulsionado pela IA em direção a uma fábrica escalável e flexível do futuro.

Parceiros do consórcio:

deepset GmbH

Universidade Técnica de Berlim (TU Berlin)

Pessoas de contato:

Gerente de projeto: marc.weber@siemens.com

Gerente financeiro: roland.deak@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Projeto colaborativo: estendendo a vida útil dos sistemas de armazenamento por meio do gerenciamento de microciclos com monitoramento contínuo da condição - VALUE-M

Duração: 1 de junho de 2023 - 31 de maio de 2026

A Siemens AG atua no mercado como fornecedora de soluções e componentes, bem como parceira de desenvolvimento de projetos. Nesse contexto, a Siemens trabalhará principalmente na implementação técnica e na potencial exploração comercial dos resultados do projeto VALUE-M. No desenvolvimento de algoritmos, a Siemens garantirá a compatibilidade com projetos de terceiros em andamento e a viabilidade em sistemas industriais. Além da implementação de software de comunicação e sistemas em nuvem, o que é menos crítico para o VALUE-M, o foco está no desenvolvimento de unidades de controle locais que operem de forma otimizada o respectivo sistema de armazenamento a ser controlado, usando os algoritmos desenvolvidos em uma estrutura multiuso para várias formas de gerenciamento simultaneamente. Para verificar na prática o potencial econômico de um algoritmo estendido e da tecnologia de controle no espírito do projeto, os sistemas de demonstração individuais serão gerenciados por uma empresa terceirizada de comercialização de eletricidade. No lado do hardware, métodos para a integração técnica de unidades de armazenamento de segunda vida serão desenvolvidos, onde os sistemas fornecidos por terceiros podem ser concluídos com tecnologia de controle adequada. Especificamente para o gerenciamento multiuso, incluindo reserva instantânea, reservas de energia suficientes e alta velocidade de reação serão garantidas na seleção de eletrônicos de potência para compensar distúrbios na rede de muito curto prazo.

Parceiros do consórcio:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Universidade RWTH Aachen)

Pessoas de contato:

Gerente de projeto: heiko.winterstein@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Projeto colaborativo: mitigação confiável de distúrbios em redes de energia usando componentes de borda compatíveis em tempo real

Duração: 1º de novembro de 2022 - 31 de outubro de 2025

Motivação: A qualidade do fornecimento elétrico em redes industriais se deteriorou significativamente devido aos consumidores cada vez mais complexos e altamente dinâmicos que causam distúrbios na rede. Ao mesmo tempo, os sistemas da Indústria 4.0 altamente conectados em rede são muito sensíveis a esses distúrbios da rede. Isso leva cada vez mais a paralisações da fábrica com altos custos. Atualmente, cargas fortes ou interferências mútuas desfavoráveis dos componentes da rede não podem ser detectadas com antecedência. Os principais objetivos do VE4 são a detecção contínua e a compensação ativa inteligente de distúrbios nas redes de fornecimento de energia elétrica para a indústria. Um aumento significativo na robustez, bem como na eficiência energética e de recursos, deve ser alcançado. Para este propósito, um novo sistema de compensação digital distribuído deve ser desenvolvido. Isso consiste em uma rede de sensores heterogêneos com capacidade em tempo real e dispositivos de ponta, que permitem a previsão rápida de sinais de perturbação com base em ML e calculam os sinais de contra-acoplamento para compensar os distúrbios. Os sinais de contra-acoplamento são finalmente devolvidos à rede por filtros ativos. Assim, estão sendo criadas as bases para o monitoramento flexível da planta e o controle em tempo real por meio de tecnologias de dispositivos de ponta. As interfaces devem ser padronizadas. Isso torna o sistema expansível de forma flexível para uma ampla gama de tarefas de controle e diagnóstico em redes digitais de energia — muito além da compensação ativa de distúrbios pretendida no projeto. A instalação de diagnóstico e compensação de distúrbios baseada em dispositivos de ponta para redes digitais de fornecimento de energia industrial moderna deve ser desenvolvida em várias etapas. Hardware e software serão conceituados e realizados prototipicamente. Isso inclui nós de medição em rede sincronizados em tempo real, dispositivos periféricos com métodos de ML, um computador em nuvem e os filtros ativos sincronizados no tempo. O desempenho será avaliado em um demonstrador geral do sistema em uma planta real.

Parceiros do consórcio:

Technische Universität Dortmund (Universidade Técnica de Dortmund)

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Sociedade Fraunhofer para o Avanço da Pesquisa Aplicada, associação registrada)

Bleenco GmbH

Pessoas de contato:

Gerente de projeto: stefan.haensel@siemens.com

Gerente financeiro: bianca.miene@siemens.com

Provedor de financiamento: BMFTR

Projetos de financiamento: a Siemens como parceira

Aqui você encontrará projetos de financiamento nacionais e internacionais nos quais a Siemens está participando, não apenas ultrapassando os limites do que é tecnologicamente possível, mas também desenvolvendo soluções sustentáveis e globais para alguns dos desafios mais urgentes do nosso tempo.

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Projetos de financiamento

Projetos de pesquisa e desenvolvimento financiados publicamente (nacionais)

3D-i-GeneralTol (FKZ 03TN0057A) - Modelagem 3D com tolerâncias gerais implícitas com base na DIN ISO 2768-1/2 ou DIN 2769 para o desenvolvimento adicional da ISO 22081 - 3D-i-GeneralTol

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Módulos de computação de ponta para fabricação de eletrônicos resilientes com otimização adaptativa de processos

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DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Otimização de fabricação baseada em dados de células de bateria com base em dados de fim de linha por meio do uso massivo de algoritmos de aprendizado de máquina e análise em linha

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Gêmeos digitais para plantas de produção de H2

DigiZug3d (FKZ 13IK031A) - Projeto conjunto: aprovação digital de componentes impressos em 3D para veículos ferroviários (DigiZug3d) - Subprojeto: Digitalização e industrialização do processo LPBF

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Projeto conjunto: Design digital de materiais e processos para manufatura aditiva baseada em fio - DiMAD -; Subprojeto: Cadeia de fabricação digital para o processo WAAM de aços de alta liga

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Projeto conjunto: Fabricação de células de bateria baseada em dados e sensores - DORSMAN; Subprojeto: aceleração da finalização celular e melhoria da qualidade de baterias de íon-lítio por meio do uso de tecnologia e medição inovadoras de sensores

EnABLE (FKZ 03EN3061A) - Projeto conjunto ENEFF:stadt: Enable - Integração vertical de sistemas de comunicação e controle para ativar a flexibilidade para otimização de energia em todo o distrito. Subprojeto: Controle otimizado do sistema de energia (Siemens)

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Projeto conjunto: novas estruturas de rede de energia para a transição energética

eViProd (FKZ 03EE5133A) - Projeto conjunto: revestimento térmico com evidência de dados de componentes de turbinas a gás altamente estressados para produção de energia alternativa; Título do subprojeto: eViProd - Gerenciamento de dados e IA para otimização de revestimento por pulverização

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Projeto conjunto: Security through Photonic System Integration in Glass Foils; Subprojeto: Sensor de corrente óptica integrado planar

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Projeto conjunto: eletrônica de potência sustentável com resfriamento inovador para aumentar a reciclabilidade - GreenInverter; subprojeto: variantes tecnológicas e sistema inversor

GridAssist (03EI6126A) - Projeto conjunto: Sistemas de assistência para operação automatizada otimizada do sistema em redes de distribuição - Título do subprojeto: Operação otimizada do sistema

HyflexBahn (FKZ 03ETE045A) - Projeto conjunto: sistemas de baterias híbridos e flexíveis no transporte ferroviário (HyflexBahn)

KoLibri (FKZ: 03LB3039A) - Projeto conjunto: estruturas leves complexas para aplicações eletrônicas em mobilidade; Subprojeto: Concepção e teste de demonstradores de espuma metálica para eletrônica de potência em mobilidade

LeIko (FKZ 03EI6041A) - Projeto conjunto: capacitores de filme confiáveis com maior potencial de energia; subprojeto: modelos de vida útil e nanotecnologia para capacitores de filme com maior potencial de energia como componente para melhorar a infraestrutura de rede

Profit_MQ (FKZ 10200314) - Processo de qualificação de material para métodos de fusão a laser em leito de pó

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Projeto conjunto: aumento da vida útil do conversor por meio da otimização de componentes usando o Digital AI Twin - PV4life; Subprojeto: previsão da vida útil dos componentes do conversor baseada em sensores

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Projeto colaborativo: Gerenciamento de energia multimodal com capacidade de implantação do REMEASURE para supermercados; Subprojeto: Modelo de mudança de carga multimodal preditiva em um supermercado piloto

RIESIQ (01IS24087A) - Projeto colaborativo: pesquisa e teste de novos métodos de IA para sistemas de nível industrial robustos, inteligentes e eficientes

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VE4 (FKZ 16ME0735K) - Projeto colaborativo: mitigação confiável de distúrbios em redes de energia usando componentes de borda compatíveis em tempo real

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Projetos de financiamento

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Ferramenta 3D geral (FKZ 03TN0057A)

AdapEdge (FKZ 16ME0547K)

Adhybau 2 (20M2202A)

Bolero (FKZ 03EI4041A)

VERDE CBC (FKZ 13N15451)

NARCISO (FKZ 03XP0389A)

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A)

DigiZu G3D (FKZ 13IK031A)

DiMAD (FKZ 13XP5188A)

DORSMAN (FKZ 03XP0633A)

Habilitar (FKZ 03EN3061A)

ASSEGURE3 (FKZ 03SFK1A0-3)

EviProd (FKZ 03EE5133A)

F-HIL recarregado (FKZ 03EI6104A)

Protetor de vidro 3D (FKZ: 13N16851)

Inversor verde (FKZ 03EN4079A)

Grid Assist (03EI6126A)

Teleférico Hyflex (FKZ 03ETE045A)

Kolibri (ZF: 03LB3039A)

OntoMat (13XP5197A)

PredicTeco (FKZ 01MN23014A)

Profit_MQ (FKZ 10200314)

PV4Life (FKZ 03EE1165A)

MEDIR NOVAMENTE (FKZ 03EN6022A)

RIESIQ (01IS24087A)

VALOR-M (FKZ 16BZF332A)

VE4 (ATÉ 16ME0735K)

Projetos de financiamento: a Siemens como parceira

ABILITY — Tablet háptico para acessibilidade de conteúdo digital para deficientes visuais

ADRA-e — Coordenação, conscientização, padronização e adoção de IA, dados e robótica europeus confiáveis

ADROIT-6G — Arquitetura distribuída, aberta e programável baseada em inteligência artificial para redes 6G

AerOS — Metasistema operacional europeu autônomo, escalável, confiável e inteligente para o continuum IoT edge-cloud

Confiança automática

AVEL — Desenvolvimento de um composto de envasamento inorgânico para máquinas elétricas e eletrônica de potência

CODECO — Orquestração cognitiva descentralizada de nuvem periférica

Coevolução

COGNIFOG — Tecnologias e soluções para negociação de dados, monetização, troca e interoperabilidade

Connect4HCA — Rede de comunicação flexível baseada em drones com funcionalidade de sensor para instalações de produção modernas

CONTENHA — Ameaças do domínio digital

CTSimu2 — Simulação realista de sistemas reais de tomografia computadorizada de raios-X

ECO:DIGIT (projeto colaborativo) — Habilitando a computação verde e a transformação digital; subprojeto: Habilitando a computação de ponta verde

EDGELESS — Nuvem cognitiva: continuidade de computação habilitada por IA da nuvem à borda (RIA)

EMDRIVE — Desempenho de computação incorporado e hierarquia de diagnóstico, dos sensores à borda

EREP — Remanufatura bem-sucedida por meio de tomada de decisão baseada em dados e planejamento inteligente de processos

EuroBin — rede europeia de robótica e IA

EvoFrame — Desenvolvimento e validação de uma estrutura evolutiva e centrada no ser humano para organizações capazes de transformação

HEROES — Sistemas eletrônicos de energia inteligentes altamente eficientes e confiáveis

Hexa-X-II — 6G — iniciativa emblemática europeia

HoverGaN — Desenvolvimento de semicondutores de potência GaN inovadores para aplicações de alta tensão

HTA 2.0 — Âncoras de confiança de hardware para a próxima geração de sistemas embarcados seguros

MEDAL — Lago de dados médicos para apoio à decisão médica baseado em IA

NextGenai — Inteligência artificial de última geração

RADAR — IA robusta para indústrias digitais

REBOOT — Tecnologias de computação resilientes e com baixo consumo de energia para uma transformação digital sustentável

SafeOps — Operações industriais seguras por meio de sistemas de assistência baseados em IA

SEASON — Redes Continuum seguras e com consciência de energia definidas por software

TESLA — Gerenciamento do ciclo de vida de IA confiável, explicável e seguro

VITAMIN — IA confiável para aplicações industriais

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