Dự án tài trợ

3D-i-GeneralTol (FKZ 03TN0057A) - Mô hình hóa 3D với dung sai tổng quát suy ra tự động dựa trên DIN ISO 2768-1/2 hoặc DIN 2769 nhằm tiếp tục phát triển tiêu chuẩn ISO 22081 - 3D-i-GeneralTol

Thời gian thực hiện: 01/10/2023 – 30/09/2025

Siemens AG (SAG), Siemens Energy Global GmbH & Co. KG (SE) và Technische Universität Dresden (TUD) hợp tác triển khai dự án nhằm thúc đẩy áp dụng rộng rãi phương thức làm việc kỹ thuật số dựa trên mô hình 3D trong ngành công nghiệp Đức. Trong khuôn khổ dự án, nhóm dự án phát triển một quy ước tiêu chuẩn cho phép xác định các bề mặt có dung sai trực tiếp từ mô hình hình học 3D CAD mà không cần chỉ định rõ kích thước hoặc hình dạng. Quy ước này giúp bổ trợ và đơn giản hóa việc áp dụng hệ thống Thông số kỹ thuật hình học của sản phẩm (GPS) hiện hành (ISO 16792, ISO 22081), đặc biệt đối với các yếu tố hình học có mức độ quan trọng thấp về mặt chức năng hoặc công nghệ. Việc tích hợp quy ước này vào hệ thống tiêu chuẩn GPS vốn đã được ngành công nghiệp áp dụng rộng rãi sẽ góp phần bảo đảm khả năng triển khai trong thực tế. Khái niệm quen thuộc về dung sai tổng quát (kích thước tự do) cũng được mở rộng để có thể áp dụng trực tiếp trong mô hình 3D CAD đối với các yếu tố hình học không được chỉ định kích thước hoặc dung sai, qua đó giúp tiết kiệm đáng kể thời gian trong quá trình thiết kế và xử lý kỹ thuật.

Đối tác liên danh:

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Technische Universität Dresden

Liên hệ:

Quản lý dự án: christian.lipp@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - Mô-đun điện toán biên cho sản xuất điện tử linh hoạt với tối ưu hóa quy trình thích ứng

Thời lượng: 1 tháng 7 năm 2022 - ngày 31 tháng 12 năm 2025

Dự án này nhằm tối ưu hóa việc sản xuất các sản phẩm trong môi trường Công nghiệp 4.0. Mục tiêu bao quát của dự án là tối ưu hóa quy trình thích ứng trong các môi trường sản xuất phức tạp, thậm chí phân bố không gian thông qua việc sử dụng và đánh giá thông tin/dữ liệu có sẵn miễn phí. Đối với các tình huống khác nhau, dữ liệu này có thể được sử dụng để tối ưu hóa năng suất và chất lượng sản xuất đến giá trị mục tiêu. Một mặt, điều này áp dụng cho sản xuất hiệu quả cao, nơi vẫn có thể đạt được mức tăng năng suất, ví dụ, bằng cách điều chỉnh chiến lược thử nghiệm đã chọn. Tuy nhiên, nó cũng áp dụng cho sản xuất bị mất cân bằng do nguyên liệu thô kém hơn hoặc giả hoặc thậm chí bởi một cuộc tấn công có mục tiêu vào các máy riêng lẻ, và có thể nhanh chóng được đưa trở lại chế độ hoạt động đáng tin cậy thông qua phát hiện sớm các chế độ hoạt động không ổn định. Để đạt được mục tiêu này, dự án sẽ kết hợp các phương pháp đánh giá dữ liệu sử dụng AI/học tập liên kết với việc sử dụng các mô-đun điện toán biên có các bộ xử lý chuyên về hợp nhất dữ liệu và mạng cảm biến phổ quát liên quan. Mạng này sẽ được sử dụng để thu thập cục bộ dữ liệu có sẵn miễn phí - ví dụ, dữ liệu môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, gia tốc và tiếng ồn hoạt động được đo lường, nhưng các giá trị thay thế như bức xạ UV, chất lượng không khí, trường E và B, v.v., cũng có thể. Dữ liệu sẽ được xử lý, cô đọng và đánh giá bởi AI; sau khi so sánh với các thông số chất lượng và năng suất của sản xuất, mức điều kiện cho quá trình sản xuất đang diễn ra sẽ được xác định. Mức điều kiện này được thiết kế độc lập với cơ sở hạ tầng sản xuất kỹ thuật số hiện có và do đó đóng vai trò là nguồn dữ liệu độc lập cho các quyết định tối ưu hóa sản xuất. Thông qua vòng lặp phản hồi, AI nhằm liên tục học hỏi và cải thiện các quyết định của mình.

Đối tác liên minh:

• Đại học Bielefeld (Đại học Bielefeld)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Đại học Kỹ thuật Berlin)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Hiệp hội phụ nữ để thúc đẩy tổ chức nghiên cứu đầu tư (Hiệp hội Fraunhofer vì sự tiến bộ

Liên hệ:

Quản lý dự án: matthias.heimann@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

AdHyBau2 (20M2202A) - Dự án tổng thể: Phát triển hệ thống động lực điện – hydro có thể chứng nhận cho máy bay và thử nghiệm động cơ điện làm mát ở nhiệt độ cực thấp - AdHyBau2; - Tiểu dự án: Phương pháp phát triển số và các mô hình sản xuất đổi mới cho truyền động điện hiệu suất cao với công nghệ làm mát ở nhiệt độ cực thấp.

Thời gian thực hiện: 01/08/2024 – 31/07/2028

Dự án tập trung phát triển các phương pháp số hóa, các hướng tiếp cận mới trong công nghệ sản xuất bồi đắp và nghiên cứu những công nghệ đột phá dành cho máy điện. Dự án kế thừa kết quả từ dự án trước và mở rộng thêm các nội dung quan trọng nhằm đáp ứng yêu cầu chứng nhận trong ngành hàng không trong tương lai. Một mục tiêu quan trọng của dự án là xây dựng Bản sao số của bộ truyền động điện làm mát bằng hydro. Phương pháp rút gọn mô hình giúp giảm đáng kể thời gian và nguồn lực tính toán, nhờ đó có thể sử dụng Bản sao số trong không gian ảo công nghiệp, đồng thời thúc đẩy quá trình số hóa trong nghiên cứu và phát triển. Trong khuôn khổ dự án, nhóm nghiên cứu cũng phát triển các phương pháp sản xuất tiên tiến, đồng thời nghiên cứu và đánh giá vật liệu cùng linh kiện về đặc tính và chất lượng. Các tham số vật liệu bổ sung nhằm mô tả đầy đủ đặc tính đàn hồi của vật liệu giữ vai trò đặc biệt quan trọng trong quá trình thiết kế. Đối với lĩnh vực hàng không, việc nghiên cứu toàn diện các quy trình sản xuất mới và bảo đảm khả năng chế tạo vật liệu với chất lượng ổn định và có khả năng tái lập là điều kiện then chốt để đáp ứng yêu cầu chứng nhận. Khả năng kiểm soát an toàn và ổn định các quy trình sản xuất chính là nền tảng để đạt được mục tiêu này. Cụ thể, dự án tiếp tục phát triển công nghệ phun khí lạnh cho đồng, với trọng tâm nghiên cứu là tạo ra các cấu trúc rỗng bằng đồng thông qua việc lần đầu kết hợp hai quy trình sản xuất bồi đắp. Trong hệ thống truyền động điện, dự án cũng tiến hành nghiên cứu tiềm năng của các công nghệ đột phá, đặc biệt là khả năng ứng dụng vật liệu siêu dẫn trong hệ truyền động cho ứng dụng mục tiêu của dự án. Tính khả thi của bộ truyền động điện làm mát ở nhiệt độ cực thấp sẽ được kiểm chứng bằng một mô hình thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. Việc thiết kế, lắp đặt, đưa vào vận hành và thử nghiệm hệ truyền động trong điều kiện phòng thí nghiệm là một phần quan trọng của dự án.

Đối tác liên danh:

Karlsruher Institut für Technologie (Viện Công nghệ Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Đại học Kỹ thuật Dresden)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Hiệp hội Fraunhofer thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, tổ chức đã đăng ký)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Liên hệ:

Quản lý dự án: christian.weidermann@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

BoLeRo (FKZ 03EI4041A) - Dự án hợp tác: BoLeRo – Giám sát quá trình lão hóa của hệ thống lưu trữ pin tĩnh bằng các phương pháp dựa trên nền tảng đám mây nhằm kéo dài tuổi thọ, giảm công tác bảo trì và tối ưu hóa quản lý vận hành; Tiểu dự án: Dịch vụ số cho hệ thống lưu trữ pin

Thời gian thực hiện: 01/10/2021 – 30/09/2024

Các hệ thống lưu trữ pin tĩnh quy mô lớn cung cấp những dịch vụ quan trọng cho hệ thống điện trong tương lai, đặc biệt trong bối cảnh sản lượng điện từ các nguồn năng lượng tái tạo ngày càng tăng. Dự án đề xuất một hệ thống dựa trên nền tảng đám mây để giám sát và tối ưu hóa vận hành các hệ thống lưu trữ pin. Hệ thống này hướng tới các ứng dụng công nghiệp và giải quyết những câu hỏi nghiên cứu sau:

• Thu thập và cung cấp dữ liệu từ các tế bào pin trong quá trình vận hành
• Phát triển giải pháp đám mây phục vụ giám sát, phân tích và xây dựng mô hình cho hệ thống lưu trữ năng lượng tĩnh
• Phát triển các phương pháp mới và cải tiến để trích xuất các tham số pin biến đổi theo thời gian (ví dụ như dung lượng và Mô hình bản sao số) từ dữ liệu thực tế của hệ thống quản lý pin (BMS) trong quá trình vận hành thông thường
• Cải thiện chiến lược vận hành nhờ các mô hình pin chính xác hơn và yêu cầu biên độ an toàn thấp hơn
• Cung cấp giải pháp tổng thể có khả năng tự động hóa nhằm giảm chi phí dịch vụ
• Giảm yêu cầu kỹ thuật đối với việc vận hành hệ thống pin, đồng thời vẫn đáp ứng các yêu cầu riêng của từng dự án và từng khách hàng
• Phát triển phương pháp bảo đảm vận hành an toàn cho pin trong suốt vòng đời, bao gồm cả giai đoạn sử dụng thứ hai
• Phân tích tác động kinh tế của từng chiến lược vận hành

Kết quả của dự án sẽ được trình diễn trong quá trình vận hành thực tế tại cơ sở lưu trữ năng lượng quy mô lớn Freimann của Công ty Điện lực Thành phố München. Hệ thống trình diễn sẽ cho thấy độ chính xác của việc ước lượng các tham số pin cũng như những cải thiện trong vận hành hệ thống pin. Các kết quả này sẽ được kiểm chứng thông qua các thử nghiệm thực tế với hệ thống lưu trữ pin.

Đối tác liên danh:

Technische Universität München (Đại học Kỹ thuật Munich)

Liên hệ:

Quản lý dự án: andrei.szabo@siemens.com

Quản lý tài chính: roland.deak@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

BMBF 6G CampustWin4in: Mạng khuôn viên 6G và cặp song sinh kỹ thuật số cho Công nghiệp 4.0
Thời gian dự án: 1 tháng 2 năm 2026 - 31 tháng 1 năm 2029
Giám đốc tài chính: Björn Richerzhagen
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

CBC-GREEN (FKZ 13N15451) - Sử dụng nguồn chùm tia xanh linh hoạt trong sản xuất công nghiệp các linh kiện điện

Thời lượng: Ngày 1 tháng 7 năm 2021 - ngày 31 tháng 7 năm 2025

Trong các sản phẩm điện tử như rơle, công tắc tơ hoặc mô-đun nguồn, các thành phần làm bằng đồng đang ngày càng được sử dụng. Lý do cho điều này là các yêu cầu về độ dẫn điện và nhiệt ngày càng tăng (đồng có tính chất tốt hơn khoảng 1/3 so với nhôm). Đối với quá trình gia công linh hoạt (nối, tách, sản xuất phụ gia, đặc biệt là nấu chảy laser chọn lọc) đồng, các quy trình laser là thuận lợi. Laser cận hồng ngoại (NIR) với chất lượng chùm tia rực rỡ (chế độ cơ bản hoặc laser sợi quang đơn chế độ), cũng cung cấp độ phân giải không gian cao, được sử dụng. Tuy nhiên, độ phản xạ cao của đồng (97% ở 1070 nm) làm phức tạp việc sử dụng công nghệ laser, vì có nguy cơ hư hỏng thành phần (sự hấp thụ tăng đáng kể khi ghép vào bể nóng chảy), thời gian xử lý quá ngắn (do tỷ lệ hấp thụ thấp), và các khuyết tật về chất lượng có thể xảy ra (bắn tan chảy). Mục đích của dự án phụ là có thể sử dụng tia laser được phát triển và đủ điều kiện bởi tập đoàn trong bối cảnh sản xuất của Siemens. Các lĩnh vực ứng dụng bao gồm công nghệ tự động hóa, sản xuất các linh kiện điện và lắp ráp các thiết bị điện tử công suất. Trọng tâm ở đây là hàn và nối, sản xuất phụ gia và cắt tấm Cu. Trọng tâm là chứng minh sự gia tăng hiệu quả và khả năng tái tạo thông qua việc sử dụng nguồn chùm tia laser mới.

Đối tác liên minh:

thyssenkrupp Automation Engineering GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer vì sự tiến bộ của nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

Karl H. Arnold Maschinenfabrik GmbH & Co. KG

AMCM GmbH

Liên hệ:

Quản lý dự án: kai.kriegel@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

KIỂM SOÁT - Kiểm soát rủi ro hoặc các hệ thống vận chuyển tự động hóa cao hoạt động trong môi trường mở phức tạp
Thời lượng: Ngày 1 tháng 10 năm 2025 - ngày 30 tháng 9 năm 2028
Quản lý dự án: Cornel Klein
Quản lý tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Tối ưu hóa sản xuất tế bào pin dựa trên dữ liệu cuối dây chuyền thông qua ứng dụng rộng rãi các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu trực tiếp trong quá trình sản xuất

Thời gian thực hiện: 01/09/2021 – 31/08/2025

Dự án DAFODIL hướng tới phát triển các phương pháp và kỹ thuật hoàn toàn mới nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất tế bào pin lithium-ion trên toàn bộ chuỗi công đoạn.

Trong các nhà máy sản xuất pin lithium-ion hiện nay, thông lệ phổ biến là tối ưu hóa từng công đoạn sản xuất riêng lẻ để đạt mức tối ưu cục bộ. Tuy nhiên, một số tham số chất lượng chỉ có thể đạt mức tối ưu tổng thể khi các thiết bị sản xuất riêng lẻ vận hành ngoài điểm tối ưu cục bộ. Vì vậy, dự án DAFODIL hướng tới tối ưu hóa tổng thể quá trình sản xuất, trong đó bước trung gian quan trọng là nghiên cứu và đánh giá các hệ thống cảm biến mới. Trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, nhiều hệ thống cảm biến khác nhau sẽ được xem xét nhằm đánh giá khả năng thu thập dữ liệu trong quá trình sản xuất tế bào pin. Đối với tất cả các giá trị đo được, nhóm nghiên cứu sẽ xác định loại thông tin cảm biến nào có mối liên hệ trực tiếp với các tham số chất lượng đã được xác định.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL – Tối ưu hóa sản xuất tế bào pin dựa trên dữ liệu cuối dây chuyền thông qua ứng dụng rộng rãi các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu trực tiếp trong quá trình sản xuất

Thời gian thực hiện: 01/09/2021 – 31/08/2025

Dự án DAFODIL hướng tới phát triển các phương pháp và kỹ thuật hoàn toàn mới nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất tế bào pin lithium-ion trên toàn bộ chuỗi công đoạn.

Trong các nhà máy sản xuất pin lithium-ion hiện nay, thông lệ phổ biến là tối ưu hóa từng công đoạn sản xuất riêng lẻ để đạt mức tối ưu cục bộ. Tuy nhiên, một số tham số chất lượng chỉ có thể đạt mức tối ưu tổng thể khi các thiết bị sản xuất riêng lẻ vận hành ngoài điểm tối ưu cục bộ. Vì vậy, dự án DAFODIL hướng tới tối ưu hóa tổng thể quá trình sản xuất, trong đó bước trung gian quan trọng là nghiên cứu và đánh giá các hệ thống cảm biến mới. Trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, nhiều hệ thống cảm biến khác nhau sẽ được xem xét nhằm đánh giá khả năng thu thập dữ liệu trong quá trình sản xuất tế bào pin. Đối với tất cả các giá trị đo được, nhóm nghiên cứu sẽ xác định loại thông tin cảm biến nào có mối liên hệ trực tiếp với các tham số chất lượng đã được xác định.

Bên cạnh đó, dự án cũng nghiên cứu ảnh hưởng của các giá trị đặc trưng có tương quan với nhau trong những mối quan hệ nhân – quả phức tạp. Để làm được điều này, các thuật toán và phương pháp phân tích mới sẽ được phát triển nhằm nhận diện các chuỗi quan hệ nhân – quả phức tạp này. Phân tích độ nhạy sẽ giúp xác định những yếu tố tác động trong các chuỗi quan hệ đó, đồng thời đánh giá yếu tố nào có thể thúc đẩy một số hiệu ứng nhất định và cách định lượng các ảnh hưởng này. Trong tiểu dự án do Siemens thực hiện, một hệ thống cảm biến mới – camera siêu phổ – sẽ lần đầu tiên được nghiên cứu về khả năng ứng dụng trong sản xuất pin. Ngoài ra, các phương pháp đo điện hóa kết hợp với những điều chỉnh trong quy trình chế tạo tế bào pin cũng sẽ được triển khai nhằm phân tích ảnh hưởng của các tham số sản xuất đến chất lượng và xác định tiềm năng tối ưu hóa trong quá trình đánh giá chất lượng tế bào pin. Trong khuôn khổ dự án, Siemens cũng tham gia phân tích quy trình sản xuất. Đồng thời, nhóm dự án sẽ phát triển các thuật toán phục vụ phân tích dữ liệu cảm biến và dữ liệu đo kiểm chất lượng, qua đó nhận diện các mối quan hệ nhân – quả phức tạp trong quá trình sản xuất.

Đối tác liên danh:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Universität Münster (Đại học Münster)

Liên hệ:

Quản lý dự án: andreas-albrecht@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMFTR

DIAA-H2 (FKZ: 03EI3067A) - Bản sao số cho các nhà máy sản xuất hydro

Thời gian thực hiện: 01/07/2022 – 30/06/2025

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG, Siemens AG, Technische Universität Dresden và Josef Pfaffinger Bauunternehmung GmbH phối hợp nghiên cứu nhằm xây dựng nền tảng cho Bản sao số của các nhà máy công nghệ, có thể sử dụng xuyên suốt vòng đời của nhà máy, trong đó nhà máy điện phân được lựa chọn làm trường hợp minh họa. Dự án hướng tới đưa các phương pháp phát triển và quản lý sản phẩm vốn đã được áp dụng rộng rãi trong ngành cơ khí vào phục vụ quá trình chuyển đổi năng lượng, bằng cách điều chỉnh và chuyển giao các phương pháp này cho lĩnh vực xây dựng và vận hành nhà máy công nghiệp. Trọng tâm nghiên cứu là phát triển các phương pháp và công cụ phục vụ quá trình xây dựng, triển khai và duy trì Bản sao số. Các giải pháp này được triển khai song song với quá trình thiết kế, xây dựng và vận hành nhà máy. Bên cạnh đó, dự án cũng phát triển nhiều cách tiếp cận mô-đun hóa dựa trên các mô hình cơ sở của từng lĩnh vực chuyên môn. Những mô hình này sẽ được đồng bộ và hài hòa với một mô hình nhà máy tích hợp liên ngành, qua đó tạo nền tảng cho khả năng tạo ra các biến thể thiết kế mới trong quá trình xây dựng nhà máy. Các nội dung nghiên cứu trên sẽ được tích hợp vào nguyên mẫu của hệ thống quản lý vòng đời nhà máy đầu tiên. Hệ thống này sẽ được kiểm chứng thông qua ứng dụng trong các hoạt động kỹ thuật, xây dựng và vận hành. Kết quả của dự án được kỳ vọng giúp nâng cao đáng kể hiệu quả kinh tế của nhà máy, giảm chi phí đầu tư và cải thiện công tác bảo trì. Đồng thời, các phương pháp và công cụ phục vụ Bản sao số của nhà máy điện phân cũng mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững và lâu dài cho các đơn vị ứng dụng.

Đối tác liên danh:

Pfaffinger Anlagenbau & Energietechnik GmbH

Technische Universität Dresden (Đại học Kỹ thuật Dresden)

Siemens Energy Global GmbH & Co. KG

Liên hệ:

Quản lý dự án: jonathan.leidich@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

DigiZuG3D (FKZ 13IK031A) - Dự án chung: Phê duyệt kỹ thuật số linh kiện in 3D cho phương tiện đường sắt (DigiZug3D) - Tiểu dự án: Số hóa và công nghiệp hóa quy trình LPBF

Thời lượng: 1 tháng 10 năm 2023 - ngày 31 tháng 8 năm 2026

DigiZuG3D (FKZ 13IK031A) - Dự án chung: Phê duyệt kỹ thuật số linh kiện in 3D cho phương tiện đường sắt (DigiZug3D) - Tiểu dự án: Số hóa và công nghiệp hóa quy trình LPBF

Dựa trên nhiều năm kinh nghiệm với tư cách là người sử dụng và nhà cung cấp cho sản xuất phụ gia, Siemens sẽ hỗ trợ công nghiệp hóa quy trình LPBF. Điều này sẽ đạt được đặc biệt bằng cách thúc đẩy số hóa ở một số cấp độ, cụ thể là lập bản đồ kỹ thuật số các quy trình phê duyệt để cho phép một nền tảng phê duyệt, tham gia vào chứng minh tính toán thay vì thử nghiệm phá hủy và đánh giá các phương pháp kỹ thuật số tiếp theo để giảm phạm vi thử nghiệm trong đảm bảo chất lượng. Các phương pháp kỹ thuật số bao gồm sự kết hợp của các hệ thống giám sát quy trình khác nhau với đánh giá tự động dự định, cũng như việc sử dụng các phương pháp được chọn trên cơ sở dữ liệu ngày càng tăng trong dự án. Kết quả sẽ là một đánh giá cụ thể về các phương pháp giám sát quy trình được lựa chọn. Điều này có thể làm cơ sở cho sự phát triển trong tương lai của các phương pháp giám sát hoặc đánh giá quy trình, cũng như để đánh giá các hệ thống hiện có. Lý tưởng nhất là các mục tiêu phát triển cụ thể có thể được xây dựng và mối tương quan với chất lượng thành phần có thể được hiển thị. Nhìn chung, việc số hóa các quy trình phê duyệt và chứng minh sẽ loại bỏ một rào cản đáng kể đối với việc giới thiệu sản xuất phụ gia. Hơn nữa, để hỗ trợ công nghiệp hóa, kinh nghiệm dọc theo toàn bộ chuỗi quy trình phụ gia sẽ được tập hợp thành các khuyến nghị cụ thể để hành động về cách sử dụng quy trình trong lĩnh vực phương tiện đường sắt và hơn thế nữa. Các giả thuyết và khuyến nghị được lựa chọn từ một báo cáo nghiên cứu của Trung tâm Nghiên cứu Giao thông Đường sắt Đức sẽ được kiểm tra và cụ thể hóa, và tính hợp lệ chung của chúng ngoài tài liệu được sử dụng trong dự án sẽ được kiểm tra. Cuối cùng, việc chuyển giao kiến thức để hỗ trợ công nghiệp hóa rộng rãi sẽ được thúc đẩy thông qua việc phát triển các quy định và tiêu chuẩn.

Đối tác liên minh:

Tính di động đi Additive e.V.

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

Công ty TNHH Hệ thống TÜV NORD KILÔGAM

Additive Marking GmbH

Siemens Mobility GmbH

Đại học Paderborn (Đại học Paderborn)

Liên hệ:

Quản lý dự án: daniel.reznik@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMWE

DimaD (FKZ 13XP5188A) - Thiết kế quy trình và vật liệu kỹ thuật số cho sản xuất phụ gia dựa trên dây

Thời lượng: 1 tháng 1 năm 2023 - 30 tháng 6 năm 2026

Các quy trình sản xuất phụ gia (AM) cho kim loại đòi hỏi nỗ lực đáng kể, chủ yếu là thử nghiệm khi nói đến việc xác định các cửa sổ quy trình phù hợp cho các hệ thống vật liệu hoặc chuyển các thông số quy trình tối ưu hóa từ loại nhà máy này sang loại nhà máy khác. Việc triển khai nhanh chóng từ thiết kế đến thành phần chỉ có thể thực hiện được nếu chuỗi quy trình, từ nguyên liệu thô đến thành phần, được xác định và xây dựng kỹ thuật số toàn bộ. Dự án DiMAD tập trung vào các quy trình dựa trên dây sử dụng bức xạ hồ quang và laser làm nguồn nhiệt cho thép austenit và thép kép. Các đặc điểm sau đây, rất cần thiết từ quan điểm của người dùng và ảnh hưởng đến chất lượng và tính chất của thành phần, được xem xét sâu: cấu trúc vi mô và sự hình thành pha do kết quả của các điều kiện đông đặc và làm mát cục bộ; ứng suất và biến dạng dư do gia nhiệt và làm mát và xử lý nhiệt; các khuyết tật nghiêm trọng như thiếu nhiệt hạch và độ xốp. Cấu trúc vi mô, pha và ứng suất được mô tả bằng mô phỏng. Học máy (ML) được sử dụng để tương quan giữa thuộc tính quy trình-khiếm khuyết và cũng để giải thích tổng thể dữ liệu (mô phỏng, thử nghiệm, phân tích). Công việc kỹ thuật số đi kèm với các thí nghiệm, phân tích và thử nghiệm vật liệu, phục vụ để xác định các thông số đầu vào cho mô phỏng, xác thực mô phỏng và đào tạo/xác thực các mô hình ML. Dựa trên các thông số quy trình có nguồn gốc từ các công cụ kỹ thuật số, hai thành phần thực sự sẽ được xây dựng. Về hai quy trình AM, bản thể học người dùng cho vật liệu dây sẽ được phát triển. Để trao đổi và đánh giá dữ liệu giữa các đối tác và với nền tảng Material Digital, một cấu trúc dữ liệu thống nhất sẽ được phát triển và các định dạng dữ liệu phù hợp sẽ được sử dụng. Giải pháp AixVipMap hiện có ban đầu sẽ được sử dụng như một khung quy trình làm việc, sẽ được tích hợp vào PMD.

Đối tác liên minh:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Research and Development Company for Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Trung tâm Hàng không vũ trụ Đức)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer vì thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

TRUY CẬP e.V.

Liên hệ:

Quản lý dự án: philip.howell@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Dự án hợp tác: Sản xuất tế bào pin dựa trên dữ liệu và cảm biến (DORSMAN); Tiểu dự án: Tăng tốc quá trình hoàn thiện tế bào và nâng cao chất lượng pin lithium-ion thông qua công nghệ cảm biến và phương pháp đo lường tiên tiến

Thời gian thực hiện: 01/01/2025 – 31/12/2027

Dự án nghiên cứu do Bộ Giáo dục và Nghiên cứu Liên bang (BMBF) tài trợ hướng tới mục tiêu tăng tốc quá trình sản xuất pin lithium-ion.

Dự án liên danh “Sản xuất tế bào pin dựa trên dữ liệu và cảm biến” (DORSMAN) nghiên cứu các giải pháp giúp quá trình sản xuất pin lithium-ion diễn ra nhanh hơn và sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Dự án nhận tài trợ từ Bộ Giáo dục và Nghiên cứu Liên bang (BMBF) với mã số FKZ: 03XP0633A. Siemens AG đảm nhiệm vai trò điều phối dự án. Liên danh còn có Bio-Logic Science Instruments GmbH, Viện Công cụ Máy và Quản lý Công nghiệp (iwb) thuộc Đại học Kỹ thuật Munich, cùng Viện Điện tử Công suất và Truyền động Điện (ISEA) của Đại học RWTH Aachen. Mục tiêu chung của dự án là tăng tốc quá trình sản xuất pin thông qua ứng dụng công nghệ cảm biến tiên tiến kết hợp với các giải pháp số hóa.

Pin giữ vai trò then chốt đối với thành công của quá trình chuyển đổi năng lượng và giao thông. Tuy nhiên, quy trình sản xuất hiện nay khá kéo dài, tỷ lệ phế phẩm cao và chất lượng pin không đồng đều; việc đánh giá chất lượng cũng chỉ có thể thực hiện đáng tin cậy thông qua các phương pháp đo lường phức tạp.Đặc biệt, giai đoạn hoàn thiện tế bào pin ở cuối quy trình sản xuất tiêu tốn rất nhiều thời gian. Giai đoạn này bao gồm nhiều bước xử lý khác nhau, trong đó ba công đoạn tốn thời gian nhất là: thấm điện giải (khi chất điện giải phân bố bên trong pin), hoạt hóa (khi pin trải qua các chu kỳ sạc – xả đầu tiên) và đo tốc độ tự phóng điện. Các bước này kéo dài chủ yếu vì các phương tiện hiện có chưa cho phép theo dõi trực tiếp tiến trình bên trong tế bào pin. Do đó, nhà sản xuất phải áp dụng những khoảng thời gian chờ cố định để bảo đảm các quá trình diễn ra đầy đủ.

DORSMAN tập trung giải quyết chính khâu này trong quy trình sản xuất. Dự án tích hợp các cảm biến mới vào dây chuyền sản xuất nhằm cung cấp cái nhìn sâu hơn về các quá trình điện hóa diễn ra bên trong tế bào pin. Đồng thời, nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện các phương pháp đo tốc độ tự phóng điện. Theo công nghệ hiện nay, quá trình đo này thường kéo dài từ vài ngày đến vài tuần. Vì vậy, dự án tìm cách rút ngắn thời gian đo bằng cách kết hợp công nghệ đo lường phù hợp với các phương pháp phân tích và đánh giá dữ liệu.

Cho đến nay, các cảm biến và phương pháp đo lường này mới chỉ được chứng minh hiệu quả ở quy mô phòng thí nghiệm. Trong khuôn khổ dự án DORSMAN, những kết quả đó sẽ được chuyển giao sang ứng dụng công nghiệp thông qua sự hợp tác giữa các viện nghiên cứu và doanh nghiệp. Dự án sẽ xây dựng hạ tầng số cho nhà máy sản xuất, làm nền tảng cho việc điều khiển quy trình theo thời gian thực dựa trên dữ liệu đo lường. Các đối tác trong dự án sẽ triển khai những giải pháp đã phát triển tại một nhà máy thí điểm để tiến hành thử nghiệm. Tiếp đó, pin sẽ được sản xuất qua nhiều đợt chạy thử, đồng thời quy trình sản xuất sẽ được điều chỉnh dựa trên các dữ liệu đo thu thập được. Nếu triển khai thành công, công nghệ cảm biến và các thiết bị đo lường này có thể được tích hợp trực tiếp vào các dây chuyền sản xuất công nghiệp.

Đối tác liên danh:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Đại học Kỹ thuật Munich)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Liên hệ:

Quản lý dự án: felix.katzer@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMFTR

ENable (FKZ 03EN3061A) - Dự án chung ENEFF:STADT: Bật - Tích hợp VERTICAL của các hệ thống truyền thông và điều khiển để kích hoạt tính linh hoạt để tối ưu hóa năng lượng toàn huyện. Tiểu dự án: Kiểm soát tối ưu hệ thống năng lượng (Siemens)

Thời lượng: 1 tháng 4 năm 2022 - 30 tháng 9 năm 2026

Một điều kiện tiên quyết quan trọng để kiểm soát tối ưu hóa toàn ngành đối với hệ thống năng lượng tòa nhà/khuôn viên trường và tiếp thị tính linh hoạt là thiết lập Công nghệ Thông tin và Truyền thông (ICT) để tương tác liền mạch giữa các cảm biến, các thành phần riêng lẻ, sử dụng hệ thống dự báo và giao diện với nhà điều hành lưới điện, nhà cung cấp năng lượng hoặc nền tảng giao dịch. Mục đích của dự án này là chứng minh chuỗi CNTT hoàn chỉnh này trong lĩnh vực này, sử dụng sự phát triển quận lớn nhất ở Bamberg (khu vực chuyển đổi Cơ sở Lagarde) làm ví dụ. Một mục tiêu khác của dự án là đánh giá đo lường và mô phỏng khả năng mở rộng và khả năng chuyển giao cho các quận khác, cũng như tiềm năng tiết kiệm liên quan đến CO2 và chi phí. Việc tối ưu hóa, kiểm soát đa ngành đối với tải điện và nhiệt có thể kiểm soát, lưu trữ năng lượng và các đơn vị chuyển đổi năng lượng sẽ được thực hiện thông qua hệ thống quản lý năng lượng tự động hoạt động kết hợp với công nghệ quản lý tòa nhà cổ điển, các dịch vụ bên ngoài như dịch vụ thời tiết, kỹ thuật dự báo dựa trên AI và nền tảng giao dịch. Khi làm như vậy, quận sẽ được cung cấp năng lượng theo cách tối ưu hóa chi phí và CO2, có tính đến tất cả các điều kiện ranh giới kỹ thuật của các thành phần và mạng riêng lẻ.

Đối tác liên minh:

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer vì thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

Stadtwerke Bamberg Energie- und Wasserversorgungs GmbH (Công ty cung cấp năng lượng và nước thành phố Bamberg)

SEtrade GmbH

Liên hệ:

Quản lý dự án: stefan.langemeyer@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMWE

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Dự án liên danh: Các cấu trúc mạng lưới năng lượng mới cho quá trình chuyển đổi năng lượng

Thời gian thực hiện: 01/08/2023 – 31/07/2026

Siemens AG tham gia Dự án Copernicus ENSURE3 với vai trò điều phối liên danh.
Trong khuôn khổ dự án, Siemens AG cùng các đối tác đóng góp vào bốn mục tiêu trọng tâm và xây dựng các khuyến nghị hành động dành cho nhiều nhóm bên liên quan. Đồng thời, Siemens AG cũng thúc đẩy nhiều hướng phát triển công nghệ mới trong bộ giải pháp phục vụ quá trình chuyển đổi năng lượng. Thông qua nền tảng trình diễn chung, dự án tiếp tục hoàn thiện khái niệm “Nguồn dữ liệu thống nhất và đáng tin cậy", đồng thời tích hợp công nghệ điều khiển trạm linh hoạt. Bên cạnh đó, Siemens AG còn xây dựng một phòng trưng bày nhằm giới thiệu và chuyển giao các kết quả của dự án.

Đối tác liên danh:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Viện Công nghệ Karlsruhe

Technische Universität Dortmund (Đại học Kỹ thuật Dortmund)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. – Technisch-wissenschaftlicher Verein (Hiệp hội Khoa học và Kỹ thuật Đức về Khí và Nước)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (Tổ chức Hành động Môi trường Đức)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Đại học Khoa học Ứng dụng Munich)

PSI FLS Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH

TenneT TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Germany GmbH

SWKiel Netz GmbH

AllgäuNetz GmbH & Co. KG

Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (Đại học Kiel)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Technische Universität Ilmenau (Đại học Công nghệ Ilmenau)

Öko-Institut. Institut für angewandte Ökologie e.V. (Öko-Institut. Institute for Applied Ecology e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Germany AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Đại học Friedrich-Alexander Erlangen–Nuremberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Viện Công nghệ Karlsruhe (khối nghiên cứu quy mô lớn))

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Viện Kinh tế Năng lượng thuộc Đại học Cologne (công ty phi lợi nhuận trách nhiệm hữu hạn, gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Đại học Wuppertal)

Liên hệ:

Quản lý dự án: annebauer@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMBF

F-HiL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Dự án hợp tác: Phát triển hạ tầng thử nghiệm phục vụ kiểm chứng theo chuẩn đối với các quá trình động của các nguồn phát phân tán có khả năng tạo lưới - F-HiL-Reloaded; Tiểu dự án: Phát triển bộ sạc DC phân tán có khả năng tạo lưới nhằm nâng cao độ an toàn cung cấp điện

Thời gian thực hiện: 01/10/2023 – 30/09/2026

Mục tiêu của dự án F-HiL-Reloaded là xây dựng một hệ thống mô phỏng và thử nghiệm theo thời gian thực có khả năng mô hình hóa một phần lưới điện phân phối với mức độ tương tác cao giữa các bộ biến đổi điện, đồng thời tự động thực hiện các kịch bản thử nghiệm cho các đối tượng thử nghiệm có khả năng tạo lưới. Hệ thống kết nối với môi trường thực thông qua một bộ khuếch đại lai, được điều khiển bằng giao diện công suất động, cùng với trở kháng đường dây X/R thích ứng. Dự án F-HiL-Reloaded tiếp nối dự án nghiên cứu FHiL trước đó; các kinh nghiệm và kết quả đạt được từ dự án này tạo nền tảng cho việc tiếp tục phát triển hệ thống thử nghiệm và kiểm định. Bên cạnh đó, dự án cũng xem xét các đặc tính tạo lưới của các đối tượng thử nghiệm, bao gồm một bộ sạc DC và một bộ biến đổi có khả năng tạo lưới. Một trọng tâm quan trọng của dự án là khả năng tương tác giữa các bộ biến đổi điện. Hệ thống thử nghiệm và kiểm định sẽ mô phỏng, đặc biệt là các hiệu ứng cộng hưởng giữa các trạm sạc xe điện và các hệ thống điện mặt trời (PV). Hệ thống thử nghiệm được thiết kế phù hợp với các đặc tính tạo lưới của các đối tượng thử nghiệm, qua đó cho phép chứng minh các tác động tích cực (và cả những tác động tiêu cực tiềm ẩn) của các thiết bị tạo lưới trong lưới điện phân phối. Các thử nghiệm có khả năng lặp lại này sẽ tạo cơ sở cho việc xây dựng các chuỗi thử nghiệm tiêu chuẩn hóa dành cho các hệ thống tạo lưới. Mục tiêu tổng thể của dự án F-HiL-Reloaded là tác động tích cực đến sự phát triển của các bộ biến đổi tạo lưới và bám lưới thông qua các quy trình thử nghiệm tiêu chuẩn hóa và hệ thống thử nghiệm tương ứng. Qua đó, dự án góp phần bảo đảm an ninh cung cấp điện trong bối cảnh hệ thống năng lượng ngày càng dựa nhiều vào các bộ biến đổi điện. Đồng thời, việc chứng minh khả năng cung cấp điện ổn định của các hệ thống tạo lưới cũng giúp tăng cường niềm tin và sự chấp nhận của xã hội đối với quá trình chuyển đổi năng lượng xanh.

Đối tác liên danh:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Đại học Khoa học Ứng dụng Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, tổ chức đã đăng ký)

SUMIDA Components & Modules GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

Liên hệ:

Quản lý dự án: sebastian.nielebock@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Dự án chung: Security thông qua Photonic System Integration in Glass Foils; Tiểu dự án: Cảm biến dòng quang tích hợp phẳng

Thời lượng: 15 tháng 5 năm 2024 - 14 tháng 5 năm 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Dự án chung: Security thông qua Photonic System Integration in Glass Foils; Tiểu dự án: Cảm biến dòng quang tích hợp phẳng

Việc tích hợp các vi cấu trúc quang học ba chiều và các giao diện mạnh mẽ vào kính hiển thị sẽ được phát triển về mặt kỹ thuật bằng cách sử dụng IOX (cấy ion) kết hợp với FS-L (cấu trúc laser femtosecond) để cho phép các thành phần hệ thống quang tử thu nhỏ. Một công cụ thiết kế mới cho IPD (thiết kế quang tử nghịch đảo) cho phép mô phỏng quang học và hóa học ba chiều cần thiết một cách hiệu quả. Hai nguyên tắc cảm biến mới, chỉ có thể thực hiện được trên cơ sở này, trong lĩnh vực đo dòng điện và cảm biến môi trường, sẽ được phát triển trước và xác nhận về mặt chức năng bởi các đối tác ứng dụng. Các phương pháp đánh giá dữ liệu cảm biến thông minh sẽ được sử dụng cho mục đích này. Các quy trình kết hợp được hỗ trợ thiết kế theo kế hoạch hợp nhất các ưu điểm của IOX (giảm xóc thấp và diện tích lớn) với các ưu điểm của FS-L (tính ba chiều). Điều này cho phép, lần đầu tiên, các cấu trúc quang học ba chiều được tích hợp vào các chất nền thủy tinh có diện tích lớn, rất mỏng (< 1 mm). Sự kết hợp này chỉ hiệu quả về mặt thiết kế thông qua IPD được hỗ trợ AI, vì các thiết kế dựa trên các mô hình hồi quy được xác định bằng thực nghiệm cổ điển không thể được mô phỏng nhanh chóng do những hạn chế tính toán. Các cảm biến quang học ngày nay thường dựa trên chùm tia tự do hoặc sợi quang và do đó đòi hỏi không gian lắp đặt đáng kể. Hơn nữa, sợi quang linh hoạt rất tốn kém để xử lý và lắp ráp. Tích hợp quang tử ở cấp độ hệ thống do đó mang lại lợi thế đáng kể về chi phí và thu nhỏ. Điều này đạt được về mặt kỹ thuật trong dự án đề xuất bằng cách sử dụng các quy trình hàng loạt dựa trên kính hiển thị và bảng điều khiển cho các quy trình IOX và kim loại hóa, cũng như tích hợp các cấu trúc quang học 3 chiều với fs-laser vào các lá thủy tinh mỏng, được tích hợp như các thành phần hệ thống hiệu quả cao vào hệ thống quang điện cho các ứng dụng mới như cảm biến dòng quang.

Đối tác liên minh:

Công nghệ biển & mặt trời GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer vì thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Đại học Kỹ thuật Berlin)

Liên hệ:

Quản lý dự án: stefan.nerreter@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Dự án hợp tác: Điện tử công suất bền vững với công nghệ làm mát sáng tạo nhằm nâng cao khả năng tái chế - GreenInverter; Tiểu dự án: Các phương án công nghệ và hệ thống biến tần

Thời gian thực hiện: 01/03/2024 – 28/02/2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Dự án hợp tác: Điện tử công suất bền vững với công nghệ làm mát sáng tạo nhằm nâng cao khả năng tái chế - GreenInverter; Tiểu dự án: Các phương án công nghệ và hệ thống biến tần

Thời gian thực hiện: 01/03/2024 – 28/02/2027

Dự án GreenInverter đặt mục tiêu thiết lập những tiêu chuẩn mới cho phần cứng có khả năng tái chế, sửa chữa và nâng cấp trong lĩnh vực chuyển đổi năng lượng điện, đồng thời cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng. Lợi ích của cách tiếp cận này sẽ được minh chứng thông qua một hệ thống biến tần làm ví dụ ứng dụng. Cách tiếp cận truyền thống hiện nay – chủ yếu dựa trên việc phát triển riêng lẻ từng linh kiện – sẽ được thay thế bằng một cách tiếp cận mang tính hệ thống hoàn toàn mới. Thông qua chiến lược làm mát và cách điện chung mang tính đột phá, nhiệt độ của các linh kiện sẽ được giảm xuống, đồng thời mở ra khả năng sử dụng các vật liệu mới, từ đó nâng cao hiệu quả năng lượng của hệ thống. Bên cạnh đó, dự án còn hướng tới tăng đáng kể khả năng tái chế, giảm dấu chân CO2 của sản phẩm và kéo dài tuổi thọ thiết bị nhờ phân bố nhiệt độ đồng đều hơn bên trong biến tần. Đồng thời, các mô hình kinh doanh mới trong tương lai cũng được xem xét, theo đó việc thiết kế và bố trí hệ thống sẽ không chỉ phụ thuộc vào chi phí sản xuất như trước đây. Dự án tập trung vào ba lĩnh vực trọng tâm: "Hiệu quả năng lượng", "Khả năng tái chế, kinh tế tuần hoàn và giảm sử dụng vật liệu", "Tuổi thọ thiết bị, mức độ khai thác linh kiện và tính linh hoạt trong vận hành". Các giải pháp mang tính đột phá nhằm cải thiện đáng kể ở cả ba lĩnh vực này sẽ được nghiên cứu và phát triển, sau đó minh chứng thông qua các nguyên mẫu chức năng. Theo ước tính của liên danh dự án, nếu các kết quả được triển khai đầy đủ, tiềm năng tiết kiệm năng lượng tại Đức có thể đạt hơn 1,6 TWh mỗi năm. Siemens đóng góp năng lực nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực điện tử công suất, công nghệ làm mát cũng như thiết kế và chế tạo biến tần. Điều này bao gồm kinh nghiệm nhiều năm trong thiết kế, xây dựng, lắp đặt và vận hành các hệ thống thử nghiệm, cũng như kinh nghiệm điều phối các dự án nghiên cứu và phát triển quy mô lớn.

Đối tác liên danh:

Rohstoffhandel Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Đại học Friedrich-Alexander Erlangen–Nuremberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, tổ chức đã đăng ký)

Sumida Components & Modules GmbH

Liên hệ:

Quản lý dự án: joern.grundmann@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Dự án hợp tác: Hệ thống hỗ trợ vận hành tự động tối ưu cho lưới điện phân phối - Tiểu dự án: Vận hành hệ thống tự động tối ưu

Thời gian thực hiện: 01/12/2024 – 30/11/2027

GridAssist (03EI6126A) - Dự án hợp tác: Hệ thống hỗ trợ vận hành tự động tối ưu cho lưới điện phân phối - Tiểu dự án: Vận hành hệ thống tự động tối ưu

Thời gian thực hiện: 01/12/2024 – 30/11/2027

Dự án GridAssist hướng tới phát triển các hệ thống hỗ trợ nhằm tối ưu hóa vận hành tự động lưới điện phân phối, qua đó cho phép tích hợp nhiều hơn các nguồn năng lượng tái tạo vào hệ thống điện. Trong khuôn khổ dự án, các giải pháp sẽ được phát triển phù hợp với từng cấp điện áp, đồng thời chú trọng khả năng chuyển giao và thử nghiệm thực địa của các hệ thống hỗ trợ. Một điều kiện tiên quyết cho mọi hình thức tự động hóa trong lưới điện phân phối là khả năng quan sát đầy đủ trạng thái của lưới điện. Trên thực tế, cấp điện áp càng thấp thì thông tin về trạng thái thực tế của lưới điện hiện nay càng hạn chế. Vì vậy, trong dự án GridAssist, bước đầu tiên là thiết lập khả năng quan sát cần thiết cho lưới điện. Bên cạnh việc lắp đặt các thiết bị đo lường, dự án cũng sẽ phát triển các phương án phù hợp để tích hợp hiệu quả dữ liệu đo lường vào hệ thống và quy trình vận hành của các đơn vị vận hành lưới điện. Khi hệ thống đo lường và truyền thông được triển khai đầy đủ, tức là khi đạt được khả năng quan sát lưới điện, trạng thái của lưới sẽ được phân tích bằng cả các phương pháp phân tích truyền thống và các phương pháp dựa trên dữ liệu. Dựa trên kết quả phân tích trạng thái lưới, các hệ thống hỗ trợ sẽ đưa ra các quyết định vận hành. Các quyết định này có thể bao gồm khuyến nghị hành động cho người vận hành hệ thống hoặc tiến tới điều phối linh hoạt hoàn toàn tự động. Siemens đóng góp chuyên môn trong lĩnh vực tự động hóa lưới điện và phát triển phần mềm, đặc biệt là trong các lĩnh vực bản sao số và trí tuệ nhân tạo (AI). Một trọng tâm quan trọng của GridAssist là tự động hóa các quy trình vận hành trong lưới điện phân phối, điều ngày càng trở nên cần thiết trước những thay đổi hiện nay của hệ thống năng lượng. Ngoài các khía cạnh kỹ thuật, dự án còn hướng tới giảm chi phí vận hành và chi phí đầu tư cho các đơn vị vận hành lưới điện. Điều này đạt được thông qua quản lý tài sản lưới điện hiệu quả hơn và giảm nhu cầu mở rộng lưới điện.

Đối tác liên danh:

LEW Verteilnetz GmbH

Energieversorgung Gera GmbH

OPAL-RT Germany GmbH

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Đại học Friedrich-Alexander Erlangen–Nuremberg)

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Liên hệ:

Quản lý dự án: annebauer@siemens.com và christian.scheibe@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

HyFlexBahn (FKZ 03ETE045A) - Dự án chung: Hệ thống pin lai và linh hoạt trong vận tải đường sắt (HyFlexBahn)

Thời lượng: 1 tháng 1 năm 2023 - 31 tháng 3 năm 2026

Nhu cầu ngày càng tăng trên toàn cầu về các giải pháp tàu xanh cho các tuyến đường sắt không điện hóa sẽ dẫn đến nhu cầu ngày càng tăng đối với các phương tiện có pin kéo thay vì động cơ diesel. Cho đến nay, các đoàn tàu điện chạy bằng pin chủ yếu được trang bị các tế bào lithium-ion mật độ năng lượng trung bình, rất mạnh nhưng cũng đắt tiền so với các tế bào được sử dụng trong lĩnh vực ô tô. Mục tiêu của HyFlexBahn là cho phép sử dụng các tế bào mật độ năng lượng cao, rẻ tiền kết hợp với các tế bào hiệu suất cao. Điều này cho phép mật độ năng lượng cao với chi phí vòng đời thấp hơn đồng thời. Trong dự án, các công cụ mô phỏng cho các hệ thống lưu trữ pin lai với các tế bào của các hóa chất khác nhau sẽ được tạo và tham số hóa, các thiết kế hệ thống cho các cấu hình hoạt động khác nhau sẽ được mô phỏng và khả năng kinh tế sẽ được đánh giá. Tính linh hoạt đạt được thông qua lai hóa góp phần làm cho các đoàn pin cạnh tranh hơn và sử dụng pin hiệu quả và lâu nhất có thể, cả trong lần sử dụng đầu tiên và trong vòng đời thứ hai tiềm năng.

Đối tác liên minh:

Siemens Mobility GmbH

Đại học Kỹ thuật Rheinisch-Westfälische Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Liên hệ:

Quản lý dự án: michael-fischer@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMWE

KibSIS - Bảo mật dựa trên AI cho các hệ thống công nghiệp
Thời lượng: Ngày 1 tháng 10 năm 2025 - ngày 30 tháng 4 năm 2028
Quản lý dự án: schneider.ds.daniel@siemens.com
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

Dự án hợp tác: Cơ sở hạ tầng có khả năng phục hồi quan trọng thông qua mạng vệ tinh cho các cấu trúc cung cấp đáng tin cậy liên ngành (KRISnet) Tiểu dự án: Nghiên cứu các thiết bị truyền thông cho truyền thông TNT-NT lai cho các cấu trúc cung cấp đáng tin cậy liên ngành

Dự án con của Siemens, có tiêu đề “Nghiên cứu về các thiết bị truyền thông cho truyền thông TNT-NT lai cho các cấu trúc cung cấp đáng tin cậy giữa các lĩnh vực,” tập trung vào việc phát triển các thành phần truyền thông - điện tử, phần mềm và chương trình cơ sở - cho phép kết nối an toàn và linh hoạt giữa các tài sản hệ thống điện và cả mạng truyền thông dựa trên vệ tinh trên mặt đất và LEO (Quỹ đạo Trái đất thấp). Các thành phần này cũng quản lý việc lựa chọn thông minh của kênh truyền thông tối ưu.

Modem truyền thông đa hệ thống được thiết kế để tự động chuyển đổi giữa các mạng truyền thông mặt đất (TN) và không mặt đất (NTN) dựa trên tính khả dụng và chi phí. Mục đích là để đảm bảo rằng người dùng không nhận thức được liệu dữ liệu đang được truyền qua mạng mặt đất hoặc vệ tinh hay không. Khả năng này, kết hợp với việc ưu tiên các đường dẫn truyền thông, giúp tối ưu hóa các tương tác phức tạp giữa cơ sở hạ tầng truyền thông và cung cấp và ngăn ngừa các lỗi hệ thống xếp tầng ở giai đoạn đầu.

Trong dự án KrisNet, hai người biểu tình được lên kế hoạch. Siemens sẽ đóng góp cho cả thiết bị trình diễn cho thiết bị điện áp cao tại Amprion và trình diễn công nghệ điện áp thấp tại Üz‑Mainfranken. Mỗi trình diễn đại diện cho chuỗi tín hiệu hoàn chỉnh - từ thu thập dữ liệu trong cơ sở hạ tầng cung cấp, thông qua giao tiếp được thực hiện bởi modem truyền thông đa hệ thống, đến xử lý dữ liệu trong các trung tâm dữ liệu hoặc môi trường đám mây.

Amprion và Üz‑Mainfranken, với tư cách là công ty điện trong lĩnh vực điện, cung cấp chuyên môn của họ về các yêu cầu hệ thống và trình diễn giải pháp tích hợp. Ngoài việc đáp ứng các yêu cầu chính như kết nối để giám sát lưới điện, tái điều phối và ước tính trạng thái trong lưới phân phối theo Mục 14a của Đạo luật Công nghiệp Năng lượng Đức (EnWG), dự án cũng giải quyết khả năng phục hồi trong thời gian mất điện và tuân thủ Khẩn cấp và Phục hồi Mã Mạng (NC ER) cho các mạng điện áp ngoài cao áp.

Thời lượng: Ngày 1 tháng 1 năm 2026 - ngày 31 tháng 12 năm 2028
Quản lý dự án: rolandweiss@siemens.com
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFT

LeikO (FKZ 03EI6041A) - Dự án chung: Tụ điện phim đáng tin cậy với tiềm năng điện tăng; Tiểu dự án: Mô hình trọn đời và công nghệ nano cho tụ điện phim có tiềm năng điện tăng lên như một thành phần để cải thiện cơ sở hạ tầng lưới điện

Thời lượng: Ngày 1 tháng 2 năm 2021 - ngày 30 tháng 6 năm 2026

Mục tiêu tổng thể của dự án nghiên cứu OnTomat là nghiên cứu các giải pháp tối ưu hóa và phát triển vật liệu dựa trên dữ liệu cho các thành phần gia cố bằng sợi nhiệt dẻo và nhiệt dẻo được sử dụng trong công nghiệp, cũng như các vật liệu và quy trình sản xuất được sử dụng để sản xuất chúng, bao gồm cả việc xem xét chu trình vật liệu. Mô tả hài hòa về các mối quan hệ quy mô chênh lệch giữa vật liệu, quy trình và thành phần hiện không có sẵn cho vật liệu gia cố bằng sợi. Tương tự như vậy, không có đủ tính toàn vẹn dữ liệu từ đặc tính vật liệu thông qua các phương pháp mô phỏng đến quy trình sản xuất. Do đó, nghiên cứu về một mô tả bản thể học hài hòa đã mở ra tiềm năng chưa được sử dụng trước đây để phát triển vật liệu hướng dữ liệu và tối ưu hóa quy trình. Dự án phụ này đặc biệt đề cập đến:

• Phát triển các mối quan hệ nhân quả có liên quan (mô tả tài liệu kỹ thuật số),

• Xây dựng, xây dựng và xác nhận chuỗi quy trình mô phỏng đa quy mô với tích hợp quy trình và

• Phân tích và kết hợp chu trình vật chất vào mô tả bản thể học.

Ở đây, với trọng tâm vật liệu vào các vật liệu tổng hợp polyme có thể đúc nén phun như SMC, các mô tả chính thức về “quy trình làm việc kỹ thuật” ở cấp độ vĩ mô và vi mô sẽ được phát triển. Kết quả là các mối quan hệ nhân quả có liên quan tạo cơ sở cho việc tạo ra bản thể học quy mô chênh lệch và thiết lập chuỗi quá trình mô phỏng đa quy mô hai chiều làm trọng tâm thứ hai. Việc thúc đẩy các chu kỳ vật chất tạo thành trọng tâm thứ ba. Đối với điều này, cần xác định ảnh hưởng của các đặc tính vật liệu chất lượng thấp hơn và mặt khác, lập bản đồ các quy trình tái chế trong mô tả bản thể học, để thúc đẩy sự phát triển bền vững đã có trong giai đoạn thiết kế.

Đối tác liên minh:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer vì thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (Hiệp hội đã đăng ký Viện FIBRE Bremen)

• BIAS - Viện Bremer für angewandte Strahltechnik GmbH (BIAS - Viện Công nghệ Dầm Ứng dụng Bremen GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Hiệp hội đăng ký của Trung tâm Hàng không Vũ trụ Đức)

• Hans Weber Machinfabrik GmbH

Liên hệ:

• Quản lý dự án: martin.koerdel@siemens.com

• Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Dự án hợp tác: Phát triển sản phẩm có xem xét đánh giá tính bền vững với sự hỗ trợ của mô phỏng (PredictECO) - Tiểu dự án: Bản sao số xanh liên tục kết nối quy trình sản xuất ảo và thực nhằm hỗ trợ thiết kế và tối ưu hóa bền vững

Thời gian thực hiện: 01/06/2023 – 31/05/2026

Dự án hướng tới xây dựng một nền tảng đánh giá và tối ưu hóa tính bền vững của các quy trình sản xuất tiêu tốn nhiều tài nguyên ngay từ giai đoạn thiết kế. Nền tảng này dựa trên mô hình hóa các quy trình sản xuất. Nhờ đó, nhóm nghiên cứu có thể xác định sớm các loại dữ liệu cần thiết và cách tổ chức dữ liệu, sau đó đưa chúng vào cấu trúc dữ liệu của bản sao số xanh. Từ cấu trúc dữ liệu này, hệ thống thiết lập các giao diện phục vụ dự đoán tính bền vững thông qua phần mềm đánh giá vòng đời sản phẩm (LCA). Khi các luồng thông tin đã rõ ràng, nhóm dự án có thể thực hiện các đánh giá sơ bộ hiệu quả thông qua công nghệ điện toán biên. Dự án tập trung vào các mục tiêu cụ thể sau:

• Xây dựng các tiêu chí và chỉ số có thể định lượng và đo lường để đánh giá dấu chân sinh thái của các quy trình sản xuất vật liệu composite
• Tích hợp các tiêu chí và chỉ số liên quan vào các công cụ mô phỏng, hỗ trợ thiết kế bố trí nhà máy và các bước quy trình sản xuất theo các giá trị mục tiêu
• Đưa các tiêu chí liên quan vào các công cụ lập kế hoạch sản xuất theo từng sản phẩm, từ đó hỗ trợ thiết kế sản phẩm trong các hệ thống CAE/CAM theo các giá trị mục tiêu
• Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu thời gian thực theo cách tự động và tiêu chuẩn hóa, bao gồm xử lý sơ bộ, lưu trữ tài liệu và so sánh dữ liệu với các giá trị mục tiêu. Cách tiếp cận này tạo nền tảng cho các giải pháp tối ưu hóa có thể triển khai trong thực tế.

Trên cơ sở đó, tiểu dự án triển khai năm mục tiêu công việc chính:

PredictECO (FKZ 01MN23014A) - Dự án hợp tác: Phát triển sản phẩm có xem xét đánh giá tính bền vững với sự hỗ trợ của mô phỏng (PredictECO) - Tiểu dự án: Bản sao số xanh liên tục kết nối quy trình sản xuất ảo và thực nhằm hỗ trợ thiết kế và tối ưu hóa bền vững

Thời gian thực hiện: 01/06/2023 – 31/05/2026

Dự án hướng tới xây dựng một nền tảng đánh giá và tối ưu hóa tính bền vững của các quy trình sản xuất tiêu tốn nhiều tài nguyên ngay từ giai đoạn thiết kế. Nền tảng này dựa trên mô hình hóa các quy trình sản xuất. Nhờ đó, nhóm nghiên cứu có thể xác định sớm các loại dữ liệu cần thiết và cách tổ chức dữ liệu, sau đó đưa chúng vào cấu trúc dữ liệu của bản sao số xanh. Từ cấu trúc dữ liệu này, hệ thống thiết lập các giao diện phục vụ dự đoán tính bền vững thông qua phần mềm đánh giá vòng đời sản phẩm (LCA). Khi các luồng thông tin đã rõ ràng, nhóm dự án có thể thực hiện các đánh giá sơ bộ hiệu quả thông qua công nghệ điện toán biên. Dự án tập trung vào các mục tiêu cụ thể sau:

• Xây dựng các tiêu chí và chỉ số có thể định lượng và đo lường để đánh giá dấu chân sinh thái của các quy trình sản xuất vật liệu composite
• Tích hợp các tiêu chí và chỉ số này vào các công cụ mô phỏng, hỗ trợ thiết kế bố trí nhà máy và các bước quy trình sản xuất theo các giá trị mục tiêu
• Đưa các tiêu chí liên quan vào các công cụ lập kế hoạch sản xuất theo từng sản phẩm, từ đó hỗ trợ thiết kế sản phẩm trong các hệ thống CAE/CAM theo các giá trị mục tiêu
• Thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu thời gian thực theo cách tự động và tiêu chuẩn hóa, bao gồm xử lý sơ bộ, lưu trữ tài liệu và so sánh dữ liệu với các giá trị mục tiêu. Cách tiếp cận này tạo nền tảng cho các giải pháp tối ưu hóa có thể triển khai trong thực tế.

Trên cơ sở đó, tiểu dự án triển khai năm mục tiêu công việc chính:

• Phát triển mô hình đánh giá vòng đời khép kín (Cradle-to-Cradle) cho các cấu kiện làm từ vật liệu composite
• Mở rộng các giải pháp mô phỏng quy trình hiện có ở cấp độ sản xuất và cấp độ nhà máy, đồng thời tích hợp các tiêu chí và chỉ số đánh giá đã xây dựng
• Tích hợp các chỉ số và tiêu chí đánh giá vào các công cụ lập kế hoạch sản xuất theo sản phẩm (CAM)
• Thu thập và xử lý dữ liệu quy trình thực tế thông qua các thiết bị điện toán biên
• Thực hiện trình diễn giải pháp và xác định các yêu cầu để triển khai rộng rãi trong sản xuất

Đối tác liên danh:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Verbundwerkstoffe Realisation und Vermarktung neuer Technologien GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACT Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Trung tâm Hàng không và Vũ trụ Đức, tổ chức đã đăng ký)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Liên hệ:

Quản lý dự án: oliver.lohse@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMFTR

PV4Life (FKZ 03EE1165A) - Dự án hợp tác: Tăng tuổi thọ bộ biến đổi thông qua tối ưu hóa linh kiện bằng Digital AI Twin - PV4Life; Tiểu dự án: Dự đoán tuổi thọ linh kiện bộ biến đổi dựa trên cảm biến

Thời gian thực hiện: 01/08/2023 – 31/07/2026

Trong tiểu dự án này, Siemens AG tập trung nghiên cứu các phương pháp giúp khai thác hệ thống bộ biến đổi điện và các linh kiện quan trọng một cách hiệu quả và đáng tin cậy hơn. Việc nâng cao hiệu suất sử dụng bộ biến đổi công suất, kéo dài tuổi thọ thiết bị và cải thiện độ tin cậy có thể góp phần tiết kiệm tài nguyên tự nhiên. Mục tiêu của Siemens trong tiểu dự án là phát triển hệ thống giám sát tình trạng thiết bị dựa trên cảm biến. Hệ thống này cho phép theo dõi quá trình lão hóa của linh kiện và tích hợp thông tin đó vào chiến lược vận hành riêng cho từng hệ thống, từ đó khai thác hệ thống điện mặt trời (PV) một cách tối ưu mà không làm hao hụt công suất hoặc tuổi thọ thiết bị. Nhóm nghiên cứu sẽ tích hợp các cảm biến bổ sung vào mô-đun công suất để dự đoán tuổi thọ linh kiện. Các dự đoán này tạo nền tảng cho các mô hình của hệ thống biến tần PV. Trong quá trình nghiên cứu, nhóm dự án lựa chọn các cảm biến phù hợp và tiến hành đánh giá thực nghiệm nhằm xác định độ nhạy của cảm biến trong phát hiện quá trình lão hóa của linh kiện bộ biến đổi. Các thử nghiệm tăng tốc tuổi thọ sẽ tạo ra nhiều dạng hư hỏng do lão hóa khác nhau. Hệ thống cảm biến sẽ phát hiện và đánh giá các dấu hiệu hư hỏng này ngay từ giai đoạn sớm. Sau đó, nhóm nghiên cứu so sánh dữ liệu cảm biến thu thập trong quá trình thí nghiệm với dữ liệu truyền thống từ các thử nghiệm tăng tốc tuổi thọ, qua đó đánh giá giá trị bổ sung của phương pháp giám sát tuổi thọ dựa trên cảm biến. Để thực hiện mục tiêu này, Siemens xây dựng các bệ thử chuyên dụng cho linh kiện bán dẫn, hỗ trợ tối ưu hóa quy trình đo lường và mở rộng hệ thống cảm biến trong mô-đun công suất. Siemens cũng cung cấp dữ liệu đo lường từ các thử nghiệm tăng tốc tuổi thọ cho các đối tác trong dự án nhằm phát triển các mô hình bản sao số có xét đến hiện tượng lão hóa và các tải trọng vận hành thực tế. Đặc biệt, dữ liệu cảm biến thu thập được sẽ đóng vai trò dữ liệu đầu vào cho các mô hình dự đoán tuổi thọ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) do các đối tác phát triển. Những mô hình này giúp tối ưu hóa quá trình khai thác và kéo dài tuổi thọ của hệ thống biến tần PV, thông qua việc điều chỉnh các tham số vận hành theo mức độ lão hóa của thiết bị.

Đối tác liên danh:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Components & Modules GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Đại học Khoa học Ứng dụng Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Germany GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Hiệp hội Fraunhofer thúc đẩy nghiên cứu ứng dụng, tổ chức đã đăng ký)

Liên hệ:

Quản lý dự án: kai.kriegel@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

Q-Genesys - Mô hình tạo lượng tử cho các hệ thống mô phỏng công nghiệp
Thời lượng: Ngày 1 tháng 10 năm 2025 - ngày 30 tháng 9 năm 2028
Quản lý dự án: Werner Hauptmann
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Dự án hợp tác: REMEASURE triển khai quản lý năng lượng đa phương thức cho siêu thị; Dự án phụ: Mô hình dự đoán chuyển tải đa phương thức trong siêu thị thí điểm

Thời lượng: 1 tháng 12 năm 2022 - 30 tháng 6 năm 2026

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Dự án hợp tác: REMEASURE triển khai quản lý năng lượng đa phương thức cho siêu thị; Dự án phụ: Mô hình dự đoán chuyển tải đa phương thức trong siêu thị thí điểm

Để đáp ứng các mục tiêu khí hậu quốc gia và châu Âu, việc mở rộng sản xuất điện biến động tái tạo phải được đẩy nhanh và sử dụng hiệu quả. Ngoài việc mở rộng lưới năng lượng và năng lực lưu trữ tốn kém, các hệ thống năng lượng địa phương hiện có có thể được sử dụng để thay đổi nhu cầu liên quan đến việc cung cấp năng lượng tái tạo thông qua chuyển tải đa phương thức. Cần có một giải pháp có thể triển khai nhanh chóng, có thể mở rộng và tiết kiệm. Các siêu thị rất được quan tâm vì hệ thống năng lượng của họ phần lớn được tiêu chuẩn hóa. Hơn nữa, chúng được trang bị toàn diện công nghệ đo lường và có mức độ tự động hóa cao. Tiềm năng chuyển tải tồn tại do tính linh hoạt của mạng lưới điện lạnh cục bộ của siêu thị kết hợp với người tiêu dùng làm lạnh có thể kiểm soát được, chẳng hạn như tủ đông hoặc phòng lạnh. Các hệ thống năng lượng trong các siêu thị hiện đại hiện nay thường được vận hành hoàn toàn dựa trên nhu cầu dựa trên các quy tắc tĩnh. Hoạt động như vậy không hiệu quả, vì việc cung cấp năng lượng tái tạo dao động không được tính đến và do đó không thể được sử dụng hiệu quả. Mục tiêu của dự án là điều tra xem liệu việc sử dụng hiệu quả năng lượng tái tạo, dao động có thể thực hiện được hay không thông qua chuyển tải đa phương thức, đặc biệt là liên quan đến việc cung cấp điện lạnh cho các siêu thị. Điều này sẽ xem xét cả giá điện động và dự báo về các điều kiện ranh giới động, chẳng hạn như tải cơ sở điện và nhiệt. Tính khả thi về mặt kỹ thuật sẽ được chứng minh trong mô phỏng và xác nhận trong hoạt động thực tế của một siêu thị thí điểm. Nỗ lực lắp đặt hệ thống quản lý năng lượng và bất kỳ nâng cấp cần thiết nào của hệ thống năng lượng, ví dụ, thông qua các thiết bị đo lường bổ sung hoặc điều chỉnh trong tự động hóa, nên được giữ ở mức thấp nhất có thể.

Đối tác liên minh:

Đại học Kỹ thuật Rheinisch-Westfälische Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Người liên hệ:

Quản lý dự án: stefan.langemeyer@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMWE

RIESIQ (16IS24087A) - Dự án hợp tác: Nghiên cứu và thử nghiệm các phương pháp AI mới cho các hệ thống cấp công nghiệp mạnh mẽ, thông minh và hiệu quả

Thời lượng: Ngày 1 tháng 12 năm 2024 - ngày 30 tháng 11 năm 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Dự án hợp tác: Nghiên cứu và thử nghiệm các phương pháp AI mới cho các hệ thống cấp công nghiệp mạnh mẽ, thông minh và hiệu quả

Thời lượng: Ngày 1 tháng 12 năm 2024 - ngày 30 tháng 11 năm 2027

Mục tiêu của dự án nghiên cứu này là khắc phục sự thiếu hụt của các mô hình AI tổng hợp hoặc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) liên quan đến khả năng ứng dụng của chúng trong các quy trình sản xuất công nghiệp. Trọng tâm là nghiên cứu và thử nghiệm các phương pháp học tập mạnh mẽ nhưng linh hoạt cho phép các hệ thống động phức tạp và các quy trình vật lý được mô hình hóa với độ chính xác đủ, cũng như được kiểm soát một cách thông minh và diễn giải. Các yêu cầu tài nguyên cần thiết trong quá trình đào tạo và suy luận phải được giảm thiểu bằng các thuật toán tiết kiệm dữ liệu để đảm bảo sử dụng bền vững và thân thiện với môi trường ở quy mô công nghiệp. Để đạt được những mục tiêu này, sẽ nhấn mạnh vào sự kết hợp có thể mở rộng, hiệp đồng của các thuật toán ML và các phương pháp mô phỏng số, cũng như các phương pháp RL linh hoạt và thực tế để tối ưu hóa điều khiển được xây dựng dựa trên chúng. Các phương pháp kết quả phải đồng thời đáp ứng nhu cầu cao về tính minh bạch và khả năng giải thích, đó là lý do tại sao trọng tâm bổ sung là nghiên cứu các kỹ thuật giải thích mới cho kiến trúc mô hình có cấu trúc. Các mô-đun giải pháp AI mới được phát triển sẽ được thử nghiệm nguyên mẫu và thực tế bằng cách sử dụng các quy trình sản xuất và đảm bảo chất lượng tự động trong sản xuất pin lithium-ion, từ đó thể hiện giá trị gia tăng cho quá trình chuyển đổi do AI hướng tới một nhà máy có thể mở rộng và linh hoạt trong tương lai.

Đối tác liên minh:

deepset GmbH

Đại học Kỹ thuật Berlin (TU Berlin)

Người liên hệ:

Quản lý dự án: marc.weber@siemens.com

Quản lý tài chính: roland.deak@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

VALUE-M (FKZ 16BZF332A) - Dự án hợp tác: Kéo dài tuổi thọ sử dụng của hệ thống lưu trữ thông qua quản lý các chu kỳ sạc–xả nhỏ kết hợp giám sát tình trạng liên tục - VALUE-M

Thời gian thực hiện: 01/06/2023 – 31/05/2026

Trong dự án VALUE-M, Siemens AG tham gia thị trường với vai trò nhà cung cấp giải pháp, nhà cung cấp linh kiện và đối tác phát triển dự án. Siemens tập trung vào triển khai kỹ thuật và khai thác tiềm năng thương mại của các kết quả nghiên cứu trong dự án. Trong quá trình phát triển thuật toán, Siemens bảo đảm khả năng tương thích với các dự án bên thứ ba đang triển khai cũng như tính khả thi khi ứng dụng trong hệ thống công nghiệp. Bên cạnh việc triển khai phần mềm truyền thông và hệ thống đám mây – vốn không phải trọng tâm của VALUE-M – dự án tập trung phát triển các bộ điều khiển cục bộ. Các bộ điều khiển này sử dụng các thuật toán đã phát triển trong cấu trúc đa mục đích để vận hành tối ưu hệ thống lưu trữ và hỗ trợ đồng thời nhiều cơ chế quản lý năng lượng. Để kiểm chứng tiềm năng kinh tế của công nghệ thuật toán và điều khiển mở rộng theo định hướng của dự án, các hệ thống trình diễn riêng lẻ sẽ được vận hành với sự tham gia của một công ty kinh doanh điện năng theo hợp đồng thuê ngoài. Ở cấp độ phần cứng, dự án phát triển các phương pháp tích hợp kỹ thuật cho hệ thống lưu trữ tái sử dụng, cho phép bổ sung công nghệ điều khiển phù hợp vào các hệ thống lưu trữ do bên thứ ba cung cấp. Đối với quản lý đa mục đích – bao gồm cả dịch vụ dự trữ công suất tức thời, việc lựa chọn thiết bị điện tử công suất sẽ bảo đảm dự trữ công suất đủ lớn và tốc độ phản ứng cao, nhằm bù đắp các biến động lưới điện trong thời gian rất ngắn.

Đối tác liên danh:

SWW Wunsiedel GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (Đại học RWTH Aachen)

Liên hệ:

Quản lý dự án: heiko.winterstein@siemens.com

Quản lý tài chính: bianca.miene@siemens.com

Cơ quan tài trợ: BMWE

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Dự án hợp tác: Giảm thiểu nhiễu loạn đáng tin cậy trong lưới năng lượng sử dụng các thành phần cạnh có khả năng thời gian thực

Thời lượng: 1 tháng 11 năm 2022 - ngày 31 tháng 10 năm 2025

Động lực: Chất lượng cung cấp điện trong lưới điện công nghiệp đã suy giảm đáng kể do người tiêu dùng ngày càng phức tạp, năng động cao gây ra nhiễu loạn lưới điện. Đồng thời, các hệ thống Công nghiệp 4.0 được kết nối mạng cao rất nhạy cảm với những nhiễu loạn lưới điện này. Điều này ngày càng dẫn đến thời gian ngừng hoạt động của nhà máy với chi phí cao. Hiện tại, tải trọng mạnh hoặc nhiễu lẫn nhau không thuận lợi của các thành phần lưới không thể được phát hiện trước. Mục tiêu chính của VE4 là phát hiện liên tục và bù tích cực thông minh các nhiễu loạn trong lưới cung cấp năng lượng điện cho ngành công nghiệp. Cần đạt được sự gia tăng đáng kể về độ bền, cũng như hiệu quả năng lượng và tài nguyên. Với mục đích này, một hệ thống bù kỹ thuật số mới, phân tán sẽ được phát triển. Điều này bao gồm mạng cảm biến không đồng nhất có khả năng thời gian thực và các thiết bị cạnh, cho phép dự đoán nhanh tín hiệu nhiễu dựa trên ML và tính toán các tín hiệu ghép ngược để bù cho các nhiễu loạn. Các tín hiệu khớp nối ngược cuối cùng được đưa trở lại lưới bằng các bộ lọc hoạt động. Do đó, nền tảng cho việc giám sát nhà máy linh hoạt và kiểm soát thời gian thực thông qua các công nghệ thiết bị cạnh đang được tạo ra. Các giao diện phải được tiêu chuẩn hóa. Điều này làm cho hệ thống có thể mở rộng linh hoạt cho một loạt các nhiệm vụ điều khiển và chẩn đoán trong lưới năng lượng kỹ thuật số - vượt xa mức bù nhiễu chủ động nhằm mục đích trong dự án. Cơ sở chẩn đoán và bù nhiễu dựa trên thiết bị cạnh cho lưới cung cấp năng lượng công nghiệp kỹ thuật số hiện đại sẽ được phát triển theo nhiều bước. Phần cứng và phần mềm sẽ được khái niệm hóa và hiện thực hóa theo nguyên mẫu. Điều này bao gồm các nút đo lường có khả năng thời gian thực nối mạng được đồng bộ hóa theo thời gian, các thiết bị cạnh với phương pháp ML, máy tính đám mây và các bộ lọc hoạt động được đồng bộ hóa theo thời gian. Hiệu suất sẽ được đánh giá trong trình diễn hệ thống tổng thể trong một nhà máy thực sự.

Đối tác liên minh:

Technische Universität Dortmund (Đại học Kỹ thuật Dortmund)

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer-Gesellschaft vì sự tiến bộ của nghiên cứu ứng dụng, hiệp hội đã đăng ký)

Công ty TNHH Bleenco

Người liên hệ:

Quản lý dự án: stefan.tolle@siemens.com

Giám đốc tài chính: bianca.miene@siemens.com

Nhà cung cấp tài trợ: BMFTR

6G-ANNA - Truy cập 6G, mạng lưới, tự động hóa
Thời lượng: 1 tháng 7 năm 2022 - ngày 31 tháng 12 năm 2025
Quản lý dự án: Neda Petreska
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

6G-Health - Phát triển toàn diện mạng 6G hiệu suất cao cho các hệ thống công nghệ y tế phân tán
Thời lượng: 15 tháng 10 năm 2022 - ngày 14 tháng 10 năm 2025
Quản lý dự án: Thomas Engel
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

Dự án chung C2C3-L-SI: Carbon2Chem® — GIAI ĐOẠN 3 - Thông tư Carbon2Chem® - Tiểu dự án Siemens AG L-SI — “System Integration”
Thời lượng: Ngày 1 tháng 1 năm 2025 - ngày 31 tháng 12 năm 2028
Quản lý dự án: Christian Doye
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMFTR

Connect4HCA — Dự án chung: Cơ sở nghiên cứu Arena2036: Connect4HCA; tiểu dự án: FlexComnet — Mạng truyền thông linh hoạt, dựa trên máy bay không người lái với chức năng cảm biến cho các cơ sở sản xuất hiện đại (02P23Q846)
Thời lượng: 1 tháng 1 năm 2024 — 31 tháng 12 năm 2028
Quản lý dự án: Volkmar Doericht
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

CONTAIN - Các mối đe dọa từ miền kỹ thuật số (13N16585)
Thời gian: 1 tháng 3 năm 2023 — 31 tháng 8 năm 2025
Quản lý dự án: Tiago Gasiba
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

DataFlex - Liên kết các hệ sinh thái dữ liệu để kết nối linh hoạt với cấu trúc lưới
Thời gian dự án: 1 tháng 10 năm 2025 — 31 tháng 3 năm 2027
Quản lý dự án: Michael Metzger
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

ECO:DIGIT (dự án hợp tác) - Cho phép điện toán xanh và chuyển đổi kỹ thuật số; dự án phụ: Kích hoạt tính toán biên giới xanh (01MN23011B)
Thời lượng: 1 tháng 6 năm 2023 — 31 tháng 5 năm 2026
Quản lý dự án: Karsten Schoerner
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

DaFire - Phát triển giả thuyết lỗi dựa trên dữ liệu cho tái sản xuất thiết bị điện tử thông minh
Thời lượng: Ngày 1 tháng 2 năm 2026 - ngày 31 tháng 1 năm 2029
Quản lý dự án: Ferdinand Revellio
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

EREP - Tái sản xuất thành công thông qua việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và lập kế hoạch quy trình thông minh (02J21E116)
Thời gian: 1 tháng 10 năm 2022 — 31 tháng 12 năm 2025
Quản lý dự án: Tobias Kamps
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMFTR

EvoFrame – Phát triển và kiểm chứng khung phương pháp tiến hóa, lấy con người làm trung tâm cho các tổ chức có năng lực chuyển đổi
Thời gian thực hiện: 01/01/2023 – 31/12/2025
Quản lý dự án: Martin Kramer
Quản lý tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

DIREKT_S&G-BMC - DIREKT - Vòng đời kỹ thuật số của hệ thống đẩy điện lai - S&G-BMC
Thời lượng: Ngày 1 tháng 12 năm 2023 - ngày 31 tháng 10 năm 2025
Quản lý dự án: Philipp Wolfrum
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

DIREKT_S&G-CMC - DIREKT - Vòng đời kỹ thuật số của hệ thống đẩy điện lai - S&G-CMC
Thời lượng: Ngày 1 tháng 12 năm 2023 - ngày 31 tháng 10 năm 2025
Quản lý dự án: Philipp Wolfrum
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

GENIUS - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho vòng đời phát triển phần mềm
Thời lượng: Ngày 1 tháng 11 năm 2024 - ngày 31 tháng 10 năm 2027
Quản lý dự án: Doruk Tuncel
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BFTR

GreenCode - GenAI cho hiệu quả phát triển
Thời lượng: Ngày 1 tháng 10 năm 2024 - ngày 30 tháng 9 năm 2027
Quản lý dự án: Christian Körner
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BFTR

HarDShip - Bảo mật dựa trên phần cứng cho các cơ sở sản xuất công nghiệp
Thời lượng: Ngày 1 tháng 4 năm 2023 - ngày 31 tháng 3 năm 2026
Quản lý dự án: Herrmann Seuschek
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BFTR

HiPower5.0 — Dự án chung: Vật liệu tiên tiến và công nghệ tích hợp cho thiết bị điện tử công suất GaN trong ô tô
Thời lượng: Ngày 1 tháng 8 năm 2025 - ngày 31 tháng 7 năm 2028
Quản lý dự án: Martin Schulz
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BFTR

Dự án chung: Phát triển toàn diện bóng bán dẫn GaN dọc cho điện áp hoạt động lên đến 1.7kV; Tiểu dự án: Công nghệ lắp ráp và kết nối cho các thành phần GaN dọc và điều khiển chúng
Thời lượng: 1 tháng 6 năm 2022 — 31 tháng 5 năm 2026
Quản lý dự án: Klaus Wilke
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

Ieflex - Dự án chung: IEFlex - Phát triển và triển khai hệ thống quản lý năng lượng thông minh để sử dụng khí tiêu hóa linh hoạt và theo nhu cầu; Dự án con: Phát triển kiến trúc phần mềm mở để tích hợp các mô-đun chức năng khác nhau

Thời lượng: Ngày 1 tháng 7 năm 2025 - ngày 30 tháng 6 năm 2028
Quản lý dự án: Marco Schanda
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

INSPIRE - Thiết kế và vận hành sáng tạo để giảm thiểu vật liệu đất hiếm và kéo dài tuổi thọ cho sản xuất hydro dựa trên gió ngoài khơi thế hệ tiếp theo

Thời lượng: 1 tháng 5 năm 2024 - 30 tháng 4 năm 2027
Quản lý dự án: Klaus Schleicher
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMFTR

INTENT - ENEFF:Wärme: Chuyển đổi nhiệt tích hợp - Tối ưu hóa mở rộng và vận hành thân thiện với hệ thống của mạng lưới sưởi ấm và bơm nhiệt phi tập trung; Dự án phụ: Phát triển cho hoạt động thân thiện với hệ thống của đội máy bơm nhiệt phi tập trung

Thời lượng: 1 tháng 3 năm 2025 - 29 tháng 2 năm 2028
Quản lý dự án: Florian Reissner
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

K3I-Cycling - Trung tâm ứng dụng AI Bao bì nhựa - Phòng thí nghiệm đổi mới: K3I-Cycling - Tối ưu hóa tái chế bao bì nhựa được hỗ trợ AI

Thời lượng: 1 tháng 9 năm 2022 - ngày 31 tháng 12 năm 2025
Quản lý dự án: Takeru Nemoto
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMFTR

không chất thải dán - Thực hiện nền kinh tế tuần hoàn thông qua việc phát triển một quy trình và nguyên mẫu nhà máy tiết kiệm năng lượng và tự động để thu hồi nhẹ nhàng nguyên liệu thô từ chất thải bột hàn (số tham chiếu 020E-100610623); dự án phụ: Xác nhận cụ thể người dùng
Thời lượng: Ngày 1 tháng 12 năm 2023 - ngày 30 tháng 11 năm 2026
Quản lý dự án: Rüdiger Knofe
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

PhylFlex — Dự án chung: Quản lý năng lượng thích ứng dựa trên vật lý cho kết nối ngành và linh hoạt mạng lưới phân phối — PhylFlex; Tiểu dự án: Dự báo tải và phát điện (Siemens)
Thời lượng: Ngày 1 tháng 4 năm 2025 - ngày 31 tháng 3 năm 2028
Quản lý dự án: Sebastian Schreck
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

PMD-X-MAPRO - Dữ liệu vật liệu liên tổ chức và mô phỏng vật liệu trong sản xuất
Thời lượng: 1 tháng 7 năm 2025 - 30 tháng 6 năm 2026
Quản lý dự án: Marton Koerdel
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMFTR

PrintMAG - Sản xuất các cán thép điện tối ưu hóa tổn thất thông qua đồng thiêu kết gốm sứ và thép từ tính bằng quy trình in màn hình 3D; Dự án con: Mô phỏng vật liệu và quy trình để xếp chồng cán tối ưu
Thời lượng: Ngày 1 tháng 11 năm 2023 - ngày 31 tháng 10 năm 2026
Quản lý dự án: Stefan Denneler
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

ProDigies - Điều phối bộ xử lý linh hoạt sử dụng kiến trúc dịch vụ mô-đun, phương pháp điều khiển sáng tạo và máy sản xuất robot linh hoạt
Thời lượng: 1 tháng 9 năm 2022 - ngày 30 tháng 11 năm 2025
Quản lý dự án: Sebastian Albrecht
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

PVCharge - Dự án hợp tác: PVCharge - Điện tử điện đa chức năng cho bãi đậu xe PV; Dự án con: Cơ sở hạ tầng sạc hai chiều kết hợp DC cho các khu sạc chạy bằng điện PV
Thời lượng: Ngày 1 tháng 4 năm 2025 - ngày 31 tháng 3 năm 2028
Quản lý dự án: David Reiff
Giám đốc tài chính: Bianca Miene
Cơ quan tài trợ: BMWE

QChallenge - Thuật toán tối ưu hóa hỗn hợp lượng tử-cổ điển cho quản lý hậu cần và dây chuyền sản xuất
Thời lượng: 1 tháng 7 năm 2022 - ngày 30 tháng 9 năm 2025
Trưởng dự án: Sarah Braun
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE

QUORYPTAN - Mật mã kháng lượng tử cho các ứng dụng giao dịch công nghiệp và thanh toán
Thời lượng: 1 tháng 3 năm 2024 - 28 tháng 2 năm 2027
Quản lý dự án: Fabrizio Desantis
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMFTR

React-AI - Dự án hợp tác: REACT-AI - Triển khai nhanh các giải pháp tuabin khí cho quá trình chuyển đổi năng lượng bằng cách sử dụng chuỗi thiết kế AI mới lạ, tổng hợp; Dự án con: Mô hình tổng hợp cho các thành phần công nghiệp sử dụng cánh tuabin làm ví dụ
Thời lượng: Ngày 1 tháng 8 năm 2025 - ngày 31 tháng 7 năm 2028
Quản lý dự án: Stefan Depeweg
Giám đốc tài chính: Roland Deak
Cơ quan tài trợ: BMWE