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BIKINI - Bionik und KI für nachhaltige Integration in der Produktentwicklung für einen ressourceneffizienten Leichtbau

?berblick

Zur Eind?mmung des Klimawandels müssen CO2-Emissionen reduziert werden. Eine der Schlüsseltechnologien ist der Leichtbau und die damit erzielbare CO2-Einsparung w?hrend der Produktnutzungsphase – insbesondere im Bereich der Mobilit?t – durch Gewichtsreduktion. Im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gef?rderten Verbundprojekts BIKINI wird die Anwendung von bionischen Konstruktionsalgorithmen und KI-basierten Assistenzdiensten in der Produktentstehung erforscht. Hierzu hat sich ein Konsortium aus Forschungsinstituten, IT-Partnern sowie Engineering Dienstleistern zusammengeschlossen. Es werden aktuelle Bewertungskriterien von Leichtbau-Produkten wie Kosten und Leistung um Nachhaltigkeits-Aspekte wie die ganzheitlichen CO2-Emissionen, den Ressourceneinsatz der Fertigungsverfahren und die Wiederverwertbarkeit der eingesetzten Materialien erweitert.

Key Facts

Grant Number:
03LB3018C
Art des Projektes:
Sonstiger Zweck
Laufzeit:
07/2021 - 06/2024
Gef?rdert durch:
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE)
Websites:
Homepage
Projektseite des Fachgebietes

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Iris Gr??ler

Produktentstehung / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person

Kooperationspartner

Additive Marking GmbH

Kooperationspartner

Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung

Kooperationspartner

Atos Deutschland

Kooperationspartner

EDAG Engineering Group AG

Kooperationspartner

FEYNSINN EDAG Production Solutions GmbH & Co. KG

Kooperationspartner

Forschungszentrum Jülich

Kooperationspartner

Krause DiMaTec GmbH Deutschland

Kooperationspartner

rhaug GmbH

Kooperationspartner

Publikationen

Handling of uncertainties in the design of sustainable Additive Manufacturing products by merging Design-for-X and Scenario-Technique
I. Gr??ler, I. Mozgova, J. Pottebaum, M. Ott, P. Jung, P. Hesse, in: 17th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering, Elsevier, 2024, pp. 549–554.
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