Forschung, Netzwerk & Referenzen
Kunden, die täglich auf eurogard Soft- und Hardware vertrauen.
Ein starkes Netzwerk gemeinsam mit starken Partnern.
Wir arbeiten mit namenhaften Forschungseinrichtungen, Beratungsgesellschaften und Universitäten zusammen, um im gemeinsamen Austausch neue Erkenntnisse zu erhalten und Innovationen voranzutreiben. So können wir unser Ziel erreichen, immer die bestmöglichen Lösungen für unsere Kunden zu erarbeiten.
Pressearchiv
CleanroomTrendPro – Die innovative Lösung für modernes Reinraummonitoring
Mit den neuen Anforderungen aus der EU-GMP Annex 1 stehen Reinraumbetreiber vor der Herausforderung, strenge regulatorische Standards hinsichtlich Daten- und Trend-Analysen zu erfüllen und gleichzeitig
ER1601 – Ihr leistungsstarkes Edge-Gateway für flexible IIoT-Anwendungen
Industrielle Vernetzung erfordert zuverlässige, leistungsfähige und skalierbare Lösungen – unabhängig von spezifischen Plattformen. Der ER1601 von eurogard bietet Ihnen ein robustes Edge-Gateway, das sowohl mit
m2v Control Center – Maßgeschneidertes Rechenzentrum-Monitoring für maximale Performance und Flexibilität
Moderne Rechenzentren stehen vor komplexen Herausforderungen: wachsende Datenmengen, steigende Sicherheitsanforderungen und die Notwendigkeit, IT-Ausfälle zu minimieren. Eine zuverlässige Überwachung ist daher essenziell, um Effizienz, Stabilität
Studie: Zukunftssicheres Monitoring in Reinräumen – Effizient, Sicher, Digital
Die regulatorischen Anforderungen an das diskontinuierliche Reinraum-Monitoring in GMP-Klassen B, C und D steigen kontinuierlich. Der überarbeitete Annex 1 der EU-GMP-Leitlinien fordert verstärkte Maßnahmen zur
Wertschöpfung dank Digitalisierung: Moni.NET Class C revolutioniert das Reinraum Partikel-Monitoring
Die fortschreitende Digitalisierung prägt nicht nur den Alltag, sondern transformiert auch die Industrie. Im Bereich des diskontinuierlichen Partikel-Monitorings für Reinräume, insbesondere in den GMP Reinraumklassen
Hoch individualisiertes Reinraummonitoring inklusive Ansteuerung von Messgeräten und Einbindung vorhandener Gebäudeleittechnik
Dank enger Zusammenarbeit zwischen Hersteller und Technologiepartner erfolgreich implementiert. Die pharmazeutische Industrie ist gekennzeichnet durch strenge Anforderungen an die Qualitätssicherung und -kontrolle während des
Forschung und Entwicklung
Wir gestalten Zukunft. Dieses Kredo ist Bestandteil der eurogard DNA seit unserer Gründung. Zusammen mit unseren Partnern aus Industrie und Forschung entwickeln wir die Innovationen von morgen und schaffen so die Basis für unsere kontinuierliche, technische Weiterentwicklung.
Kontaktieren Sie uns bitte, wenn Sie Interesse an einer F&E Zusammenarbeit haben.
Unsere aktuellen Forschungsprojekte sind nachfolgend aufgeführt.
agileASSEMBLY
Agile Gestaltung der späten Phasen der Produktentstehung
Kurzbeschreibung
Das Verbundvorhaben agileASSEMBLY verfolgt das Ziel, die Wandlungsfähigkeit in den späten Phasen der Produktentstehung durch integrierte personelle, organisatorische und technische Lösungen zu steigern.
Eckdaten
Laufzeit: 01.10.202023 – 31.12.2025
Projektpartner: Gleason-Pfauter Maschinenfabrik GmbH, Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen, Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement IAT der Universität Stuttgart, aucobo GmbH, Diehl Metering GmbH, digital worx GmbH, Hawk Intelligent Technologies GmbH, IMS Gear SE & Co. KGaA, Mauser + Co. GmbH, QUNDIS GmbH, REUTER TECHNOLOGIE GmbH, DANGO & DIENENTHAL GmbH & Co. KG
Projektträger: Karlsruher Institut für Technologie KIT
DatEff
Datenbasierte Identifizierung von Effizienzmängeln für Energieeinsparungen in Gebäuden.
Kurzbeschreibung
Das Verbundvorhaben DatEff widmet sich der datenbasierten Identifizierung von Effizienzmängeln in Gebäuden, um energetische Einsparpotenziale zu erschließen. In dem Projekt DatEff wird eine Methodik zur vollautomatisierten Identifikation und Strukturierung relevanter Datensätze entwickelt, welche durch die gezielte Nachrüstung fehlender Sensorik unterstützt wird. Auf Basis der so strukturierten Daten wird eine intelligente Fehlererkennung mit anschließender Priorisierung der Maßnahmen durchgeführt. Ein Alleinstellungsmerkmal stellt die Fusion von maschinellem Lernen mit umfangreichem Expertenwissen dar. Die entwickelten Algorithmen für die automatisierte Datenstrukturierung und Topologieerkennung sowie zur Fehlererkennung werden in Zusammenarbeit mit der Stadt Aachen in Demonstratorgebäuden validiert.
Eckdaten
Laufzeit: 01.10.2025 bis 30.09.2028
Projektpartner: aedifion GmbH; RWTH Aachen University – Lehrstuhl für Gebäude- & Raumklimatechnik; Stadt Aachen – Gebäudemanagement (assoziierter Partner)
Projektträger: PTJ