Forschung, Netzwerk & Referenzen

Eurogard-Forschung
Eurogard-Forschung

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.

 
 

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IEC 62443-4-1 Zertifizierung

IEC 62443-4-1 ZertifizierungMit der Zertifizierung nach IEC 62443-4-1 bestätigt eurogard einen sicheren und strukturierten Produktentwicklungsprozess für industrielle Anwendungen. Der Standard stellt sicher, dass Cybersecurity über

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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 – 30.06.2026

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

SiPaFeB

Sicherstellung der partikelfreien Fertigung von Batteriezellen

Kurzbeschreibung

SiPaFeB macht Batteriezellfertigung sicherer und sauberer.
Das Projekt entwickelt ein intelligentes Inline-System, das Partikelverunreinigungen in der laufenden Produktion von Batteriezellen frühzeitig erkennt. So können Risiken wie Qualitätsverluste, Ausschuss oder sicherheitskritische Defekte gezielt vermieden werden. Durch die Kombination aus Sensorik, Datenplattform und intelligenter Analyse schafft SiPaFeB die Grundlage für eine sichere, effiziente und zukunftsfähige Batteriezellproduktion in Deutschland.

Eckdaten

Laufzeit: 01.01.2026 bis 31.12.2028

Projektpartner: Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der
angewandten Forschung e.V. | aiXbrain GmbH | Karlsruher Institut für Technologie | EAS Batteries GmbH | CleanControlling GmbH | meastream GmbH | EVIDENT Europe GmbH | BMW AG

Projektträger: PTJ

SKIPRO

Software Methoden und Technologien für die Datenintegration in Generative KI-Systeme im Kontext der Produktionstechnik

Kurzbeschreibung

Das Projekt SKIPRO erforscht Softwaremethoden zur Integration
von Produktionsdaten in generative KI. SKIPRO zielt
darauf ab, das domänenspezifische Potenzial generativer KI systematisch zu analysieren und über eine
ebenenübergreifende Softwareschnittstelle in der Produktionsautomatisierung nutzbar zu machen.

Eckdaten

Laufzeit: 01.04.2026 bis 31.03.2029

Projektpartner: WZL-IQS) der RWTH Aachen | INC Innovation Venter GmbH | Peak Solution GmbH | Physikalisch-Technische Bundesanstalt | NuCOS GmbH | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung | Forschungszentrum Jülich | Siemens AG

Projektträger: VDI/VDE