Projektbeschreibung
Technologiepaket fördert Nachhaltigkeit der digitalen Fertigung
Die vollständige Übernahme von Technologien wie dem industriellen Internet der Dinge, der additiven Fertigung, der Robotik, der kundenspezifischen Massenfertigung und von Produkt-Dienstleistungs-Systemen in digitalen Fertigungsunternehmen besitzt höchste Priorität. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts FASTEN besteht darin, einen integrierten, modularen Rahmen zu entwickeln, zu demonstrieren und zu validieren, der die effiziente Fertigung hochgradig kundenspezifischer Produkte erlaubt. Dazu werden digitale integrierte Dienstleistungen und Produkte mit additiven Fertigungsverfahren kombiniert. Zudem werden hochentwickelte Softwaretechnologien zur selbstlernenden, selbstoptimierenden und fortgeschrittenen Steuerung eingesetzt, um ein vollständig vernetztes, autonomes additives Fertigungssystem zu schaffen.
Ziel
Industry 4.0 has now extended its focus to a broader set of technologies rather than just CPS, and to the most vital processes included in the product and production systems lifecycle, rather than just to production. In all the dialects where the Industry 4.0 language is spoken, Industrial Internet of Things, Additive Manufacturing and Robotics from the technology side and Mass Customization, Product-Service Systems and Sustainable Manufacturing from the business side always represent key cornerstones and top priority challenges.
FASTEN “mission” is to develop, demonstrate, validate, and disseminate an integrated and modular framework for efficiently producing custom-designed products. More specifically, FASTEN will demonstrate an open and standardized framework to produce and deliver tailored-designed products, capable to run autonomously and deliver fast and low cost additive manufactured products. This will be achieved by effectively pairing digital integrated service/products to additive manufacturing processes, on top of tools for decentralizing decision-making and data interchange. Sophisticated software technologies for self-learning, self-optimizing, and advanced control will be applied to build a full connected additive manufacturing system. ThyssenKrupp and Embraer are two of these companies that must overcome challenges of this nature, in order to cope with an increasing demand diversity, products with shorter life cycles, and the need for supplying low volumes per order, requiring flexible solutions capable to effectively manufacture and deliver personalized products.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- natural sciencescomputer and information sciencesinternetinternet of things
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringaerospace engineeringaeronautical engineering
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringrobotics
- engineering and technologymechanical engineeringmanufacturing engineeringadditive manufacturing
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
4200 465 Porto
Portugal