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Im Projekt MuSKeL werden miniaturisierte Sensorsysteme als LTCC aufgebaut (Low Temperature Co-fired Ceramic). Dabei werden keramische Folien mit digitalen Drucktechnologien funktionalisiert und anschließend simultan gesintert. Gerade für Anwendungen mit kleinen und mittleren Stückzahlen kann dies einen Durchbruch bedeuten.
Im geplanten Projekt sollen digital gedruckte leitfähige Tinten (z.B. Silber) hinsichtlich ihrer Werkstoffeigenschaften und Zuverlässigkeit charakterisiert werden. Kennwerte wie bspw. E-Modul /CTE werden in Simulationsmodelle eingespeist und Funktionsstrukturen wie Heizer, Dehnmesstreifen (DMS) und elektrische Schaltungen ausgelegt.
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist die Entwicklung flexibler Fertigungsprozessketten zur wirtschaftlichen Herstellung von keramischen Schaltungsträger ab Losgröße 1, welche eine vergleichbare Performance und Zuverlässigkeit aufweisen wie ihr spritzgegossenes Pendant aus AiF-IGF Prokeram3D.
Es sollen Prozessketten für die Herstellung hochtemperaturtauglicher Sensorelemente mittels digitaler und damit werkzeugloser Fertigungsverfahren erarbeitet, charakterisiert und direkt auf die Komponenten der finalen Anwendung aufgebaut werden.
In vorliegendem Wettbewerb wird ein Konzept für eine mikroelektronisch integrierte Treiberschaltung zur Ansteuerung einer neuartigen, piezoelektrischen Mikropumpe erarbeitet. Zur Demonstration von Funktionalität und verbesserter Energieeffizienz wird ein diskret-aufgebauter Demonstrator entwickelt.
Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines effizienten Fügeverfahrens für die Mikrosystemtechnik, sowohl auf Bauteil- als auch auf Waferebene, durch den Einsatz hochenergetischer reaktiver Multischichtsysteme auf der Basis von Zirkonium und Silizium.
Mit künstlichen Intelligenz sollen Biomarker-Muster aus plasmatischen, extrazellulären Vesikeln (pEV) analysiert und zur Diagnose von Krebserkrankungen eingesetzt werden. Die Reinigung und Konzentrierung der pEV mittels zentrifugaler Mikrofluidik (LabDisk) ist ein Kernbestandteil des Projekts.
AutoVikki konzipiert, implementiert und evaluiert Algorithmen, Software- und Systembestandteile für eine intelligente Pick&Place-Industrieroboterzelle für sehr variable und feingranulare Objekte, die schnell und flexibel eingerichtet werden und die sich selbst optimieren kann.
Entwicklung eines KI-basierten Prozessmodells und bedienerzentrierten Assistenzsystems zur Prozess- und Bauteiloptimierung im Kunststoffspritzgießverfahren mittels Methoden der Künstlichen Intelligenz (KIPOS)
Konzeption, Auslegung und Entwicklung eines inline Düsen-Viskosimeters und analytisch auswertbarer Spritzgießwerkzeuge mit integrierten Sensoren. Mittels der datengetriebene Prozessmodellbildung wird ein materialspezifischer digitaler Zwilling entwickelt (DigiPlast).
Im Verbundvorhaben ‚Prädiktive Diagnostik‘ werden prädiktive, diagnostische Verfahren und Testsysteme für die personalisierte Medizin von immunassoziierten Erkrankungen erforscht und entwickelt.
Innovative Hahn-Schickard Sensorik soll direkt in Leistungselektronik integriert werden. Die Signal-Auswertung mit Hilfe Künstlicher Intelligenz hilft Fehlermechanismen frühzeitig zu erkennen und zu minimieren. So sollen Ausfallraten reduziert und die Zuverlässigkeit entscheidend verbessert werden.
Sensorisierung von Wasser-Elektrolysezellen innerhalb eines Stapelaufbaus zur umweltfreundlichen, groß-industriellen Herstellung von Wasserstoff für die zukünftige Wasserstoffwirtschaft.
In dem Projekt "BW-Elektrolyse", einem Verbundvorhaben aus Instituten der Innovationsallianz innBW, sollen die in Vorläuferprojekten identifizierten technologischen Potenziale genutzt und eine Fertigung von Elektrolyse-Komponenten im Land initiiert werden.
Hahn-Schickard entwickelt innerhalb weniger Monate zusammen mit der Spindiag GmbH auf Basis eines vorhandenen Point-of-Care-Testsystems einen PCR-Schnelltest zum direkten SARS-CoV-2-Nachweis.
