Kreislaufwirtschaft für die Fertigungsindustrie (RECLAIM)

Die Fertigungsindustrie spielt für Innovation und Wachstum in Europa eine tragende Rolle. Veraltete Maschinen und ungeplante Ausfallzeiten können jedoch erhebliche Verluste verursachen. Das EU-Projekt RECLAIM stellt Strategien und Entscheidungshilfen bereit, die eine Kreislaufwirtschaft und den Einsatz digitaler Technologien in der Fertigung beschleunigen. Eine Gruppe von Forschern und Industrieunternehmen aus neun Ländern, darunter die Harms & Wende GmbH & Co. KG und das Steinbeis Europa Zentrum wollen so die Fertigungsindustrie produktiver und wettbewerbsfähiger machen und mit neuen Recycling- und Wiederverwendungstechniken die Überalterung von Industrieanlagen reduzieren.

Das Projekt konzentriert sich auf die Nutzung digitaler Analytik, des Internets der Dinge (IoT) und zirkulärer Wirtschaftsstrategien zur Verbesserung der Instandhaltung und Modernisierung von Altgeräten. Harms & Wende ist einer von fünf Pilotstandorten, an denen RECLAIM in verschiedenen Sektoren wie Schweißtechnik, Holzverarbeitung, Textil, Robotik, weiße Waren und Schuhproduktion getestet wird, bevor es einem breiteren Kreis potenzieller Kunden angeboten wird.

Als Projektpartner ist das Steinbeis Europa Zentrum zuständig für:

  • Verwertung der Projektergebnisse und Entwicklung von Verwertungs- und Vermarktungsstrategien gemeinsam mit dem Konsortium
  • Unterstützung der Kommunikationsaktivitäten
  • Nutzung von Synergien mit relevanten nationalen und europäischen Projekten und Initiativen

Weitere Angaben:

Förderung: Europäische Kommission, Horizont 2020

Förderbudget für alle Partner: rund 13 Mio. EUR

Beteiligte Länder: Deutschland, Griechenland, Italien, Portugal, Schweiz, Slowenien, Spanien, Türkei und Vereinigtes Königreich

Projektlaufzeit: 10/2019 – 09/2023

Zum Projekt

http://www.reclaim-project.eu

Weitere Links

Schlagworte: Überholung und Wiederherstellung, digitale Nachrüstung, Prognostik und Management, digitale Zwillingssimulation zur Fehlerdiagnose, In-situ-Reparaturdatenanalyse, Decision Support Framework

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Maëva Pratlong
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