2019-01-01  –  2021-12-31

481.649,05 EUR

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen - Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau (IMA), Aachen, Nordrhein-Westfalen

0324237D

Konzentrierende Photovoltaik (CPV) Zellenentwicklung [EB1031]

01185010/1  –  MOCVD4.0 - Optimierte Produktion von Verbindungshalbleitern für erhöhte Wirkungsgrade in der Energieversorgung

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE1)

Energie

Das vordringliche Ziel des Kooperationsvorhabens ist die Erhöhung der Produktionstauglichkeit der Technologien der Aixtron SE für Anwendungen in der Leistungselektronik, in der Photovoltaik, sowie in der Nano-Photonik und Sensorik. Die Technologie zielt auf die Märkte Energie und eMobility ab. Eine Verbesserung der Technologie und der Effektivität ist nötig, um die internationalen Anforderungen einer vielseitigen, hochflexiblen Schlüsseltechnologie mit häufig wechselnden Kundenanforderungen, Prozessen, Produkten und Materialsystemen zu erfüllen. Dies soll erreicht werden durch Industrie 4.0 Ansätze also mit vernetzten und automatisierten Maschinenkonzepten, intelligenter Software, Analysen am Rande der Nachweisgrenzen und präziser Prozesskontrolle. Für die unterschiedlichen Anwendungen und Materialsysteme sind aufgrund der unterschiedlichen physikalischen Eigenschaften hochspezialisierte Lösungsansätze nötig. Elektronische Leistungswandler und die CPV-Technologie dienen als Demonstrator. In einem produktionsnahen Umfeld werden die Lösungsansätze realitätsnah kritisch getestet und bewertet. Das Teilvorhaben leistet hierbei einen entscheidenden Beitrag, da es sämtliche der Datenakquisition nachgelagerten Schritte maßgeblich begleitet und prägt: Die Konsolidierung, die Aufbereitung, die maschinelle Analyse sowie Visualisierung. Das vorgestellte Teilvorhaben liefert in Ergänzung zur technischen Expertise der Verbundpartner insbesondere die notwendige wissenschaftliche Expertise, um den Stand der Technik und darüber hinaus neu zu entwickelnde Methoden des maschinellen Lernens auf die Anwendungsfelder der AIXTRON SE anzuwenden.