SubsidieMeestersPGO-plus: Proactieve en preventieve gezondheidszorg
Ontwikkel een veilige en gebruiksvriendelijke persoonlijke gezondheidsomgeving met AI-integratie, die voldoet aan de behoeften van zowel patiënten als zorgprofessionals voor betere preventieve zorg.
Projectdetails
Inleiding
Het R&D-samenwerkingsproject van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. richt zich op onderzoek en ontwikkeling van geavanceerde 3D-modelleringstechnologieën om tot een duurzaam productieproces te komen.
Doel van het Project
De kern van dit project is het ontwikkelen van een innovatieve virtuele simuleringstool die gebruikmaakt van geavanceerde 3D-modelleringstechnieken voor het realistisch representeren van textielontwerpen.
Materiaalonderzoek
Parallel daaraan wordt diepgaand materiaalonderzoek uitgevoerd om de eigenschappen en texturen van diverse breimaterialen digitaal na te bootsen, verrijkt met geïntegreerde duurzaamheidseigenschappen.
Compatibiliteit en Overgang
Een bijkomend cruciaal component is de focus op de compatibiliteit tussen deze digitale innovaties en de fysieke productiehardware. Het voornaamste doel is het waarborgen van een vloeiende overgang tussen ontwerp en productie, waardoor er co-creatie plaatsvindt op het gebied van (digitaal) design, duurzaamheid en productie-efficiëntie.
Impact op de Sector
Dit project biedt de mogelijkheid om de breiwerksector te transformeren en een bijdrage te leveren aan een duurzamere textielindustrie.
Toekomstige Voorbereidingen
Daarnaast worden er met dit project de eerste voorbereidingen getroffen om de transitie naar een digitaal productpaspoort te realiseren in de toekomst, zowel in de textielindustrie als ook in andere relevante sectoren.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 350.000 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2020 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Bubl B.V.penvoerder
- Finaps B.V.
- Partner geen Rechtspersoon
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
KeraModHet KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie. | MIT R&D Samenwerking | € 167.375 | 2023 | Details |
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile TechnologyHet project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten. | MIT R&D Samenwerking | € 151.428 | 2023 | Details |
Biobased AutoplatformDonkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren. | MIT R&D Samenwerking | € 118.472 | 2023 | Details |
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpenKlompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren. | MIT R&D Samenwerking | € 340.900 | 2023 | Details |
KeraMod
Het KeraMod-consortium ontwikkelt een disruptief alternatief voor 2DGC-technologie om complexe monsters efficiënter, goedkoper en duurzamer te analyseren, ten voordele van milieu en industrie.
K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology
Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.
Biobased Autoplatform
Donkervoort ontwikkelt een duurzaam autoplatform van biobased materialen in samenwerking met Scabro Groep, met als doel de carbon footprint met 75% te verlagen en een gevalideerd prototype te creëren.
Insourcing & automatisering productieproces souvenirtulpen
Klompenfabriek Nijhuis en EMA-Projects ontwikkelen een geautomatiseerd productieproces voor souvenirtulpen in Nederland om kwaliteit, duurzaamheid en marktaandeel te verbeteren.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Obseq DiagnosticsHet project onderzoekt de haalbaarheid van de softwaretool 'Obseq Diagnostics', die met slimme algoritmes en machine learning vroegtijdige diagnoses stelt op basis van medische data. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
EasyBlueHet project ontwikkelt een softwareplatform dat met behulp van AI en ML de effectiviteit van GGZ-zorginterventies meetbaar maakt, om zo de zorgkwaliteit en zelfredzaamheid van patiënten te verbeteren. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2021 | Details |
DIGODIGO ontwikkelt een digitaal platform voor contactloze autorisatie en afspraken in de zorg, en verbetert de logistieke processen om fraude te verminderen en efficiëntie te verhogen. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Bubl PGOBubl BV onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve PGO-oplossing met omgekeerd datamodel en machine learning, waarbij gebruikers controle houden over hun persoonlijke gezondheidsdata. | MIT Haalbaarheid | € 20.000 | 2020 | Details |
Obseq Diagnostics
Het project onderzoekt de haalbaarheid van de softwaretool 'Obseq Diagnostics', die met slimme algoritmes en machine learning vroegtijdige diagnoses stelt op basis van medische data.
EasyBlue
Het project ontwikkelt een softwareplatform dat met behulp van AI en ML de effectiviteit van GGZ-zorginterventies meetbaar maakt, om zo de zorgkwaliteit en zelfredzaamheid van patiënten te verbeteren.
DIGO
DIGO ontwikkelt een digitaal platform voor contactloze autorisatie en afspraken in de zorg, en verbetert de logistieke processen om fraude te verminderen en efficiëntie te verhogen.
Bubl PGO
Bubl BV onderzoekt de haalbaarheid van een innovatieve PGO-oplossing met omgekeerd datamodel en machine learning, waarbij gebruikers controle houden over hun persoonlijke gezondheidsdata.