Forschungsvereinigungen müssen für die Antragstellung im Rahmen der IGF autorisiert sein. Noch nicht autorisierte Forschungsvereinigungen können einen Antrag auf Autorisierung im Förderprogramm Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) stellen, wenn die Kriterien gemäß der Anlage Förderrichtline erfüllt sind.
Die Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) ist ein europaweit einzigartiges, themenoffenes und vorwettbewerbliches Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE), das kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen einfachen Zugang zu praxisorientierter Forschung ermöglicht.
Eine Kurzdarstellung veranschaulicht den Prozess von der Idee bis zur Veröffentlichung des Forschungsergebnisses.
Hier finden Sie eine Übersicht aller IGF-Forschungsvereinigungen.
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Mit den Mitteln der IGF werden im transnationalen Netzwerk CORNET auch Projekte gemeinsam mit internationalen Kooperationspartnern durchgeführt ...
Im Rahmen des IGF-Kongresses wurde das IGF-Projekt des Jahres 2025 gewählt. Unter 23 Einreichungen hat der Wissenschaftliche Rat der IGF drei Finalisten nominiert. Das Gewinner-Team wurde durch das Publikum gewählt.
Ein kleiner Ausschnitt der bisher rund 12000 geförderten Projekte bietet einen Einblick in die Vielfalt der Forschungsthemen.
Die Projektdatenbank der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) umfasst rund 12000 abgeschlossene und laufende IGF-Vorhaben seit dem Jahr 1995 und wird regelmäßig aktualisiert.
Hier finden Sie Veranstaltungen mit Bezug zu IGF-Forschungsvorhaben.
Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank
Die Projektdatenbank der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) umfasst rund 12000 abgeschlossene und laufende IGF-Vorhaben seit dem Jahr 1995 und wird regelmäßig aktualisiert.
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DigiTextil - Digitale, unternehmensübergreifende Vernetzung und Nutzung von Big Data zur Fehlerrückverfolgung entlang der textilen Prozesskette am Beispiel der Vliesstoffherstellung aus Stapelfasern
Laufzeit:01.01.2018 - 30.06.2020Vorhaben-Nr. 19902 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
-
RWTH Aachen Institut für Textiltechnik
-
Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen
Vorhabenbeschreibung:
Die Produktion von Textilien erfolgt in stark fragmentierten Prozessketten. Unternehmen stellen Zwischenprodukte her, die von anderen Unternehmen weiterverarbeitet werden. Ein vollständiger, digitaler Informationsfluss zu den eingesetzten Produkten und Prozessparametern findet nicht statt.
Auf Grund von fehlerhaften Vorprodukten entstehen in der KMU dominierten deutschen Vliesstoffproduktion auf Grund von Stillständen und Ausschuss ein wirtschaftlicher Schaden i.H.v. ca. 366 Mio. € pro Jahr. Durchschnittlich entspricht das pro KMU einem wirtschaftlichen Schaden i.H.v. 1,6 Mio. € pro Jahr.
Laut Studien werden durch gezielte Speicherung und Analyse von BigData in der Produktion Stillstände und Ausschuss um bis zu 20 % reduziert.
Textilbetriebe sehen bei der Umsetzung der Industrie 4.0 vor allem Herausforderungen in der Standardisierung, der Verfügbarkeit von Technik und dem Schutz von Know-how. Insbesondere wegen des fehlenden Know-how Schutzes werden BigData Lösungen noch nicht unternehmensübergreifend umgesetzt.
Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es eine Methode zur unternehmensübergreifenden Fehlerrückverfolgbarkeit und -ursachenanalyse zu entwickeln, die den Schutz von Betriebsgeheimnissen und innerbetrieblichem Know-how garantiert. Das Ziel wird durch einen Datenaustausch der, an der Prozesskette beteiligten, Unternehmen mit dem neutralen Betreiber eines rechtlich geschützten Cloud-Services realisiert.
Die Entwicklung ermöglicht einen geschützten, vollständigen, digitalen Informationsfluss und eine unternehmensübergreifende Fehlerrückverfolgung zur Reduktion von Stillständen und Ausschuss.
Bei 5% Effizienzsteigerung führt das je KMU zu einer durchschnittlichen Mehrproduktion im Wert von 80.000€ pro Jahr. Für die deutsche Vliesstoffindustrie bedeutet das eine Mehrproduktion in Höhe von 18,3 Mio. € pro Jahr.
Ergebniszusammenfassung:
Im Technikum des ITA wurde an einer Prozesskette im Labormaßstab eine Infrastruktur zur prozesskettenübergreifenden Vernetzung aufgebaut. Das entstandene Netzwerk ermöglicht das Sammeln von Daten vom Ausspinnen des Garns über das Texturieren bis hin zur Vliesbildung und -verfestigung. Es wurde mit AES ein Verschlüsselungsverfahren zur sicheren Datenübertragung ausgewählt. Neben den Prozessdaten wurden auch Qualitätsdaten der Zwischenprodukte gemessen, um aus den gesammelten Daten Modelle zur Prädiktion der finalen Produktqualität zu generieren. Mithilfe der Modelle können die Einflüsse wichtiger Prozessparameter im Voraus simuliert werden, um früh zwecks Vermeidung von Ausschuss in den Prozess eingreifen zu können. Die Funktionsweise der Methodik wurde in einem Blindversuch an der Laboranlage vom ITA validiert. Es wurde festgestellt, dass die verfügbare Datenmenge ein wichtiger Faktor für die Genauigkeit der Prädiktion der Produktqualität ist. Es wird erwartet, dass die Qualität der erstellten Modelle positiv mit der höheren Datenmenge im industriellen Kontext (im Vergleich zum Labormaßstab) skaliert. Die Anwendbarkeit der Methodik konnte aufgezeigt werden.