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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Idenitifizierung chemisch-physikalischer Eigenschaften von Verschmutzungen zur strukturbasierten Reinigungsoptimierung in der Lebensmittelindustrie 2 "Schmutzstrukturbasierte Reinigungsoptimierungs" StReo2
Laufzeit:01.02.2020 - 31.05.2023Vorhaben-Nr. 20861 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
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Technische Universität Dresden Institut für Naturstofftechnik Professur für Verarbeitungsmaschinen/ Verarbeitungstechnik
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Technische Universität Dresden Institut für Naturstofftechnik Professur Lebensmitteltechnik
Vorhabenbeschreibung:
Die wachsende Produktvielfalt und gleichzeitig sinkende Chargengrößen führen insbesondere bei KMU der Lebensmittelindustrie zu häufigen Produktwechseln auf Maschinen und Anlagen. Diese sind vielfach mit automatisierten Nassreinigungsprozessen verbunden, um den hohen hygienischen Anforderungen zum Schutz der Verbraucher gerecht zu werden. Unzureichendes Wissen über Wechselwirkungen zwischen der spezifischen, komplex zusammengesetzten Verschmutzung und der Reinigungsflüssigkeit bedingt dabei vielfach eine Überdimensionierung an Wasser, Chemikalien und Energie im Reinigungsprozess.
Das Forschungsprojekt konzentriert sich auf das Erlangen von Kenntnissen zu Einflüssen einzelner Verschmutzungsbestandteile auf das Reinigungsverhalten komplexer Verschmutzungen in der Lebensmittelindustrie sowie die Entwicklung einer Methode zur Abschätzung des Reinigungsverhaltens auf Grundlage der chemisch-physikalischen Verschmutzungseigenschaften. Im Projekt „Schmutzstrukturbasierte Reinigungsoptimierung“ (IGF 19640 BR) wurde gezeigt, dass bei Stärkeverschmutzungen die Geschwindigkeit der Quellung die Reinigungszeit dominiert. Zeitliche Veränderungen der schmutzspezifischen Eigenschaften bei Kontakt einer Verschmutzung mit der Reinigungsflüssigkeit werden daher erstmals einbezogen und mittels einer zeitaufgelösten Effektanalyse dargestellt. Die Entwicklung und Nutzung eines Entscheidungsbaums ermöglicht eine industrienahe und anwendungsbereite Darstellung der komplexen Wirkzusammenhänge. Aufbauend auf dem vorangegangenen Projekt werden Testverschmutzungen aus kohlenhydratbasierten Verdickungsmitteln und einem Molkenprotein eingesetzt, um die bisherigen Kenntnisse zu Stärkeverschmutzungen auf weitere Kohlenhydrate und die Stoffklasse der Proteine zu erweitern.
Insbesondere KMU ermöglicht das apriorische Wissen über das Reinigungsverhalten der jeweiligen Verschmutzung eine Optimierung der Reinigungsprozesse und damit Wettbewerbsvorteile bzgl. der Reinigungskosten und -zeit.