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.
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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Verkürzung von Prozessanlaufphasen in der Kaltmassivumformung durch adaptive Steuerung auf Basis des maschinellen Lernens
Laufzeit:01.03.2021 - 29.02.2024Universität Stuttgart Institut für Umformtechnik
Die Automobilindustrie benötigt komplexe Bauteile mit hohen Festigkeitsanforderungen und geringen Toleranzen in großen Stückzahlen, die durch Kaltmassivumformung hergestellt werden. Die Sicherstellung der Bauteildimensionen während der Startphase eines Fertigungsauftrages ist aufgrund instationärer thermomechanischer Verhältnisse schwierig, weshalb relativ viel Ausschuss entsteht. Das Ziel dieses Forschungsprojektes stellt eine verkürzte Anlaufphase durch adaptive Steuerung von Prozessparametern dar. Bislang erfolgt die Verstellung von Maschinenparametern während der Anlaufphase auf Erfahrungsbasis des Maschinenbedieners. Es sind bereits Ansätze zur werkzeugseitigen Prozessbeeinflussung vorhanden, eine ganzheitliche Betrachtung von Maschinen- und Werkzeugeinflüssen ist jedoch noch nicht bekannt. Die Arbeitshypothese dieses Forschungsantrages lautet: Durch ein kombiniert simulatives und experimentelles Vorgehen zum fortlaufenden Training eines künstlichen neuronalen Netzwerkes mit Prozessparametern kann der Aufbau einer adaptiven Steuerung gelingen, mithilfe derer Stellgrößen zur Verkürzung der Prozessanlaufphasen in der Kaltmassivumformung ausgegeben werden können. Zur Umsetzung der adaptiven Steuerung wird ein Versuchsstand am Institut für Umformtechnik aufgebaut. Für die auf maschinellem Lernen basierende Steuerstrategie wird eine Lerndatenbank erstellt, auf Basis derer Prozessstellgrößen ausgegeben werden. Anhand der experimentellen Erkenntnisse wird die Leistungsfähigkeit der Steuerung bewertet. Es wird erwartet, dass sich eine signifikante Reduktion der Ausschussteile während der Anlaufphase ergibt. Schließlich werden Handlungsempfehlungen für die Umsetzung der adaptiven Steuerung in die Produktion gegeben. Der Nutzen dieses Forschungsvorhabens für KMU ist ein Beitrag zur Digitalisierung in der Produktionstechnik, zur Verbesserung der Kostenstruktur sowie zur Ressourcenschonung in der Kaltmassivumformung durch Ausschussreduktion während der Prozessanlaufphase.