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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Automatisierte in-situ Defekterkennung in der pulverbettbasierten additiven Fertigung
Laufzeit:01.05.2022 - 30.04.2024Vorhaben-Nr. 22450 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
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Fraunhofer-Gesellschaft e.V. Fraunhofer-Einrichtung für Additive Produktionstechnologien IAPT
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Helmut Schmidt Universität Universität der Bundeswehr Hamburg Institut für Automatisierungstechnik Professur für Informatik im Maschinenbau
Vorhabenbeschreibung:
Das Projekt AM Analytics setzt sich zum Ziel frühzeitig Defekte (in-situ) während des L-PBF Prozesses (L-PBF: Laser Powder Bed Fusion) zu detektieren.
Nach derzeitigem Stand der Technik fehlt für eine ganzheitliche in-situ Qualitätssicherung eine geeignete Prozessüberwachungstechnologie, welche die Prozesssignatur hinreichend genau misst, sowie eine effiziente Analyse-Methode, welche die anfallenden Daten zuverlässig erkennt.
Daher wird im Projekt eine in-situ Defekterkennung entwickelt, welche auf einer neuartigen dualen Messhardware-Kombination mit nachgeschalteter intelligenter KI-Datenauswertung basiert. Somit werden erstmals kritische Defekte für den additiven Fertigungsprozess mit einer Detektionswahrscheinlichkeit > 98 % erkannt.
Diese neuartige in-situ KI-Defektdetektion reduziert die Produktionskosten um mind. 40 %. Dies erfolgt konkret durch das frühzeitige Abbrechen fehlerhafter Bauprozesse und reduzierter Prüfaufwände in der nachgelagerten Qualitätssicherung.
Im Projekt werden geeignete industrierelevante Defektevents provoziert und mittels der Sensorkombination aufgenommen. Anschließend werden die Messdaten und Prüfdaten in einer neuartigen Datenstruktur abgelegt, welche als Grundlage für die Algorithmen des maschinellen Lernens dient. Basierend auf diesen Daten wird eine betriebsbereite künstliche Intelligenz zur Defektdetektion entwickelt, welche abschließend an einem Demonstrator kritische Defekte mit einer Detektionswahrscheinlichkeit von > 98 % detektieren wird.
Insbesondere die deutsche Wirtschaft und KMUs werden von den Entwicklungen im Projekt profitieren. Mit einem Marktanteil von > 70 % wird derzeit ein Großteil der L-PBF Anlagen in Deutschland produziert. Zusätzlich ist ein Großteil der AM-Dienstleister KMUs. Dadurch, dass die Produktionskosten durch die Entwicklungen im Projekt gesenkt werden, wird das Projekt dazu beitragen neue Anwendungs- und Innovationspotentiale für KMUs zu erschließen.