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.
IGF bewegt: Erhalten Sie in Bild und Ton Einblicke in die IGF.
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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ProMiConE - Universeller Process Mining Connector für ERP-Systeme und zugehörige Anwendungsfälle in der Auftragsabwicklung
Laufzeit:01.07.2022 - 31.12.2024Vorhaben-Nr. 22485 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
-
Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen
-
RWTH Aachen Lehrstuhl für Process and Data Science
Vorhabenbeschreibung:
Ziel ist die Entwicklung eines universellen Process Mining Connectors für ERP-Systeme und zugehörige Anwendungsfälle für Process Mining innerhalb des Auftragsabwicklungsprozesses.
In AP1 werden die technischen Anforderungen von Process Mining für eine Analyse der Auftragsabwicklung erarbeitet. Darauf aufbauend entsteht ein transaktionsorientiertes Prozessmodell der Auftragsabwicklung in ERP-Systemen (AP2). Dieses liefert die notwendigen Bezugs- und Datenobjekte für die Analyse der Prozesskette. Dann werden Process Mining Anwendungsfälle entwickelt, die konkrete Analyseszenarien der Auftragsabwicklung mit zugehörigem Datenmodell beinhalten (AP3). Die Datenmodelle der Anwendungsfälle werden miteinander abgeglichen und ergänzend in ein Referenzdatenmodell der Auftragsabwicklung für Process Mining überführt (AP4). Im Anschluss findet die Entwicklung eines Extraktors zur End-to-End-Verknüpfung von Process Mining Anwendungen durch objektzentrierte Event-Logs statt (AP5). Der entwickelte Process Mining Connector wird durch Anwendung im Unternehmen validiert (AP 6) und die Ergebnisse des Projektes in Form eines Leitfadens und Demonstrators veröffentlicht (AP7).
Angestrebte Ergebnisse
1) Anwendungsfälle für die Nutzung von Process Mining in der Auftragsabwicklung
2) Referenzdatenmodell der Auftragsabwicklung unter Berücksichtigung der Anforderungen von Process Mining
3) Extraktor für objektzentrierte Event-Logs für die identifizierten Anwendungsfälle
Das entwickelte Referenzdatenmodell, der Extraktor und die Process Mining Anwendungsfälle ermöglichen KMU einen wirtschaftlichen und zügigen Einstieg in die Analyse der Geschäftsprozesse der Auftragsabwicklung. Damit können sie Process Mining einfach und mit wenig Expertenwissen der Datenaufbereitung im Unternehmen etablieren, unabhängig davon, welches ERP-System beim jeweiligen KMU im Einsatz ist. Dies erlaubt KMU, die Potenziale der datenbasierten Prozessoptimierung der Auftrasabwicklung durch Process Mining zu realisieren.