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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Einsatz von künstlicher Intelligenz und laseroptischer Verfahren zur Beurteilung von hochkonzentrierten Milcherzeugnissen
Laufzeit:01.09.2022 - 28.02.2025Vorhaben-Nr. 22490 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtung:
-
Technische Universität München School of Life Sciences Forschungsdepartment Life Science Engineering Lehrstuhl für Brau- und Getränketechnologie
Vorhabenbeschreibung:
In der milchverarbeitenden Industrie werden Parameter zur Charakterisierung der Produktqualität, wie rheologische Kennzahlen, die Partikelgrößenverteilung sowie der Fett- und Proteingehalt, derzeit überwiegend mit Laboranalysen ermittelt, die geschultes Personal erfordern und mit einer zeitlichen Verzögerung zum Prozess behaftet sind.
Messtechniken, die mit Atline- oder Bypass-Lösungen arbeiten, ermitteln Parameter ohne manuelle Entnahmen aus dem Produktionsprozess, stellen aber aufgrund eines komplexeren Aufbaus hohe Anforderungen an Reinigung und Desinfektion. Vereinzelt existierende Inline-Methoden sind überwiegend invasiv und aus Gründen des Hygienic Design kritisch.
Ziel des Vorhabens ist deshalb die Entwicklung eines neuen, auf der Analyse von Laser Speckle basierenden kombinierten laseroptischen Verfahrens, das nicht invasiv die gleichzeitige Erfassung folgender Parameter inline ermöglicht: Komplexer Modul und Viskosität, Partikelgrößenverteilung, Fett- und Proteingehalt sowie Strömungsgeschwindigkeit.
Durch die Integration der Auswertealgorithmen in künstliche neuronale Netze wird die Auswertung optimiert und KMU damit die Möglichkeit eröffnet, ihre Produktionsprozesse in Echtzeit zu steuern und zu überwachen.