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.
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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Flexibilisierung von ROboteroperationen in der Montage durch eine Ontologie- und KI-basierte Methodik mit integriertem Expertenwissen (ROOKIE)
Laufzeit:01.02.2023 - 31.01.2025Forschungsvereinigung Programmiersprachen für Fertigungseinrichtungen e.V.
RWTH Aachen Werkzeugmaschinenlabor Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen
Auch wenn Argumente für die Automatisierung von Fertigungsprozessen sprechen, setzen vor allem KMU in der Montage häufig noch manuelle Prozesse ein. Ursachen können eine hohe Variantenvielfalt, kurze Lebenszyklen und kleine Losgrößen sein, die eine Automatisierung unwirtschaftlich machen. Eine Technologiekombination, welche das Potential hat, dem entgegenzuwirken, ist die KI-basierte Robotik. Roboter-basierte Applikationen können dadurch deutlich flexibler, robuster und autonomer implementiert werden. Somit lässt sich eine Automatisierung auch bei geringer Stückzahl rechtfertigen und die Gefahr von Fehlinvestitionen reduzieren. Um diese Potentiale für KMUs zugänglich zu machen, müssen allerdings einige Einstieghürden überwunden werden. Herausforderungen sind etwa die erforderliche Datenqualität- und -quantität sowie die mangelnde Expertise in den Bereichen Datenprozesse, KI und Robotik.
Im Rahmen des Vorhabens „ROOKIE“ sollen diese genannten Hürden gesenkt werden. Ausgehend von den aktuellen Vorarbeiten von FVP und WZL sollen in ROOKIE diverse ML-Verfahren zu einer holistischen Methodik kombiniert werden, welche die Flexibilität, Autonomie und Robustheit der Planung, Inbetriebnahme und Durchführung von Roboter-basierten Montageoperationen steigert. Die Methodik kombiniert einen Ontologie-basiertem Modellierungsansatz, eine synthetische Datenerzeugung mit KI-basierten Montagemodulen. Durch diesen ganzheitlichen Ansatz und die Bestrebung Fachwissen von Montageexperten in die Planung und Inbetriebnahme mit einzubeziehen, sollen die Potentiale von KI-basierter Robotik für KMU nutzbar gemacht werden. Die entwickelten Lösungen werden in einem Demonstrator in industrienahen Szenarien validiert und evaluiert, um dessen Funktionsfähigkeit zu zeigen und einen Transfer zu ermöglichen.
Für KMU ergibt sich damit die Möglichkeit, deutlich agiler auf veränderliche Marktbedingungen zu reagieren und gleichzeitig die Wirtschaftlichkeit der Produktion deutlich zu steigern.