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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Entwicklung einer automatisierten Musterklassifikation zur interpretierbaren Auswertung von Maschinendaten
Laufzeit:01.07.2022 - 30.09.2024Vorhaben-Nr. 22483 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
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Technische Universität Dresden Institut für Mechatronischen Maschinenbau Professur für Baumaschinen
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Technische Universität Dresden Institut für Mechatronischen Maschinenbau Professur für Fluid-Mechatronische Systemtechnik
Vorhabenbeschreibung:
Der Betrieb von mobilen Arbeitsmaschinen ist durch wechselnde Umgebungs- und Einsatzbedingungen geprägt. Hinzu kommt der Einfluss des Bedienpersonals, welches mit seinem Stellsignalen erheblichen Einfluss auf die Maschine ausübt. Hydraulische Antriebe besitzen betriebspunktabhängige Effizienzeigenschaften, aus denen anwenderspezifisch differierende Primärenergieanforderungen resultieren. Deshalb ist es neben der Kenntnis des Einsatzprofils jeder Baumaschine wichtig, eine Information über die Effizienz jeder ausgeführten Tätigkeit (Betriebsmuster) zu erhalten, um diese Daten in den Entwicklungsprozess oder in den aktuellen Betrieb einfließen zu lassen.
Ziele des beantragten Forschungsvorhabens sind deshalb, aufbauend auf den Ergebnissen des Vorläufervorhabens, die Erkennungsrate von Betriebsmustern für ein breites Spektrum auftretender Tätigkeiten zu steigern, unbekannte Betriebsmuster und deren Zykluszeit zu erkennen und vor allem die Betriebsmuster mit weiteren praxisrelevanten Merkmalen ohne größeren sensorischen Aufwand anzureichern, um für den Anwender (Fall I „offline“: Entwicklungsingenieur; Fall II „online“: Maschinenbedienpersonal) leicht interpretierbare Aussagen zu generieren. Dadurch kann der Aufwand eines manuellen Auswerteprozesses von Maschinendaten (Fall I „offline“) reduziert werden. Insbesondere kleineren und mittleren Unternehmen (KMU) in der Zulieferbranche und im Dienstleistungssektor wird somit eine direkt nutzbare Auslegungsgrundlage geschaffen. Mit dem Onlineassistenten wird es, bezogen auf die Eigenschaft Effizienz, während des Betriebes möglich sein, dem Bediener Handlungsempfehlungen zu geben, um Kraftstoff einzusparen und seinen Prozess zu optimieren (Fall II „online“). Davon profitieren die vielen KMU der Baubranche durch geringere Kraftstoffkosten und höhere Produktivität.