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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Entwicklung eines robotergestützten Drapier-Arbeitsplatzes zur Herstellung von Bauteilen aus Faserverbundkunststoffen
Laufzeit:01.10.2022 - 30.09.2024Vorhaben-Nr. 22611 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
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RWTH Aachen Lehrstuhl Informationsmanagement im Maschinenbau
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RWTH Aachen Institut für Textiltechnik
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Institut für Unternehmenskybernetik e.V.
Vorhabenbeschreibung:
Weltweit werden aktuell 40 % der FVK-Bauteile manuell hergestellt. In einer Umfrage von CompositesWorld gaben sogar etwa 60 % der Unternehmen an, in ihrer Fertigung manuelle Prepreg-Verfahren einzusetzen. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) profitieren von dem hohen Anteil manueller Arbeit, da sie hochflexibel agieren sowie eine hohe Bauteilvarianz bei kleinen Stückzahlen erreichen können. Dabei setzen sie auf das große Experten- und Erfahrungswissen ihrer Fachkräfte.
Die nötigen Fachkräfte fehlen jedoch oder sind überlastet, sodass eine Lücke in der Produktionskapazität der KMUs entsteht und Aufträge nicht angenommen und potenzielle Gewinne nicht realisiert werden können. Daher ist das Ziel des Forschungsvorhabens Fachkräfte zu entlasten und durch Unterstützung der Fachkräfte die Produktionskapazitäten um 30 % zu erhöhen. Ansatz zur Zielerreichung ist die Erhöhung flexibler Automatisierung durch die Entwicklung eines robotergestützten Drapier-Arbeitsplatzes.
Der Fokus des Forschungsprojekts liegt auf der Entwicklung eines Anlernverfahrens für Cobots, welche die Bewegungen von Experten bei der Drapierung mittels Imitation Learning nachahmen. Des Weiteren wird ein drapier-gerechtes Roboterwerkzeug entwickelt, das flexibel für verschiedene Geometrien eingesetzt werden kann. Für eine effektive Zusammenarbeit soll auch eine Mixed-Reality-Schnittstelle für die Mensch-Roboter-Kollaboration entstehen.
Zunächst werden Bauteile mit einfachen Geometrien untersucht. In einem weiteren Schritt soll die Bauteilkomplexität erhöht werden. So kann untersucht werden, bis zu welcher Bauteilkomplexität Cobots für die Drapierung eingesetzt werden können und bei welcher Bauteilkomplexität Fachkräfte bessere Qualität erzielen. Ergebnis des Projekts ist daher neben der Entwicklung des innovativen Arbeitsplatzes auch das Schaffen einer Entscheidungsgrundlage für KMU, die bei der Entscheidung zum Einsatz der Cobots abhängig von der Bauteilkomplexität unterstützt.