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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KI-basierte Zählung, Klassifikation und Prüfung palettierter Pakete bei der Warenannahme und Inventur mittels optischer Verfahren auf mobilen Endgeräten
Laufzeit:01.02.2023 - 31.03.2025Vorhaben-Nr. 22815 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtung:
-
Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA)
Vorhabenbeschreibung:
Die Wareneingangskontrolle erfolgt in vielen KMUs noch manuell. Eine Automatisierung dieser Prozesse optimiert den Wareneingang, reduziert Fehler entlang der gesamten Lieferkette und schafft Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt der Transport- und Lagerlogistik. Die Umsetzung dieser Automatisierung, sei es durch eigene Entwicklung oder Nutzung von bestehenden Lösungen auf dem Markt, ist sehr kostspielig und für viele KMUs nicht realisierbar.
Hier setzt das Forschungsvorhaben „Pakur“ an, um KMUs im Logistik-Segment eine (teil-)automatisierte Datenerfassung in der Wareneingangskontrolle bzw. bei der Inventur zu ermöglichen. Die neueren Durchbrüche im Bereich der Bildverarbeitung mittels neuronaler Netze sollen verwendet werden, um eine einfach zu nutzende, automatische, digitale Standardlösung zur Identifikation und Zählung von Paketen anhand von Bildern der palettierten Ware zu entwickeln. Dabei soll der Mitarbeiter durch eine App unterstützt werden, um so den Prozess der Warenannahme und Inventur zu beschleunigen und gleichzeitig mögliche Fehlerpotenziale zu minimieren. Hierbei sollen Algorithmen entwickelt und neuronale Netze trainiert werden, die in der Lage sind, die einzelnen Elemente, wie z.B. Pakete oder Säcke, auf einer Palette fehlerfrei auch in heterogenen Umgebungen zu erkennen, ihr Packmuster zu analysieren und daraus dann die Anzahl der Elemente entsprechend je Stückgut abzuleiten. Diese Information kann dann direkt an ein mögliches Warenwirtschaftssystem weitgegeben werden. Fehler werden so frühzeitig erkannt und falsche Informationen im System vermieden.
Der Fokus der Entwicklung liegt auf der Erstellung der Algorithmen, basierend auf aktueller, innovativer Forschung. Der Transfer in die Praxis wird durch eine fertige, quelloffene, durch Dritte einfach nutzbare Softwarebibliothek und eine quelloffene Demo-Anwendung für das Smartphone realisiert. Damit wird sichergestellt, dass auch Dritte das Ergebnis aktiv nutzen und auf andere Bereiche anwenden können.