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-gestützte Entwicklungsmethodik zur Gestaltung von Sensorgarnen und Sensoren am Beispiel gestickter Drucksensoren
Laufzeit:01.04.2023 - 31.03.2025Vorhaben-Nr. 22911 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
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Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF) Zentrum für Management Research (MR)
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Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF) Institut für Textil- und Verfahrenstechnik
Vorhabenbeschreibung:
Textile Sensoren eignen sich für immer mehr Produkte und für die unterschiedlichsten Anwendungsfelder (z.B. Medizintechnik, Sport, Architektur). Trotzdem sind nur wenige Smart Textiles auf dem Markt, da die Entwicklung von textilen Sensoren aufgrund der Vielzahl an Einflussfaktoren, von Garnmaterial über Verarbeitung bis hin zum Sensorlayout, sehr komplex und mit vielen manuellen Arbeitsschritten verbunden ist. Dazu kommt, dass die Anforderungen an die Sensorik je nach Anwendungsfeld, Zielgruppe und Produkttyp sehr unterschiedlich sind. Dies macht die Entwicklung sehr zeit- und kostenintensiv.
Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens, oft auch als schwache KI bezeichnet, sind in der Lage Zusammenhänge zwischen Parametern, insbesondere bei vielen und komplexen Beziehungen, mit Hilfe von Trainingsdaten zu erkennen und darauf aufbauend Vorschläge für die richtige Parameterwahl zu machen. Dies wurde schon erfolgreich in anderen textilen Produktentwicklungsprozessen (z.B. für Garne aus recycelten Fasern) erprobt. Im Rahmen des Projektes soll deswegen eine KI-gestützte Entwicklungsmethodik zur Gestaltung von Sensorgarnen und Sensoren am Beispiel gestickter Drucksensoren, welche aufgrund der Parametervielfalt und Beziehungen sowohl beim Sensorgarn als auch beim Stickprozess sehr komplex sind, entwickelt werden. Ergänzt wird diese um eine Datenbasis für das KI-Training für gestickte Drucksensoren und Sensorgarne. Die KI-gestützte Entwicklungsmethodik macht Vorhersagen von Eigenschaften des Sensorgarns und des Sensors bei Vorgabe von Produkt- und Prozessparametern.
Die Anzahl notwendiger Versuche kann dadurch deutlich reduziert werden und damit auch Entwicklungszeiten und -kosten insbesondere für KMUs. Somit sind smarte Produkte mit textiler Sensorunterstützung wirtschaftlich für KMUs realisierbar.