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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KIbaroP - KI-basierte robuste Produktionsplanung
Laufzeit:01.10.2023 - 30.09.2025Vorhaben-Nr. 23054 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtungen:
-
Forschungsinstitut für Rationalisierung e.V. an der RWTH Aachen
-
Technische Universität München Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften
Vorhabenbeschreibung:
Forschungsziel
Entwicklung einer robusten Produktionsplanung, die auf Basis von Künstlicher Intelligenz Störungen in der Produktion antizipativ berücksichtigt.
Lösungsweg
In Anlehnung an den Prozess des CRISP-DM wird eine prototypische Software-Anwendung entwickelt. Der Lösungsweg beginnt mit der Analyse der Zusammenhänge zwischen Rückmeldedaten aus der Produktion und den unterschiedlichen Störungstypen (AP1). Darauf basierend wird ein generisches Simulationsmodell entwickelt, welches die Zusammenhänge abbildet und synthetische Rückmeldedatensätze erzeugt (AP2). Diese generierten Daten werden für die KI-Modellbildung mit Rückmeldedaten aus KMU kombiniert (AP3), um in Modelle zur Vorhersage von Störungen überführt werden (AP4). Anschließend werden die Ergebnisse mit dem PbA validiert (AP5), um in einen Software-Demonstrator überführt zu werden (AP6).
Angestrebte Ergebnisse
Im Projekt werden drei zentrale Ergebnisse angestrebt:
1) Erstellung eines Softwaredemonstrators zur robusten Produktionsplanung.
2) Entwicklung von KI-basierten Modellen zur Vorhersage von Störungen in einem Produktionssystem basierend auf Rückmelde- und Planungsdaten von Unternehmen
3) Entwicklung eines Leitfadens zur Vorbereitung und Anwendung der Modelle, welcher auch die Aufnahme relevanter Daten im Unternehmen umfasst.
Nutzen für KMU
Produzierende Unternehmen helfen, die Ergebnisse, die Produktionsplanung robuster gegenüber Störungen zu gestalten. Hierbei soll die Lösung an die bei KMU vorliegende Datenbasis und IT-Systemlandschaft angepasst werden. Langfristig lassen sich hierdurch Zeit- und Materialpuffer datenbasiert an die Störungsgefahr anpassen. Dadurch kann die Termintreue bei einer Reduktion der Durchlaufzeit und der Umlaufbestände erhöht werden. Durch die Erstellung und Validierung der Modelle soll die Machbarkeit erprobt werden, wodurch die Überführung in den Regelbetrieb ermöglicht wird.