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.
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 wissensbasierten Methode zur Bestimmung von fallspezifischen Strick- und Wirkmaschineneinstellungen bei der Maschenherstellung
Laufzeit:01.01.2017 - 30.06.2019Deutsche Institute für Textil- und Faserforschung Denkendorf (DITF) Zentrum für Management Research (MR)
Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer wissensbasierten und interaktiven Methode zur Bestimmung von fallspezifischen Maschineneinstellungen bei der Maschenwarenherstellung (z.B. bei Neuartikeln oder bei Qualitätsproblemen) mittels Fallbasiertem Schließen, auch Case-Based Reasoning genannt. Diese Methode nutzt und erfordert sowohl Erfahrungswissen des Menschen als auch Daten aus den Informationssystemen und -quellen der Unternehmen, und ist selbstlernend, aufgrund einer kontinuierlichen, semi-automatischen Ergänzung ihrer Fall(daten)basis.
Dazu wird zunächst das domänenspezifische Fallmodell erarbeitet und implementiert, und anschließend eine Fallbasis mit umfangreichen realen/realistischen Falldaten erstellt. Die weitere Forschungsarbeit umfasst die Entwicklung von Ähnlichkeitsfunktionen und Adaptionsalgorithmen, sowie die Erarbeitung und Erprobung der Lernfunktionalitäten. Die Methode wird zur Validierung in zwei industriellen Anwendungsszenarien erprobt. Als Ergebnis wird eine interaktive, software-gestützte Methode zum Bestimmen von individuellen Maschineneinstellungen verfügbar sein.
Mit diesem hybrid daten- und erfahrungsbasiertem Ansatz soll die häufige, trotz Automatisierung immer noch existierende, zeitaufwändige Trial-and-Error-Vorgehensweise bei der Behebung bzw. Vermeidung von Maschenwarenfehlern oder von Anlaufverlusten bei neuen oder geänderten Artikel durch wissensbasierte Korrekturen bzw. Anpassungen des Betriebspunktes von Strick- und Wirkmaschinen abgelöst werden.
Damit stellt diese Methode einen erheblichen Beitrag zur Steigerung der Flexibilität (für kleinere Auftragsmengen,individuellere Produkte, oder zur Musterproduktion), der Prozesssicherheit und der Null-Fehler-Produktion und damit der Qualitätskosten, sowie zur Verringerung des Produktentwicklungsaufwandes und des Aufwandes zur Wissenssicherung, und damit insgesamt der Wettbewerbsfähigkeit der überwiegend KMU-geprägten Maschenwarenindustrie, auch im Kontext von Industrie 4.0, dar.
Ergebnis des Projektes ist eine wissensbasierte Methode zur Bestimmung von Maschineneinstellungen in Strickereien und Wirkereien, für neue und geänderte Artikel und zur Fehlervermeidung auf Basis des fallbasierten Schließens (engl.: Case Based Reasoning). Diese selbstlernende Methodik aus dem Feld der Künstlichen Intelligenz (KI) ermöglicht die kombinierte Nutzung von maschinellem Wissen und menschlichem Wissen.
Im Rahmen des Projektes entstanden davon ausgehend vier unterschiedliche industrielle Anwendungsszenarien, bei denen Erfahrungswissen mit Analysen von erweiterten Unternehmensdaten kombiniert und für typische Aufgabenstellungen bei der Maschenwarenentwicklung und -herstellung eingesetzt wurden. Darauf aufbauend wurden verallgemeinernd ein generisches Fallmodell, Vorgehensweisen und Werkzeuge zur Datenerfassung und -analyse, eine Basis-Falldatensammlung sowie konfigurierbare Funktionen für Ähnlichkeiten/Adaptionen von z.B. Garnen bzw. Fasertypen oder Maschenwarenkonstruktionen ausgearbeitet.
Damit können Maschineneinstellungen (bei der Maschenwarenherstellung) für aktuelle Artikelentwicklungsaufgaben, Lieferanfragen, Alternativmaschinen bei Produktionskapazitätsänderungen, Materialänderungen u.ä. bei der Kollektions-entwicklung/Produktentwicklung (Produktprogrammplanung), bei Produktionsplanung oder der Produktionsvorbereitung bestimmt werden. Bei der Fehlerbehebung können Laufverhalten, Fehlerart und -häufigkeit, Materialeinsatz und weitere Aspekte strukturiert zusammen mit menschlichem Erfahrungswissen „ausgewertet“ und zur Korrektur der Maschineneinstellungen genutzt werden.
Die Ähnlichkeitsmechanismen für Faserarten können darüber hinaus in zahlreichen Fragestellungen bei der Textilherstellung und –nutzung, vor allem auch bei der Verarbeitung von „gebrauchten“ Fasern, eingesetzt werden. Prinzipiell kann die Methodik auch auf andere Herstellungsarten von Textilien (Spinnen, Weben, Veredeln, Flechten, Vliesstoffherstellung) übertragen werden.