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Gemeinschaftsforschung

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Das Programm steht - VDMA Technologieforum in Halle 1B50

Rund 35 Hersteller und Institute präsentieren vom 10. bis 13.09.2024 Innovationen und Trends in der Fertigungstechnik auf dem VDMA Messestand auf AMB in Stuttgart.

Zahlen und Fakten: Forschung und Innovation im Maschinenbau

In unserer Themen-Publikation finden Sie Zahlen, Daten und Fakten rund um Forschung und Entwicklung, Innovationen und Patente im Maschinenbau.

Führungswechsel in der FLT

Dietmar Goericke übergibt nach 23 Jahren die Geschäftsführung der Forschungsvereinigung für Luft- und Trocknungstechnik (FLT) . Sein Nachfolger Robert Hild leitet neben dem VDMA-Fachverband Allgemeine Lufttechnik nun auch die Geschäfte der FLT.

Forschen für eine klimaneutrale Baustelle

Gemeinschaftsforschung mit dem Ziel für mehr Nachhaltigkeit auf der Baustelle - drei neue Projekte sind am Start zu den Themen Temperierung, Wasserstoff und Energiemanagement.

H2 für Off-Road-Maschinen – die einzige Lösung?

Ein klares Nein war die Antwort auf dem virtuellen Wasserstoff-Tag der FVB im März 2022. Eine Möglichkeit unter vielen denkbaren Antriebsarten für schwere Arbeitsmaschinen ist Wasserstoff auf jeden Fall.

Welche Vorteile und welchen Nutzen bringt die IGF für Unternehmen?

Die Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) stellt eine einzigartige Innovationsplattform für kleine und mittelständische Unternehmen dar. Als themenoffenes und industriegetriebenes Programm ist die IGF ein wichtiger Baustein in der vorwettbewerblichen Forschung für den Maschinen- und Anlagenbau.

Was ist die Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF)?

Die IGF ist als themenoffenes und industriegetriebenes Programm ein wichtiger Baustein für die vorwettbewerbliche Forschung für den Maschinen- und Anlagenbau.

FAA Forschung

Die letzte Sitzung des FAA (Facharbeitsausschuss) Forschung im FFP (Forschungsfonds Pumpen) fand am 11. und 12. April 2024 im VDMA, Frankfurt statt.

Mit Machine Learning und wenig Daten Prozesse optimieren

Das Projekt „Intelligente und selbstlernende Produktionsprozesse“ untersuchte, wie Maschinen mit wenigen Daten eigenständig und durch Interaktion mit der Umgebung sich selbst die optimalen Prozesse beibringen können. Angewendet wurde dafür das ML-Verfahren „Reinforcement Learning“ und an zwei Anwendungen erprobt.

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