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Industrielle Gemeinschaftsforschung

Im Fokus: Die Themen des VDMA Textilmaschinen

Haben Sie schon gewusst?

Auf dieser Seite finden Sie wichtige Informationen rund um das Thema Industrielle Gemeinschaftsforschung – branchenspezifisch oder regional vorgefiltert nach den Beiträgen des VDMA Textilmaschinen .

Sie interessieren sich auch für die Angebote unserer Zentralabteilungen und anderer VDMA-Organisationseinheiten zu diesem Thema? Dann besuchen Sie unsere allgemeine VDMA-Themenseite Industrielle Gemeinschaftsforschung

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Aus unseren Inhalten
Wissenvorsprung mit Forschungsergebnissen des FK Textil

Von Gemeinschaftsforschung profitieren: Das Forschungskuratorium Textil e. V. (FKT) stellt laufende und abgeschlossene Forschungsprojekte mit Forschungsradrar, Jahresbericht und Projektdatenbank vor.

"Textil vernetzt" unterstützt auch Textilmaschinenbau

„Textil vernetzt“ geht davon aus, dass die Digitalisierung die Arbeitsweisen, Arbeitsplätze, die Organisation der Arbeit und die Abwicklung von geschäftlichen Transaktionen ändern wird.

Neue Forschungsberichte des FKT

VDMA Textilmaschinen stellt Ergebnisse der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) des Forschungskuratoriums Textil (FKT) zur Verfügung.

Deutsche Textilindustrie blickt in die Zukunft

Das Forschungskuratorium Textil hat mit Experten analysiert, wie sich die Textilbranche bis zum Jahr 2035 entwickeln könnte. Die "Perspektiven 2035“ zeigen Zukunftstrends in sechs Themenfeldern auf.

Lab Tour zu intelligenten und selbstoptimierenden Anlagen

Mit einer virtuellen Lab Tour erhielten die Teilnehmer Einblicke in die Labore von drei Standorten der Fraunhofer-Allianz für den Anlagen-, Maschinen- und Fahrzeugbau.

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.

Neue Erhebung zu Forschung & Entwicklung

Der Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft hat im April die neue Erhebung zu Forschung und Entwicklung (FuE) der Wirtschaft im Jahre 2020 gestartet. Den Ergebnissen kommt eine hohe Bedeutung zu.

Forschung zu Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz

Der Arbeitskreis "Forschung I40 und KI" hat zum Ziel, branchenübergreifende Forschungsprojekte zu Industrie 4.0 und KI zu initiieren. Interessierte Mitgliedsunternehmen können sich an den Themen beteiligen.

Industrielle Gemeinschaftsforschung: das Forschungsnetzwerk im Maschinenbau

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

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.

Wo und wie können Unternehmen sich in der IGF im VDMA beteiligen?

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.

Hochschule Bochum – Mechatronik-Zentrum NRW

Das Mechatronik-Zentrum NRW der Hochschule Bochum bündelt alle Aktivitäten in Lehre und Forschung auf dem Gebiet der Mechatronik mit den Schwerpunkten Produktion, Automotive und Systemtechnik.

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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