Forschungszulage für Maschinen
bau

Branchenspezifische Anforderungen im Maschinenbau

Der Maschinenbau bietet ein besonders breites Spektrum förderfähiger F&E-Aktivitäten. Prototyping-Kosten bilden häufig den größten Einzelposten: Von der ersten Konzeptskizze über 3D-gedruckte Funktionsmuster bis zum voll funktionsfähigen Versuchsträger sind sämtliche Material-, Fertigungs- und Personalkosten potenziell förderfähig. Entscheidend ist, dass der Prototyp nicht primär der Serienproduktionsvorbereitung dient, sondern der Überwindung einer technischen Unsicherheit – etwa der Validierung eines neuartigen Antriebskonzepts oder der Erprobung einer innovativen Kinematik.

CAD/CAE-Simulationen werden von der BSFZ als vollwertige F&E-Tätigkeit anerkannt, sofern sie der Erforschung technischer Grenzbereiche dienen. FEM-Analysen (Finite-Elemente-Methode), CFD-Strömungssimulationen, Mehrkörpersimulationen und thermische Analysen sind typische Beispiele. Die Herausforderung liegt in der Dokumentation: Simulationsparameter, Randbedingungen, Konvergenzstudien und die Gegenüberstellung mit experimentellen Validierungsdaten müssen nachvollziehbar aufbereitet werden. Unsere Ingenieure unterstützen dabei, Simulationsberichte BSFZ-konform zu strukturieren.

Die Einhaltung von DIN- und ISO-Normen (z. B. DIN EN ISO 12100 Maschinensicherheit, ISO 13849 Steuerungssicherheit) erzeugt umfangreiche technische Dokumentation, die sich hervorragend als F&E-Nachweis eignet. Materialprüfungen nach DIN EN 10002 (Zugversuch), Dauerfestigkeitsprüfungen, Korrosionstests und Verschleißanalysen dokumentieren den experimentellen Charakter der Entwicklung. Norm-Konformitätsbewertungen erfordern häufig iterative Versuchsreihen – genau jener systematische Ansatz, den das FZulG fördert.

Besonders im Sondermaschinenbau und bei kundenspezifischen Anlagen liegt der F&E-Anteil oft bei 40–60 % der Gesamtentwicklungskosten. Wenn Ihre Konstruktionsabteilung regelmäßig Lösungen entwickelt, die so am Markt nicht verfügbar sind, bestehen sehr gute Fördermöglichkeiten. Auch die Entwicklung vorausschauender Wartungssysteme (Predictive Maintenance), die Integration von IoT-Sensorik in Bestandsmaschinen und die Automatisierung komplexer Fertigungsprozesse sind häufig förderfähig.

Förderfähige Entwicklungsprojekte im Maschinenbau

Der deutsche Maschinenbau ist eine der innovativsten Branchen weltweit – und bietet entsprechend vielfältige Ansatzpunkte für die Forschungszulage. Von der Erforschung neuer Fertigungsverfahren bis zur Integration intelligenter Sensorik in bestehende Maschinenkonzepte: Die folgenden Projekttypen werden regelmäßig von der BSFZ als förderfähige F&E anerkannt.

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Additive Fertigung für metallische Bauteile

Die Erforschung additiver Fertigungsverfahren für lasttragende Metallkomponenten ist ein Paradebeispiel für förderfähige F&E im Maschinenbau. Typische Projekte umfassen die Entwicklung neuartiger Druckparameter für bislang nicht verarbeitbare Legierungen (z. B. hochfeste Titanlegierungen für Turbinenschaufeln), die Erforschung hybrider Fertigungsstrategien, bei denen konventionelle Zerspanung und Laser-Pulverbett-Fusion kombiniert werden, sowie die Qualifikation additiv gefertigter Bauteile für sicherheitskritische Anwendungen. Ein NOVARIS-Kunde – ein Sondermaschinenbauer mit 120 Mitarbeitern – entwickelte ein SLM-Verfahren (Selective Laser Melting) für topologieoptimierte Greifersysteme, deren Festigkeit bei halbem Gewicht erreicht werden sollte. Die technische Unsicherheit lag in der Frage, ob die anisotropen Materialeigenschaften des schichtweise aufgebauten Werkstoffs die geforderten Dauerfestigkeitswerte unter zyklischer Belastung erreichen. Die BSFZ erkannte das Projekt vollständig als experimentelle Entwicklung an, was zu einer Forschungszulage von 85.000 € pro Jahr führte.

Predictive Maintenance mit Machine-Learning-Integration

Die Entwicklung vorausschauender Wartungssysteme verbindet klassischen Maschinenbau mit modernster Datenanalyse und bietet erhebliches Förderpotenzial. Förderfähig sind insbesondere Projekte, die neuartige Sensorkonzepte für die Zustandsüberwachung von Werkzeugmaschinen erforschen (z. B. Körperschall-basierte Verschleißerkennung an Spindellagern), ML-Algorithmen für Anomalieerkennung in Schwingungsspektren entwickeln oder domänenspezifische Remaining-Useful-Life-Modelle trainieren, die mit wenigen Trainingsdaten aus dem Feld auskommen. Die technische Herausforderung besteht häufig darin, dass Ausfälle in der Praxis selten auftreten und somit kaum gelabelte Daten für überwachtes Lernen verfügbar sind – was die Erforschung semi-überwachter oder transferbasierter Lernverfahren erfordert. NOVARIS hat mehrere Maschinenbauunternehmen dabei unterstützt, solche interdisziplinären Projekte so zu dokumentieren, dass sowohl die mechanischen als auch die softwareseitigen F&E-Anteile vollständig förderfähig wurden.

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Neuartige Aktorik- und Sensorikentwicklung

Die Entwicklung neuartiger Aktoren und Sensoren für Maschinenbauanwendungen gehört zu den Kernbereichen förderfähiger F&E. Hierzu zählen die Erforschung piezoelektrischer Aktoren mit höheren Stellwegen für Präzisionspositionierung, die Entwicklung faseroptischer Dehnungssensoren zur In-situ-Strukturüberwachung von Großanlagen oder die Konzeption magnetorheologischer Dämpfungssysteme für adaptive Schwingungsisolierung. Ein Werkzeugmaschinenhersteller entwickelte mit NOVARIS-Unterstützung einen neuartigen kapazitiven Sensor zur berührungslosen Messung von Werkzeugverschleiß während des Bearbeitungsprozesses. Da keine bekannten Messverfahren die geforderte Auflösung von unter 5 Mikrometern unter den rauen Bedingungen einer CNC-Fräsmaschine (Kühlschmierstoff, Späne, Vibrationen) gewährleisten konnten, wurde das Projekt als industrielle Forschung anerkannt – die höchste Förderkategorie.

Industrie 4.0 – Digitale Zwillinge und vernetzte Produktion

Die Entwicklung digitaler Zwillinge für Produktionsanlagen ist ein wachsendes Feld mit hohem F&E-Anteil. Förderfähig sind insbesondere Projekte, die physikbasierte Simulationsmodelle mit Echtzeitdaten aus der Produktion koppeln, um dynamisches Maschinenverhalten vorherzusagen. Hierzu gehören die Erforschung reduzierter Ordnungsmodelle (ROM), die komplexe FEM-Simulationen in Echtzeit approximieren, die Entwicklung selbstkalibrierender Digitalzwillinge, die sich automatisch an veränderte Betriebsbedingungen anpassen, sowie die Konzeption interoperabler Datenmodelle nach dem Verwaltungsschalen-Konzept (Asset Administration Shell). Die technische Unsicherheit besteht regelmäßig darin, ob die vereinfachten Modelle eine ausreichende Vorhersagegenauigkeit für prozesskritische Entscheidungen liefern können. NOVARIS unterstützt Maschinenbauunternehmen dabei, den F&E-Charakter dieser Digitalisierungsprojekte herauszuarbeiten und klar von reiner IT-Integration abzugrenzen.

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Unser Tipp: Im Maschinenbau werden häufig Entwicklungsprojekte durchgeführt, die als „normale Konstruktionsarbeit" eingestuft werden, obwohl sie echte technische Unsicherheiten überwinden. Unsere Ingenieure identifizieren in Erstgesprächen regelmäßig 40–60 % mehr förderfähige Projektanteile, als die Unternehmen selbst einschätzen.