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Prof. Dr. Frieder Heieck

Funktionen

  • Fakultät Maschinenbau / Professor/-in / Forschungsprofessur
  • Fakultät Maschinenbau / Studiengangskoordinator/-in / MA - Produktentwicklung im Maschinen- und Anlagenbau (Master of Engineering)
  • Fakultät Maschinenbau / Fachstudienberater/-in / MA - Produktentwicklung im Maschinen- und Anlagenbau (Master of Engineering)
  • Institut für Produktion und Informatik Sonthofen / Institutsleitung /

Fachgebiet

Additive Fertigung und Maschinelles Lernen in der Produktion

Institut

Wissenschaftliche Leitung Institut für Produktion und Informatik, Mittagstraße 28a, 87527 Sonthofen

 

Forschungsgebiet "Additive und zirkuläre Fertigung":

  • Additive Fertigung mit einem Schwerpunkt auf metallbasierte Verfahren
  • Laborbetrieb mit pulverbettbasierten Anlagen (Laser Powder Bed Fusion, u.a. TruPrint3000, TruPrint1000)
  • Produktentwicklung mit einem Schwerpunkt auf Leichtbauanwendungen und Compliant Mechanisms
  • Enge Kooperation mit demLabor für Werkstofftechnik für werkstoffwissenschaftliche Fragestellungen
  • Prozessentwicklungen für kreislaufwirtschaftliche Produktlebenszyklen (u.a. Remanufacturing, Repair)

Forschungsgebiet "Datengestützte und selbstlernende Produktion":

  • Entwicklung von datengestützten Prozessmodellen zur Analyse von Wirkzusammenhängen in der Produktion
  • Aufbau von MLOps- und IIoT-Architekturen
  • Entwicklung von KI-Asisstenzsystemen zur Analyse und Visualisierung von Zuständen in Produktionsanlagen
  • Hardwarenahe Implementierung selbstlernender Produktionssysteme mittels Reinforcement Learning

Publikationen

T. Krau, G. Schäfer, T. Damm and F. Heieck, "Exploring Variance in Reinforcement Learning Environment to Bridge the Sim-To-Real Gap: A Case Study in Color Mixing," 2025 10th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), Helsinki, Finland, 2025, pp. 150-157, https://doi.org/10.1109/ICMLT65785.2025.11193289.

Fichtl, Fabian, Marco Ullrich, Frieder Heieck, und Bernd Lüdemann-Ravit. „Machine Learning Based Parameter Estimation of Energy Models in Digital Production Environments“. In Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2024, herausgegeben von Alexis Quesada-Arencibia, Michael Affenzeller, und Roberto Moreno-Díaz, 15173:157–64. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-82957-4_14.

Ullrich, M., Thalappully, R., Heieck, F. & Lüdemann-Ravit, B. Virtual Commissioning of Linked Cells Using Digital Models in an Industrial Metaverse. Automation 5, 1–12 (2024).

Thein, M., Bohn, M., Heieck, F., Hanafusa, A. & Mohamaddan, S. Design and Analysis of a Biomedical Orthosis for Clubfoot Corrective Device. in 9th European Medical and Biological Engineering Conference 276–286 (Springer Nature Switzerland, 2024). doi:10.1007/978-3-031-61625-9_30.

Heieck, F., Kuon, C., Miene, A., Middendorf, P. & Herrmann, A. S. Scatter of mechanical properties of 2D biaxial and triaxial braided reinforced composites and their correlation with visual features. Composite Structures 322, 117409 (2023).

Lüdemann-Ravit, B. & Heieck, F. Architecture Options to Orchestrate Digital Twins in an Industrial Metaverse for the Predictive Production with AI Methods. in Patterns 2023 - The Fifteenth International Conference on Pervasive Patterns and Applications (2023).

Graner, M. et al. Requirements for a Process to Remanufacture EV Battery Packs Down to Cell Level and Necessary Design Modifications. in Advances in Automotive Production Technology – Towards Software-Defined Manufacturing and Resilient Supply Chains 376–386 (Springer International Publishing, 2023). doi:10.1007/978-3-031-27933-1_35.

Weißgraeber, P., Heieck, F. & Ackermann, C. Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application: Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP2020). (Springer Berlin Heidelberg, Berlin, Heidelberg, 2021). doi:10.1007/978-3-662-62962-8.

Heieck, F., Muhs, F., Springmann, M., Unger, N. & Weißgraeber, P. Advancing from Additive Manufacturing to Large-Scale Production of Face Shields During the COVID-19 Pandemic. in Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application 394–404 (Springer Berlin Heidelberg, 2021). doi:10.1007/978-3-662-62962-8_46.

Heieck, F. Qualitätsbewertung von Faser-Kunststoff-Verbunden mittels optischer Texturanalyse auf 3D-Preformoberflächen. (2019) doi:10.18419/OPUS-10677.

Middendorf, P., Böhler, P., Gnädinger, F., Heieck, F. & Birkefeld, K. 8.3 Design Study for a Carbon Composite Manipulator. in Comprehensive Composite Materials II 47–60 (Elsevier, 2018). doi:10.1016/b978-0-12-803581-8.10048-7.

Middendorf, P., Böhler, P., Gnädinger, F., Heieck, F. & Birkefeld, K. Design study for a carbon composite manipulator. Comprehensive Composite Materials II 8–8, 47–60 (2018).

Heieck, F., Hermann, F., Middendorf, P. & Schladitz, K. Influence of the cover factor of 2D biaxial and triaxial braided carbon composites on their in-plane mechanical properties. Composite Structures 163, 114–122 (2017).

Szcesny, M. et al. The advanced ply placement process – an innovative direct 3D placement technology for plies and tapes. Advanced Manufacturing: Polymer &amp\mathsemicolon Composites Science 3, 2–9 (2017).

Middendorf, P., Böhler, P., Gnädinger, F., Heieck, F. & Birkefeld, K. Design study for a carbon composite manipulator. Comprehensive Composite Materials II 47–60 (2017).

Mallach, A. et al. Experimental comparison of a macroscopic draping simulation for dry non-crimp fabric preforming on a complex geometry by means of optical measurement. Journal of Composite Materials 51, 2363–2375 (2016).

Heieck, F., Carosella, S. & Zuleger, S. Exemplary manufacturing process of a braided manipulator in serial production. in Advances in Braiding Technology 395–404 (Elsevier, 2016). doi:10.1016/b978-0-08-100407-4.00016-8.

Eder, F. R. et al. Composite testing 4.0 - A new approach towards quality assessment using collaborative robotics and multi sensor measurement. ECCM 2016 - Proceeding of the 17th European Conference on Composite Materials (2016).

Sturm, R. & Heieck, F. Energy absorption capacity of braided frames under bending loads. Composite Structures 134, 957–965 (2015).