Personen

  1. Hochschule Kempten

Prof. Dr. Frieder Heieck

Funktionen

  • Fakultät Maschinenbau / Professor/-in / Forschungsprofessur
  • Fakultät Maschinenbau / Studiengangskoordinator/-in / MA - Produktentwicklung im Maschinen- und Anlagenbau (Master)
  • Fakultät Maschinenbau / Fachstudienberater/-in / MA - Produktentwicklung im Maschinen- und Anlagenbau (Master)
  • 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 dem Labor 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

2026

M. Duve, K. König, T. Häfele, N. Scherer, und F. Heieck, „Predicting the Carbon Footprint of Laser Powder Bed Fusion: A Comparative Commercial Vehicle Case Study“, Procedia CIRP, Bd. 140, S. 1229–1234, 2026, doi: 10.1016/j.procir.2026.05.207.

Krau, T., Huber, F., Chirakal, T., Ricken, T., Lüdemann-Ravit, B. & Heieck, F. „Efficient Federated Learning Integration into Existing MLOps Pipelines via Centralized Model Management“. In: Database and Expert Systems Applications – DEXA 2025 Workshops. Communications in Computer and Information Science, Bd. 2615, 47–56 (2026).

2025

Leisner, F. et al. „Industrielle Implementierung der datengestützten Prozessoptimierung von Maschinenformanlagen“. Giesserei 112(7/8), 38–46 (2025).

Krau, T., Schäfer, G., Damm, T. & Heieck, F. „Exploring Variance in Reinforcement Learning Environment to Bridge the Sim-To-Real Gap: A Case Study in Color Mixing“. Proceedings of the 10th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), 150–157 (2025).

Fichtl, F., Ullrich, M., Heieck, F. & Lüdemann-Ravit, B. „Machine Learning Based Parameter Estimation of Energy Models in Digital Production Environments“. In: Computer Aided Systems Theory – EUROCAST 2024, 157–164 (2025).

2024

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 (2024).

2023

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“. PATTERNS 2023 (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, 376–386 (2023).

2021

Weißgraeber, P., Heieck, F. & Ackermann, C. Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application: Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP2020). Springer (2021).

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 (2021).

2019

Heieck, F. Qualitätsbewertung von Faser-Kunststoff-Verbunden mittels optischer Texturanalyse auf 3D-Preformoberflächen. Dissertation (2019).

2018

Middendorf, P., Böhler, P., Gnädinger, F., Heieck, F. & Birkefeld, K. „Design Study for a Carbon Composite Manipulator“. Comprehensive Composite Materials II, 47–60 (2018).

2017

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 & 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).

2016

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 (2016).

Eder, F. R. et al. „Composite Testing 4.0 – A New Approach Towards Quality Assessment Using Collaborative Robotics and Multi Sensor Measurement“. ECCM 2016 (2016).

2015

Sturm, R. & Heieck, F. „Energy Absorption Capacity of Braided Frames under Bending Loads“. Composite Structures 134, 957–965 (2015).