CIRP DESIGN 2026 in Tokio, Japan
30.03.2026
Wir freuen uns über fünf weitere PLCM-Veröffentlichungen, die im Rahmen der 36. CIRP Design Conference in Tokio, Japan durch Arian Ayati, Adrian Reuther, Alexander Schlicher, Jan Oliver Osterod und Niklas Quernheim vorgestellt wurden.
Alexander Schlicher und Benjamin Schleich stellen im Paper „Geometry Encodings for AI-enhanced Computer Aided Design“ einen neuen Ansatz für Geometrie-Encodings vor, der geometrische Informationen für KI-gestützte CAD-Anwendungen besser nutzbar macht.
Das Paper „Integration of Structural Deformations in Tolerance Analysis based on Skin Model Shapes“ von Arian Ayati und Benjamin Schleich stellt einen methodischen Ansatz zur Einbeziehung von Strukturverformungen in die Toleranzanalyse auf der Grundlage von Skin Model Shapes vor, der eine realistischere Analyse von Baugruppen unter Betriebslastbedingungen ermöglicht.
Einen Ansatz zur frühzeitigen und systemübergreifenden Berechnung von Product Carbon Footprints auf Basis von STEP-Dateien wird von Jan Oliver Osterod, Malte Heinz und Benjamin Schleich im Paper „Simplified cross platform carbon footprint calculation in early product design stages using STEP“ aufgezeigt.
Adrian Reuther, Niklas Bönisch und Benjamin Schleich präsentieren im Paper „Design of a Hardware- and Platform-Independent Framework for Robot Control via Digital Twins and Open Standards“ ein hardware- und plattformunabhängiges Framework zur Robotersteuerung auf Basis Digitaler Zwillinge und offener Standards wie OPC UA.
Das Paper „Data Spaces for Sustainable Product Development – A Structured Analysis of Technical and Semantic Infrastructures“ entstandt in Kooperation mit dem Lehrstuhl für Industrielles Informationsmanagement – TU Dortmund sowie der :em engineering methods AG. Niklas Quernheim, Hannah S., Annika Hesse, Dr.-Ing. Sven Winter, Hendrik van der Valk, Boris Otto und Benjamin Schleich analysieren im Paper unterschiedliche Datenraum-Architekturen und deren Potenzial für nachhaltige Produktentwicklung sowie den Austausch von LCA-relevanten Informationen.