Dipl.-Ing. Leonhard Kunz
Kurzbeschreibung
Leonhard Kunz studierte Maschinenbau und Verfahrenstechnik mit der Vertiefungsrichtung Energietechnik an der TU Kaiserslautern. In seiner Diplomarbeit beschäftigte er sich mit der simulativen Trainingsdatenerstellung für KI-gesteuertes, robotisches Greifen. Seit Januar 2025 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen und Steuerungen tätig.
Forschungsgebiete
In seiner Forschung konzentriert sich Leonhard Kunz auf den Einsatz von Federated Learning in industriellen Anwendungsfällen mit einem Fokus auf die Nutzung von Vision Language Models zur Verarbeitung von 2D Konstruktionsdaten.
Veröffentlichungen
Kunz, L., Reif, M., Petzsche, T., Schmallenbach, A., Plociennik, C., Ruskowski, M. (2024). Realizing Closed-Loop Supply Chain Networks based on Dataspaces and Manufacturing Marketplaces. IFAC-PapersOnLine, 58(19), 235-240. DOI: 10.1016/j.ifacol.2024.09.177
Klostermeier, M., Kunz, L., Motsch, W., Ioshchikhes, B., Plociennik, C., Ruskowski, M. (2024). Energy Load Profile Analysis and Application for Production Simulation and Scheduling using Energy Load Disaggregation. In INFORMATIK 2024 (pp. 1079-1097). Gesellschaft für Informatik eV. DOI: 10.18420/inf2024_97
Richard, P., Dudhagara, S. U., Kunz, L., Plociennik, C., Ruskowski, M. (2024). Autonomous mobile robot search strategy for automated compressed air leakage detection. In INFORMATIK 2024 (pp. 1099-1111). Gesellschaft für Informatik eV. DOI: 10.18420/inf2024_98
Blumhofer, B., Weigand, J., Kunz, L., Rübel, P., Wagner, A. (2023, September). Detection of Rare Fault Cases for Mobile Robot Applications. In European Symposium on Artificial Intelligence in Manufacturing (pp. 61-70). Cham: Springer Nature Switzerland. DOI: 10.1007/978-3-031-57496-2_7
Rimaz, M. H., Plociennik, C., Kunz, L., Ruskowski, M. (2023, September). Am I in good shape? Flexible way to validate asset administration shell data entry via shapes constraint language. In 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) (pp. 1-6). IEEE. DOI: 10.1109/ETFA54631.2023.10275629