Here's an overview of my work, mainly publications. Highest is latest.

ETFA 2021: Genetic Programming for Fiber-Threading for Fiber-Reinforced Plastics

In this work, my student Jonas Wilfert investigated the application of genetic algorithms on a part of the pultrusion process pipeline. Great working together with the Fraunhofer IGCV in Augsburg, namely Frederik Wilhelm. Here's the abstract:

Setting up fiber-threading for a pultrusion line is tedious, error prone and takes a long time. Between 100 and 1000 fibers have to be arranged into a two-dimensional shape, which have to be threaded between several support plates without causing crossovers. When manually planning this process based on intuition, it is hard to keep track of the complexity. This slows the process down to where it can take several hours or several days, and shortening this duration reduces the cost considerably. As planning the setup takes up a large chunk of time, we are proposing a simulation and an algorithm to automatically calculate how the fiber bundles need to be threaded from the creels through the support plates to result in the desired shape. Using a three-dimensional simulation for collision detection in conjunction with a genetic algorithm, we are able to shorten the planning of the fibers to around 10 minutes on a modern 8-core personal computer. Based on this data, further work can be done to further improve, visualize or permanently store the data in a digitized company.

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Using mesh convolutions and graph neural networks to enable predictions for RTM in 3D space

Master thesis by my student Lukas Lodes on which he wrote a lovely blog article in German. Previous works such as FlowFrontNet were focused on the manufacturing of plates, which is a big abstraction since real carbon composites can have various shapes. This thesis focuses on using graph neural nets with the already existing mesh to take the leap into the 3D space.

ECML 2020: FlowFrontNet: Improving Carbon Composite Manufacturing with CNNs

Carbon fiber reinforced polymers (CFRP) are light yet strong composite materials designed to reduce the weight of aerospace or automotive components – contributing to reduced emissions. Resin transfer molding (RTM) is a manufacturing process for CFRP that can be scaled up to industrial-sized production. It is prone to errors such as voids or dry spots, resulting in high rejection rates and costs. At runtime, only limited in-process information can be made available for diagnostic insight via a grid of pressure sensors. We propose FlowFrontNet, a deep learning approach to enhance the in-situ process perspective by learning a mapping from sensors to flow front “images” (using upscaling layers), to capture spatial irregularities in the flow front to predict dry spots (using convolutional layers). On simulated data of 6 million single time steps resulting from 36k injection processes, we achieve a time step accuracy of 91.7% when using a 38 × 30 sensor grid with 1 cm sensor distance in x- and y-direction. On a sensor grid of 10×8, with a sensor distance of 4 cm, we achieve 83.7% accuracy. In both settings, FlowFrontNet provides a significant advantage over direct end-to-end learning models.

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ETFA 2020: Towards Real-time Process Monitoring and Machine Learning for Manufacturing Composite Structures

Components made from carbon fiber reinforced plastics (CFRP) offer attractive stability properties for the automotive or aerospace industry despite their light weight. To automate the CFRP production, resin transfer molding (RTM) based on thermoset plastics is commonly applied. However, this manufacturing process has its shortcomings in quality and costs. The project CosiMo aims for a highly automated and costattractive manufacturing process using cheaper thermoplastic materials. In a thermoplastic RTM (T-RTM) process, the polymerization of epsilon-caprolactam to polyamide 6 is investigated using an “intelligent tooling”. Multiple sensor types integrated into the mold allow for tracking of several process-relevant variables, such as material flow and state of polymerization. In addition to the evaluation of the T-RTM process, a digital twin helps to visualize progress and to make predictions about possible problems and countermeasures based on machine learning. In this paper, the combination of software and hardware developments is described which will help to validate an optimal process setup for an industrial CFRP demonstrator.

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OCDDC 2018: Transfer Learning for Optimization of Carbon Fiber Reinforced Polymer Production

The main problem that keeps many areas of research from using Deep Learning methods is the lack of suffcient amounts of data. We propose transfer learning from simulated data as a solution to that issue. In this work, we present the industrial use case for which we plan to apply our transfer learning approach to: the production of economic Carbon Fiber Reinforced Polymer components. It is currently common practice to draw samples of produced components statistically and perform destructive tests on them, which is very costly. Our goal is to predict the quality of components during the production process. This has the advantage of enabling not only on-line monitoring but also adaptively optimizing the manufacturing procedure. The data comes from sensors embedded in a tooling in a Resin Transfer Molding press.

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My name is Simon Stieber, I am currently working as a PhD Student in Computer Science at the University of Augsburg, Germany. My professional focus is Machine Learning and Deep Learning for industrial applications.


Group Lead "Artificial Intelligence Methods", Focus Project Management @ University of Augsburg

Augsburg, March 2021 - Present

Group Website
    Science Project Management
    Science Project Acquisition: Networking, project proposals etc.

PHD Student @ University of Augsburg

Augsburg, Februar 2018 - Present

Machine Learning for Manufacturing of Carbon Composites. Process Monitoring and Optimization for Resin Transfer Moulding (RTM): Project Website

  • Deep Learning in a novel field; Transfer Learning for data frugality
  • Giving Lectures and Tutorials
  • Establishing colaborations with industrial and academic partners to start projects, writing proposals
  • Leading group of up to five student assistants in parallel (B.Sc. and M.Sc. students) (Co-)Supervision of 3 master theses, 2 bachelor theses Overall: 6 Research Assistants, 4 Interns, 5 Theses, excluding tutors
  • Installation, administration and maintenance of a custom compute cluster: 25+ hosts, including several DGX-1 (A100 and V100); planning and execution of structural measures to accommodate 25+ kW of compute.
  • Data Acquisition and Analysis in real life and in simulation
  • Parallelized Fluid Simulation in industrial simulation software

Supervised Theses (B/M) and Internships (I)
  • Creation of a HDF5-file database for data search and dataset creation, 2019 (I)
  • Optimization of Dataloaders and other Framework-internals, 2019 (I)
  • Setup of pipeline and initial Trainings on RTM data, 2019 (I)
  • Learning World Models for a simulated Robot Arm through Action-conditioned Frame Prediction, 2020 (M)
  • "Automatische Planung der Faserführung einer Pultrusionsanlage durch einen genetischen Algorithmus" - Automatic planning of fiber threading for a pultrusion process with a genetic algorithm, 2020 (B)
  • "In-situ Überwachung von Composite-Herstellungsprozessen mit tiefen neuronalen Netzen auf der Basis von 3D-Repräsentationen", In-situ supervision of composite processing with deep neural networks based on 3D-representations, 2021 (M)
  • "Optimierung der Fließfrontberechnung im Harzinjektionsprozess mithilfe von GANs" - Optimization of flow front detection within Resin Transfer Moulding aided by GANs, 2021 (B)
  • Sim-to-Real analysis of an industrial RTM process, WIP, (M)
  • Creation of U-Net Based surrogate Model for RTM, WIP (I)

Master Thesis Student @ Continental

Lindau, April 2017 - September 2017

Crafted my Master's Thesis at Continental in Lindau. The goal is to classify various weather conditions based on camera images. Computer Vision for ADAS / Autonomous Driving.

Graduate Student Research Assistant @ University of Augsburg

Augsburg, Oktober 2016 - Mai 2017

Tutor at a course aimed at autonomous driving. Programming, mostly the integration of a lidar for a model car based on the Audi Autonomous Driving Cup (AADC) 2016 car. Tutoring and teaching master students.

Working Student @ IGEL Technology

Augsburg, September 2014 - August 2016

Helped the R&D team by optimizing the build process, making a custom diff tool in C for different versions of their software, writing a small monitoring tool for the thin clients and more.

Tools and Languages

Programming Languages & Frameworks

Python, Shell, Latex, Java, C, C++; PyTorch, SciKit-Learn, TensorFlow, Keras and more.

Microsoft Office, PAM RTM


German, English, Italian, French


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I. Informationen über uns als Verantwortliche
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Simon Stieber


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