Paper

Fuhrlän­der-Völk­er, D., Lind­ner, M., von Elling, M. et al. Method for the devel­op­ment and appli­ca­tion of dig­i­tal twins in man­u­fac­tur­ing. Prod. Eng. Res. Dev­el. (2025). https://doi.org/10.1007/s11740-025–01346-xhttps://doi.org/10.1515/zwf-2025–1009

Fis­ch­er, Mar­cel, Lang, Enno, Sail­er, Ste­fan, Grimm, Diet­mar and Met­ter­nich, Joachim. “Vorge­hen bei der Entwick­lung zirkulär­er Geschäftsmod­elle” Zeitschrift für wirtschaftlichen Fab­rik­be­trieb, vol. 120, no. 1–2, 2025, pp. 54–59. https://doi.org/10.1515/zwf-2025–1009

Petr­uschke, Lars, von Ahsen, Anette, Kar­napp, Sebas­t­ian, Rösinger, Andrea, Seyfried, Ste­fan and Weigold, Matthias. “Automa­tisierte und prü­fungssichere Daten­er­fas­sung für einen Prod­uct Car­bon Foot­print: Ein Beitrag zur Bewäl­ti­gung der aktuellen ESG-Reg­u­la­­torik” Zeitschrift für wirtschaftlichen Fab­rik­be­trieb, vol. 120, no. 1–2, 2025, pp. 37–42. https://doi.org/10.1515/zwf-2025–1014

Groß, H.-J, Met­ter­nich, J.. “Verur­sachungs­gerechte CO2-Bilanzierung für den Dig­i­tal­en Pro­duk­t­pass: Tech­nis­che Befähi­gung eines Wert­stroms” :Dig­i­tale Pro­duk­t­pässe: Befähiger der Kreis­laufwirtschaft. In Indus­try Sci­ence 4.0, S. 73

M. Hörg­er, Y. Her­mann, M. Kan­dler, K. Gle­ich, G. Lanza:Digitale Pro­duk­t­pässe: Befähiger der Kreis­laufwirtschaft. In Indus­try Sci­ence 4.0, S. 73

Lang, Enno, Fis­ch­er, Mar­cel and Met­ter­nich, Joachim. “Anreize für die Rück­führung von Pro­duk­ten in der Kreis­laufwirtschaft” Zeitschrift für wirtschaftlichen Fab­rik­be­trieb, vol. 119, no. 6, 2024, pp. 406–411. https://doi.org/10.1515/zwf-2024–1077

Weber, Beat­rix & Achen­bach, Mar­cus. (2024). A new legal frame­work for dig­i­tal build­ing pass­ports in a sus­tain­able build­ing life cycle. ECPPM 2024, Dres­den 

Andreas Wächter, Ivan Uzunov, Matthias Weigold: Change point-based seg­men­ta­tion ofma­chin­ing cycles in elec­tri­cal load curves ofma­chine tools for data pre-pro­cess­ing. Kon­feren­z­pa­pi­er CIRP ICME 

Lof­fre­do, A., May, M.C., Mat­ta, A. et al. Rein­force­ment learn­ing for sus­tain­abil­i­ty enhance­ment of pro­duc­tion lines. J Intell Manuf (2023). https://doi.org/10.1007/s10845-023–02258‑2