Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Wir nutzen fortschrittliche datenbasierte Methoden, um innovative Lösungen für Wirtschaft und Industrie zu entwickeln. Wir begegnen realen Herausforderungen mit wissenschaftlichen Methoden und einem starken Fokus auf praktische Relevanz. Wir sind die führende Ausbildungsstätte und bevorzugte Partnerin für angewandte Data Science und Business Engineering in der Schweiz.
Schwerpunkte
Fortschrittliche, wissenschaftliche Instrumente und Werkzeuge für Lösungen in der Finanzbranche
Health and Environmental Analytics
Datenanalyse zur Ableitung interpretierbarer Ergebnisse unter Verwendung statistischer und maschineller Lerntechniken.
Maintenance, Mobility, AI & Society
Nutzung von KI und fortschrittlicher Modellierung für Innovationen in den Bereichen vorausschauende Wartung, Mobilitätslösungen und sozial ausgerichtete Systeme
Gewinnung von Erkenntnissen, Schaffung von Werten und Förderung von Innovationen in Geschäftsprozessen und Dienstleistungen
Visual Intelligence and Applications
Da visuelle Daten zu einer der reichhaltigsten und komplexesten Informationsquellen werden, ist Visual Intelligence ein wichtiger Pfeiler der modernen Datenwissenschaft, der neue Wege zur Analyse, Modellierung und Kommunikation durch Bilder, Videos und immersive Umgebungen ermöglicht.
Für Studenten
Consulting Services
Aktuelles
Unser Team
Publikationen
-
Tomic, Uros; Oberkalmsteiner, Jasmin; Lobsiger-Kägi, Evelyn; Sütterlin, Bernadette; Z'Rotz, Jana; Ohnmacht, Timo,
2023.
In:
7th European Conference on Behaviour and Energy Efficiency (BEHAVE), Maastricht, The Netherlands, 28-29 November 2023.
-
Wulf, Jochen; Meierhofer, Jürg,
2023.
Towards a taxonomy of Large Language Model based business model transformations.
arXiv.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.05288
-
Benedech, Rodolfo Andres; Vogt, Helen; Meierhofer, Jürg; Kugler, Petra; Strittmatter, Marc; Dobler, Martin; Meyer, Johanna; Treiterer, Manuel,
2023.
Data Sharing Framework für KMU.
ResearchGate.
Verfügbar unter: https://www.researchgate.net/publication/376811588_Data_Sharing_Framework_fur_KMU
-
Bütikofer, Stephan; De Martinis, Valerio; Gomez, Claudio; Steiner, Albert; et al.,
2023.
Steigerung der ÖV-Attraktivität durch Optimierung der Anschlusse von Bus zu Bahn.
ETR – Eisenbahntechnische Rundschau.
2023(11), S. 74-77.
-
Meierhofer, Jürg; Heitz, Christoph,
2023.
Journal of Creating Value.
9(2), S. 245-258.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1177/23949643231199002