Institut für Datenanalyse und Prozessdesign (IDP)
Wir generieren Mehrwert aus Daten
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 Studierende
Consulting Services
Aktuelles
Unser Team
Publikationen
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Goren Huber, Lilach; Kunz, Simon; Dettling, Marcel,
2018.
Condition-based maintenance decision making : a practical approach for marine vessels.
International Journal of COMADEM.
21(3), S. 15-20.
Verfügbar unter: https://apscience.org/comadem/index.php/comadem/article/view/93
-
Meierhofer, Jürg,
2018.
Data driven servitization for SMEs in manufacturing[Paper].
In:
Proceedings of the Spring Servitization Conference : Driving Competition through Servitization.
Spring Servitization Conference «Driving Competition through Servitization», Birmingham, United Kingdom, 14-16 May 2018.
-
Meierhofer, Jürg; Herrmann, Anne,
2018.
End-to-end methodological approach for the data-driven design of customer-centered digital services[Paper].
In:
Satzger, Gerhard; Patrício, Lia; Zaki, Mohamed; Kühl, Niklas; Hottum, Peter, Hrsg.,
IESS 2018: Exploring Service Science.
9th International Conference on Exploring Service Science (IESS 2018), Karlsruhe, Germany, 19-21 September 2018.
Cham:
Springer.
S. 208-218.
Lecture notes in business information processing.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-00713-3_16
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Stockinger, Kurt; Heitz, Jonas; Bundi, Nils Andri; Breymann, Wolfgang,
2018.
Large-scale data-driven financial risk modeling using big data technology[Paper].
In:
2018 IEEE/ACM 5th International Conference on Big Data Computing Applications and Technologies (BDCAT).
5th International Conference on Big Data Computing, Applications and Technologies (BDCAT), Zurich, Switzerland, 17-20 December 2018.
IEEE.
S. 206-207.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/BDCAT.2018.00033
-
Meier, Benjamin Bruno; Elezi, Ismail; Amirian, Mohammadreza; Dürr, Oliver; Stadelmann, Thilo,
2018.
Learning neural models for end-to-end clustering[Paper].
In:
Artificial Neural Networks in Pattern Recognition.
8th IAPR TC3 Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition (ANNPR), Siena, Italy, 19-21 September 2018.
Springer.
S. 126-138.
Lecture Notes in Computer Science ; 11081.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-319-99978-4_10