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
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Wulf, Jochen; Meierhofer, Jürg,
2024.
Automation of technical customer support with large language models[Poster].
In:
9. F&E Konferenz zu Industrie 4.0, Zürich, Schweiz, 24. Januar 2024.
Winterthur:
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-33328
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Stucki, Melissa; Meierhofer, Jürg; Gal, Barna; Gallina, Viola; Eisl, Stefanie,
2024.
Data driven value creation in industrial services including remanufacturing[Paper].
In:
5th International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing (ISM), Lisbon, Portugal, 22-24 November 2023.
Elsevier.
S. 2240-2248.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.02.043
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Kugler, Petra; Vogt, Helen; Meierhofer, Jürg; Dobler, Martin; Strittmatter, Marc; Treiterer, Manuel; Schick, Sophia,
2024.
Daten im B2B-Ökosystem teilen und nutzen : wie KMU Voraussetzungen schaffen und Hürden überwinden.
In:
Digitale Plattformen und Ökosysteme im B2B-Bereich.
Wiesbaden:
Springer.
S. 209-240.
Schwerpunkt Business Model Innovation.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-658-43130-3_8
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Meierhofer, Jürg; Pascher, Nikola; Wulf, Jochen,
2024.
The value of solving pains[Paper].
In:
West, Shaun; Meierhofer, Jürg; Bücheler, Thierry; Wally Scurat, Giulia, Hrsg.,
Smart Services Summit : Proceedings of the Sixth Conference, held in Zurich, Switzerland in October 2024.
Smart Services Summit, Zurich, Switzerland, 18 October 2024.
Cham:
Springer.
S. 37-48.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.03130
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Goren Huber, Lilach; Palmé, Jan Thomas; Arias Chao, Manuel,
2023.
Hybride Instandhaltung : wie fliesst das Fachwissen in die KI?.
fmpro service.
2023(6), S. 5-7.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-29515
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