Institut für Data Science (IDS)
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
Analysieren von Daten, um interpretierbare Ergebnisse mithilfe statistischer und maschineller Lernverfahren zu gewinnen
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
-
Pascher, Nikola; Wulf, Jochen,
2025.
Design principles for architectures of technical smart service systems[Paper].
In:
West, Shaun; Meierhofer, Jürg; Buecheler, Thierry; Wally Scurati, 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. 77-90.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.09270
-
2025.
Open banking : opportunities and risks for the traditional banking industry.
In:
3rd International Workshop on Automated Regulatory Financial Reporting Regulatory Financial Reporting (DaDFiR3), Zurich, Switzerland, 13 February 2025.
-
Meierhofer, Jürg; Wulf, Jochen; Gallina, Viola; Gal, Barna; Eisl, Stefanie,
2025.
Optimising data driven value creation in industrial services incorporating circularity.
International Journal of Mechatronics and Manufacturing Systems.
17(4), S. 449-469.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1504/ijmms.2024.144291
-
Wulf, Jochen; Meierhofer, Jürg,
2025.
Mitigating risks in large language model applications for manufacturing[Poster].
In:
10. F&E-Konferenz, Rotkreuz, Schweiz, 30. Januar 2025.
Winterthur:
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-33327
-
Basora, Luis; Viens, Arthur; Arias Chao, Manuel; Olive, Xavier,
2025.
A benchmark on uncertainty quantification for deep learning prognostics.
Reliability Engineering & System Safety.
253(110513).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.ress.2024.110513