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Projekte mit Fördermitteln der Innosuisse

Verschiedene Forschungs- und Entwicklungsprojekte des Instituts werden mit Fördermitteln der Innosuisse, des Nationalfonds (SNF) oder SystemsX.ch (der Forschungsinitiative zur Förderung der Systembiologie) unterstützt.

Das IAS setzt in Zusammenarbeit mit Wirtschaftspartnern regelmässig und erfolgreich Projekte mit Fördermitteln um. Innovationsgehalt, Forschungscharakter sowie die wirtschaftliche und technisch wissenschaftliche Bedeutung sind dabei wichtige Kriterien für die Beurteilung eines Projektes. Profitieren auch Sie von unserem Fachwissen und der Forschungsinfrastruktur der ZHAW.

Forschungsförderung durch die Innosuisse - Schweizerische Agentur für Innovationsförderung

Unsere aktuellen Innosuisse Projekte

Predictive-prescriptive analytics for combustion monitoring in gas turbine power plants

Contact: Dr. Krzysztof Kryszczuk

The project will create a novel software system and service for predictive-prescriptive maintenance of gas turbines. The service will be based on predictive models created from historical data, including the measurements of physical engine parameters as well as the measured output, emissions and pulsation. The service will be rolled out and integrated as an offering to GE's customers.

Main financing partner: Innosuisse
Project partner: General Electric (formerly Alstom Power)

Dynamic Personalized Recommendation System for Hotel Booking Platform KTI No. 19319_2 PFES-ES

Contact: Dr. Krzysztof Kryszczuk

This project aims at the development of a novel personalization system for an online hotel booking platform, consisting of an innovative recommendation algorithm integrated into a big data computational environment. The envisioned deliverable will provide personalized website content recommendations in real time during user's interaction with the booking platform, with an awareness of the dynamics of the user's behavior and intentions.

Main financing partner: Innosuisse
Project partner: UCOB Ventures AG, 2PVentures

Non-invasive wearable core body temperature sensor KTI No. 25392.1 PFLS-LS

Contact: Dr. Krzysztof Kryszczuk

In this project we will develop an innovative, non-invasive, wearable core body temperature sensor. The sensor unit will contain integrated skin temperature and heat flux sensors. The core body temperature will be estimated using state of the art machine learning techniques, incorporating optionally heart rate and accelerometer signals. A demonstrator will be built using the open-source Pebble platform.

Main financing partner: Innosuisse
Project partner: Inselspital Bern, GreenTEG AG

Comprehensive Sales Forecasting, Innosuisse No. 17209.1 PFES-ES

Kontakt: Prof. Dr. Thomas Ott

Wir entwickeln eine neue Generation von Prognose-Lösungen für Verkaufs- und Absatzprognosen. Im Gegensatz zu bestehender Software basieren unsere Prognosen nicht nur auf historischen Daten, sondern berücksichtigen auch aktuelle und zukunftsgerichtete Einflussfaktoren, wie z.B. Wettervorhersagen oder Promotionen.

Darüber hinaus beziehen unsere Algorithmen die Anwender-Erfahrung mit ein und ermöglichen es den Einkäufern und Planern, ihre Beschaffungen im Rahmen einer optimierten Supply Chain verlässlich aufgrund von erklärbaren Effekten zu planen. Ein spezieller Fokus liegt auf (Ultra-)Frischprodukten im Lebensmittelbereich. Das Key-Element der Innovation ist eine umfassende Prognosemethodik, die es erlaubt, auch auf  Basis einer dünnen Datenlage Prognosen zu erstellen.

Partner: PrognosiX AG, Genossenschaft Migros Zürich, Denner, Bischofszell Nahrungsmittel AG, Inform GmbH

Network-based urban mobility mapping for Smart Cities, Innosuisse No. 17413.1 PFES-ES

Contact: Dr. Krzysztof Kryszczuk

The goal of the project is the development of a GPS-free urban mobility mapping service using mobile terminals equipped with a SIM card. The service will be offered to city authorities, and will be based on novel algorithms for network-based trajectory- and speed reconstruction, and for recognition of mode of transport. The technology will be deployed to monitor and map urban traffic for Smart Cities services.

Main financing partner: Innosuisse
Project partner: Swisscom (Schweiz) AG

Generisches Simulations- und Planungstool für Lackieranlagen, Innosuisse No. 17655.1 PFES-ES

Kontakt: Dr. Lukas Hollenstein

Lackieranlagen gehören zu den grössten Energieverbrauchern in der Schweizer Industrie. Für einen ökonomischen und ökologischen Betrieb muss die Anlagenkonfiguration und die Produktionsreihenfolge optimiert werden. Doch gibt es heute dafür kein zufriedenstellendes Werkzeug. Unser Ziel ist, dieses Optimierungsproblem durch Kombination von Methoden aus Simulation, Optimierung und Computer Aided Design zu lösen und als generisches Planungstool für Lackieranlagen bereitzustellen.

Partner: e. Luterbach AG (Hauptumsetzungspartner) und wirth+co ag (Umsetzungspartner)

Kooperationsplattform für die urbane Güterlogistik, Innosuisse No. 16340.1 PFES-ES

Kontakt: Adrian Lötscher, Dr. Lukas Hollenstein

In einem interdisziplinären Projekt entwickelt die ZHAW gemeinsam mit der Stadt Zürich und Wirtschaftspartnern eine Kooperationsplattform für die Logistikdienstleister, Verlader und Empfänger in der Stadt Zürich. Diese sollen in naher Zukunft über eine IT-Lösung logistische Prozesse untereinander koordinieren und so ökonomisch und ökologisch effizienter arbeiten können. Das Pilotprojekt wird so konzipiert, dass es sich auf andere urbane Räume übertragen lässt.

Forschungspartner: ZHAW Institut für Nachhaltige Entwicklung, Institut für Datenanalyse und Prozessdesign, Institut für angewandte Informationstechnologie sowie Fachstelle für Unternehmens- und Steuerrecht

Umsetzungspartner: Stadt Zürich (Tiefbauamt, Hauptumsetzungspartner), Die Schweizerische Post/PostLogistics, Gewerbeverband Stadt Zürich, Planzer Transport AG, Cabtus.com AG, Genossenschaft Veloblitz

Neuartige, schlanke Steuerungsprinzipien für die hybride Push-Pull-Produktion bei gemeinsam genutzten Ressourcen, Innosuisse No. 1695531 PFES-ES

Kontakt: Dr. Lukas Hollenstein

Eine hohe Effizienz in der Wertschöpfungskette erfordert heute eine klare Produktsegmentierung, die konsequent nach Planungs- und Steuerungsmethoden (PUSH und PULL) trennt. Oft ist dies aber wegen geringer Fertigungsvolumina nicht realisierbar. Die Konsequenzen sind hohe Bestände und komplexe, ineffiziente Steuerungsverfahren. Ein neues Instrument zur Potenzialanalyse und ein innovatives Hybrid-PUSH-PULL Steuerungsverfahren sollen die Anwendungsmöglichkeiten schlanker Steuerungen erweitern. Die Einführung des neu entwickelten Verfahrens erfolgt über eine Simulationsmethode und die prototypische Umsetzung bei den Wirtschaftspartnern.

Forschungspartner: Fachhochschule Nordwestschweiz, Institut für Business Engineering sowie Institut Mensch in komplexen Systemen

Hauptumsetzungspartner: Ferrum AG, Schafisheim

 

 

Multi-Asset Investment Process using Bayes Ensembles of Trading Models

Kontakt: Prof. Dr. Thomas Ott

Seit 2009 werden die Investitionsmöglichkeiten und Trends an den Finanzmärkten durch niedrige Zinsen und Interventionen der Zentralbanken stark beeinträchtigt. Die Performance der aktiven Anlagestrategien ist seither erheblich gesunken. Dieses Projekt zielt auf einen Anlageprozess ab, der die optimalen Long / Short - Positionen für liquide Anlagen bestimmen kann mit Vorabinformation von historischen Performance-Daten aus unterschiedlichen Handelsmodellen und verschiedenen Marktregimen.

Partner: Zentrum für Alternative Investments & Risk Management (ZHAW)

Intelligenter Obst-und Gemüseassistent für den Einzelhandel, Innosuisse No. 15028.1

Contact: Dr. Krzysztof Kryszczuk

Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines innovativen Assistenzsystems für Selbstbedienungswaagen im Einzelhandel, basierend auf einem Multisensor-System in Kombination mit einer intelligenten Softwarelösung. Das System soll durch spektroskopische und bildgebende Informationen eine zweifelsfreie Erkennung der Produkte garantieren. Hierfür werden im Projekt die nötigen technischen Voraussetzungen erarbeitet und ein Demonstrationsobjekt realisiert

Main financing partner: Innosuisse
Project partner: Mettler-Toledo

Entwicklung eines auf Bayes Netzwerken basierenden Expertensystems und seiner Anwendung in einer konkreten Marktsituation, Innosuisse No. 15036.1

Kontakt: Prof. Dr. Thomas Ott

Auf wissenschaftlicher Basis wird ein online Expertensystem für das B2B-Geschäft entwickelt, das deutliche Kosteneinsparungen im Verkaufsprozess und eine Steigerung der Abwicklungsqualität ermöglicht. Am Beispiel eines stark fragmentierten Nischenmarktes (Werbeartikel) wird das Projekt unter Einbezug der grossen Branchenkenntnis des Umsetzungspartners getestet und eine Business Intelligenz entwickelt, die dann auf weitere beratungsintensive Branchen und Märkte ausdehnbar ist.

Partner: Dayzzi Schweiz AG, Universität St. Gallen; Institut für Marketing

Publikationen aus dem IAS