Forschungsschwerpunkt Digital Labs & Production
Im Forschungsschwerpunkt Digital Labs & Production bringen wir Menschen, Räume und Prozesse zusammen. Von Mixed-Reality Digital Twins über progressive Webapplikationen bis zu Machine-to-Machine-Schnittstellen verbinden wir physische mit digitalen Welten durch Daten und Analysen.
Über uns
Der Schwerpunkt bündelt spezifische Methoden- und Technologiekompetenzen in der Digitalisierung und Virtualisierung von Laboren, Prozessen und Produktionsanlagen in den Life Sciences. Dazu gehört einerseits die Vernetzung von Geräten, Prozessen und Menschen über Schnittstellen, Datenpipelines und Datenmanagement und andererseits die Modellierung und Simulation von physischen Systemen und Infrastrukturen. Digitale Zwillinge sind ein gutes Beispiel für das Zusammenspiel dieser Themen.
Drei Forschungsgruppen sind auf diesem Gebiet aktiv.
Unsere Forschungsgruppen
Simulation & Optimization
Strategische, taktische und operative Prozessoptimierung mit Hilfe von Modellierungs- und Simulationswerkzeugen stehen im Fokus der Forschungsgruppe. Dies umfasst die Modellierung und Simulation der Dynamik heterogener, komplexer Systeme sowie die Untersuchung, Optimierung und Steuerung ihres Verhaltens.
Data Management & Visualization
Die Forschungsgruppe ist spezialisiert auf die Entwicklung von Systemen zur Datenaggregation, -transformation und -verwaltung. Verarbeitungspipelines werden so konzipiert und implementiert, dass sie Daten von ihren Quellen (z. B. grafische Benutzeroberflächen, tragbare Sensoren, Messsonden) über Vorbereitungsschritte (einschliesslich Qualitätskontrolle und Homogenisierung) bis hin zu Speicherlösungen, Analyse und Visualisierung von Ergebnissen und Erkenntnissen überführen.
Edge Computing & Interfaces
Die Forschungsgruppe verbindet dynamische physische Strukturen mit digitalen Umgebungen und Prozessen durch Sensoren, Aktuatoren und Edge Computing. Sie unterstützt die Automatisierung und dezentrale und intelligente Datenverarbeitung in den Life Sciences durch die Verbindung von Mensch, Maschine und Kontext.
Lehre
Der Forschungsschwerpunkt bietet Lehrangebote auf BSc- und MSc-Stufe in den Grundlagen der Data Science, in der mathematischen und physikalischen Modellierung (mit Fokus auf simulationsbasierter Prozessoptimierung), im Data Management (mit Fokus auf Datenbanktechnologien und Visualisierung), dem Physical Computing (Sensoren und Aktoren) sowie dem Cloud und Edge-Computing an.
Die Vertiefung Digital Labs & Production des BSc ADLS wird von diesem Forschungsschwerpunkt koordiniert und es werden entsprechende Bachelor- und Master-Arbeiten angeboten.
- Bachelor of Science (ZHAW) in Applied Computational Life Sciences
- Master of Science in Life Sciences - Vertiefung Applied Computational Life Sciences
Zudem engagiert sich der Schwerpunkt über die Fachhochschulstufe hinaus im Bereich der Science Education mit Programmen und Aktivitäten und bietet Weiterbildungskurse an.
Team Digital Labs & Production
-
Schwerpunktleitung Digital Labs & Production, ...
-
Stv. Schwerpunktleitung Digital Labs & Production, ...
Projekte
-
Designing Business Models for the IoT
Dieses Projekt zielt auf die Entwicklung einer Geschäftsmodell-Simulationssoftware zur Evaluierung von IoT-Geschäftsmodellen ab. Der ganzheitliche Ansatz nutzt fortschrittliche Simulationsmethoden und wird neue Umsatzmöglichkeiten für Schweizer Fertigungsunternehmen schaffen.
-
A top-down indicator of lean-green alignment in small and medium-sized enterprises
Um die Herausforderung der globalen Erwärmung anzugehen, hat die UNFCCC mehrere Initiativen ins Leben gerufen, um Finanzkapital in Dekarbonisierungsbemühungen zu lenken. Unter den Investoren steigt die Nachfrage nach Investitionsvehikeln, die sowohl ökologische Nachhaltigkeit als auch wirtschaftliche ...
-
Digitale Simulation des Impfzentrums Winterthur
AUSGANGSLAGE Die Gesundheitsdirektion Zürich beauftragte das Winterthurer Institut für Gesundheitsökonomie, sie bei der Planung und Optimierung der Impfzentren im Kanton zu unterstützen. Eine der Teilaufgaben war es, eine Software-Simulation (DES – Diskrete, ereignisorientierte Simulation) des neuen Impfzentrums ...
-
Predicitve Waste Management for SBB Train Stations
Wir entwickeln ein System zur Optimierung der Abfallsammlung und -entsorgung an den Bahnhöfen der SBB. Das neue System wird ein Sensornetzwerk für den Füllstand des Containers, einen neuartigen Algorithmus zur Vorhersage der Abfallansammlung und modernste Methoden zur simulationsbasierten Optimierung der ...
-
Datengetriebene Entscheidungsunterstützung bei intrakraniellen Aneurysmen und in der Spitalgastronomie mittels Bayes'schen Netzwerken
Klinische Entscheidungen in der Medizin und Managemententscheidungen im Facility Management werden regelmäßig auf Basis von geringer Evidenz oder Extrapolationen getroffen und auch durch subjektive und wirtschaftliche Aspekte beeinflusst. Während in der Medizin aufgrund der zunehmenden Digitalisierung Daten ...
Publikationen
-
Rüegg, Ramona; Schmid, Tamara; Hollenstein, Lukas; Müller, Nadina,
2022.
Effect of particle characteristics and foaming parameters on resulting foam quality and stability.
LWT - Food Science and Technology.
167(113859).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.lwt.2022.113859
-
Gerber, Nicole; Hollenstein, Lukas,
2022.
Wie die Digitalisierung den Food Service im Care Bereich erreicht.
Clinicum.
2022(4), S. 79-80.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-25448
-
Vorburger, Robert; Hollenstein, Lukas,
2021.
Neue Verrechnungsmodelle für die Maschinenindustrie.
Transfer.
2021(2), S. 5.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-23748
-
Gerber, Nicole; Hollenstein, Lukas; Krähenbühl, Andrea,
2021.
Was wäre wenn?! Unsichtbares sichtbar machen mit Simulationen im Verpflegungsprozess.
In:
FM Perspektiven: FM Innovationen in HC digital, Wädenswil, 26. November 2021.
-
Krähenbühl, Andrea; Gerber, Nicole; Höhener, Rebecca; Hollenstein, Lukas,
2021.
Simulationen von Verpflegungsprozessen : auf Knopfdruck zur richtigen Entscheidung.
fmpro service.
2021(4), S. 22-24.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-23063