Forschungsgruppe Simulation & Optimization
Experimentieren Sie im Simulator und nicht in der Realität!
Darum simulieren wir
Märkte, Firmenstrukturen und -prozesse werden nicht nur komplexer, sie verändern sich auch immer schneller. Kürzere Zyklen erfordern eine rasche Neugestaltung und Anpassung von internen und externen Strukturen und Abhängigkeiten.
Unsere angewandte Forschung bringt neuste Methoden aus der Theorie in die Praxis. Damit können wir mit unseren Partnern individuelle und innovative Lösungen entwickeln.
Wir helfen Ihnen, Rationalisierungspotentiale besser zu erkennen und zu quantifizieren, dynamische und komplexe Prozesse besser zu verstehen und zu beherrschen. Mit unserer Unterstützung in der richtigen Fragestellung ergibt sich für Sie eine wesentlich verbesserte Planungsqualität.
Mit benutzerfreundlichen Simulationstools können Sie Ihre Systemparameter einfach und beliebig verändern, um effizient und risikolos die optimale Lösung Ihres Problems zu ermitteln.
Die Forschungsgruppe detailliert
Unser Team
Prozesse verstehen, simulieren und Nutzen schaffen
Motivation
Wir alle wollen
- Ressourcen effizient nutzen
- Risiken meiden
- Prozesse entflechten
- Abhängigkeiten verstehen
- Quantifizierte (und qualifizierte) Entscheidungsgrundlagen erarbeiten
«An der Schnittstelle zwischen Forschung und Praxis erreichen wir Ihre Ziele innovativ und nachhaltig.»
Vorgehen
Wir unterstützen Sie indem wir
- Ihre komplexen Prozesse und Systeme analysieren
- die Zusammenhänge auf das Wesentliche reduzieren
- dynamische Modelle entwickeln
- Abläufe visualisieren
- Optimierungsverfahren einsetzen
«Wir lösen komplexe Fragestellungen mit Simulation und Optimierung.»
Nutzen
Für Sie resultieren aus unseren Projekten
- Analysen Ihrer aktuellen Situation und Handlungsempfehlungen
- Simulationsmodelle zur quantitativen Unterstützung Ihrer Entscheidungen
- Visualisierungen zum besseren Prozessverständnis
- Tools zur Unterstützung der strategischen und operativen Planung und innovative Lösungen
«Wir experimentieren mit Ihnen im Simulator für eine planbare und ökonomische Realität.»
Projekte
Seit 1991 hat die Forschungsgruppe mehr als 300 Projekte aus den Bereichen Anlagen- und Maschinenbau, Lebensmittelindustrie und Chemie, Spitallogistik und Medizintechnik, Strassen- und Flugverkehr, Personenfluss, Dienstleistung und Armee realisiert. Einige Referenzprojekte stellen wir gerne vor.
Leider kann hier momentan keine Liste der Projekte angezeigt werden. Bis die Liste wieder verfügbar ist, kann die Projektsuche auf der Dachseite der ZHAW genutzt werden.
Lehre & Weiterbildung
Neben der Lehrtätigkeit unserer Teammitglieder im BSc-Programm des Departements LSFM, engagieren wir uns um den Unterricht in Modellierung und Simulation im Rahmen der Weiterbildung. Wir bieten verschiedene Niveaus an:
/ Einblick in die Simulation (4-8h)
/ Einführung in die Modellierung & Simulation (2 Tage)
/ Simulation komplexer Anlagen für Fortgeschrittene (3 Tage)
Der Einführungskurs wird durch Lukas Hollenstein als Bestandteil des CAS Operations Management der ZHAW School of Management and Law unterrichtet. Alle Kurse können nach Absprache für sie individuell durchgeführt werden.
Im Simulationsunterricht setzen wir unter anderem die Software Simio ein, wofür uns eine akademische Lizenz verliehen wurde.
Netzwerk
Wir sind aktiv beteiligt in folgenden Netzwerken, woraus sich immer wieder interessante und fruchtbare Zusammenarbeiten ergeben.
Datalab – The ZHAW Data Science Laboratory
ASIM - Arbeitsgemeinschaft Simulation: Fachgruppe «Simulation in Produktion und Logistik»
Aktuelle Publikationen
-
Heim, Edgar; Stadler, Michael; Scherrer, Maike; Hollenstein, Lukas,
2021.
Coopetition : Kooperationen unter Mitbewerbern am Beispiel der Logistikbranche.
Zeitschrift Führung + Organisation.
2021(1), S. 4-9.
-
Michelucci, Umberto,
2019.
Advanced applied deep learning : convolutional neural networks and object detection.
1st edition.
Berkeley:
Apress.
ISBN 978-1-4842-4975-8.
-
Hollenstein, Lukas; Lötscher, Adrian; Luccarini, Fabian,
2019.
SimLack : simulation-based optimization and scheduling of generic powder coating lines.
Simulation Notes Europe.
29(3), S. 127-132.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.11128/sne.29.tn.10483
-
Hollenstein, Lukas; Lichtensteiger, Lukas; Stadelmann, Thilo; Amirian, Mohammadreza; Budde, Lukas; Meierhofer, Jürg; Füchslin, Rudolf Marcel; Friedli, Thomas,
2019.
Unsupervised learning and simulation for complexity management in business operations.
In:
Braschler, Martin; Stadelmann, Thilo; Stockinger, Kurt, Hrsg.,
Applied data science : lessons learned for the data-driven business.
Cham:
Springer.
S. 313-331.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-11821-1_17
-
Lötscher, Adrian,
2018.
Methoden und Trends für eine nachhaltige Lebensmittellogistik.
In:
SGLWT Mitgliederversammlung 2018, Wädenswil, 13. April 2018.