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Collecting, Generating & Structuring Data for Simulations

Tauchen Sie ein in die Welt der Simulationsdaten. Lernen Sie, wie Sie benötigte Daten messen bzw. sammeln, wie Sie aus qualitativen Beschreibungen von Prozessen konkrete Daten erzeugen und wie Daten für die Prozesssimulation zu strukturieren auf Konsistenz zu überprüfen sind.

Auf einen Blick

Abschluss : Kursbestätigung "Collecting, Generating & Structuring Data for Simulations" (1 ECTS)

Start : 12.05.2021 09:00

Dauer : 2 Tage

Kosten : CHF 575.00

Durchführungsort : 

ZHAW Life Sciences and Facility Management, Zürich, Campus Zentrum, Lagerstrasse 41 (PDF 729KB)

Unterrichtssprache : Deutsch

Daten: 

12.05.2021 / 02.06.2021

Ziele und Inhalt

Zielpublikum

Sie möchten Prozesse für sich und ihre Kunden verbessern, optimal an die Anforderungen anpassen oder diverse Szenarien vergleichen und animieren. Sie fragen sich oft, wie Sie vom kollektiven Bauchgefühl im Betrieb zu einem quantitativ abgestützten Entscheid kommen. Oder sie haben von Digital Twins gehört und möchten damit die Digitalisierung als strategischen Faktor in das Unternehmen bringen.

Handlungsempfehlungen mithilfe von Prozesssimulationen abzuleiten ist in vielen Bereichen nützlich:

  • Produktion, Logistik, Supply-Chain, Operations
  • Facility Management und Planung
  • Geschäftsprozesse, Dienstleistungen, Qualitätsmanagement

Für die Module der Vertiefung Simulation of Complex Processes benötigen Sie keine spezifischen Vorkenntnisse in Programmierung. Ihr Hintergrund in Technik, Planung oder Management reicht aus, damit Sie Schritt für Schritt die Simulationsmethode erlernen können.

Ziele

Die Teilnehmenden sind in der Lage

  • die für ein Simulationsmodell erforderlichen Daten zu strukturieren.
  • die empirisch gewonnenen Daten in ein theoretisches Modell überführen.
  • die minimal benötigte Menge an Daten abschätzen, um eine theoretische Verteilungsfunktion mit einer gegebenen Genauigkeit zu bestimmen.
  • den Einfluss von Varianz in den Eingangsdaten (Input) auf die Varianz in den Kennzahlen (Output) zu diskutieren.
  • Modelle qualitativ und quantitativ zu vergleichen.
  • typische Verteilungen im Simulationsumfeld zu benennen und zu charakterisieren.
  • Daten auf Konsistenz zu prüfen und zu bereinigen von Daten.

Inhalt

  • Identifikation von simulationsrelevanten Inputdaten und veränderbaren Faktoren
  • Auswahl der Daten und Erhebungsverfahren (müssen im Zusammenhang mit den Lernzielen stehen)
  • Statistische Grundlagen zur Datenbewertung
  • Diskrete und stetigen Zufallsvariablen und deren Einsatz
  • Einsatz von Tools zur Gewinnung theoretischer Datenmodellen aus empirischen Daten (z.B. Stat::Fit, Minitab, R, Python SciPy)
  • Vergleich verschiedener Verteilungsfunktionen bzgl. deren Einfluss auf das Systemverhalten

CAS in Digital Life Sciences

Dieses Modul ist Teil der Spezialisierung "Simulation of Complex Processes" des Weiterbildungsprogramms CAS in Digital Life Sciences. Der Kurs kann unabhängig davon besucht werden. Die Creditpunkte können unter Einhaltung der entsprechenden Rahmenbedingungen auch zu einem späteren Zeitpunkt für den CAS-Lehrgang angerechnet werden.

Mehr darüber hier: CAS in Digital LIfe Sciences

Methodik

Frontale Inputs, Fallstudien, Problembasierte Gruppenarbeiten

Unterricht

Unterrichtsunterlagen, Arbeitsblätter, Checklisten, Fachliteratur

Beratung und Kontakt

  • Dr. Lukas Hollenstein

    Dr. Lukas Hollenstein studierte theoretische Physik an der Universität Zürich und promovierte 2009 in Kosmologie an der Universität Portsmouth (UK). Als Postdoc an der Universität Genf und am CEA Saclay (F) forschte er weiter an der Modellierung und Detektion dynamischer Dunkler Energie und der Erzeugung kohärenter Magnetfelder im frühen Universum.

    Als Dozent für Mathematik, Modellierung und Simulation ist Lukas Hollenstein seit 2013 am IAS Institut für Angewandte Simulation der ZHAW in Wädenswil tätig. Seit 2019 leitet er die Forschungsgruppe Simulation & Optimierung, die sich mit simulationsbasierter Optimierung in Produktion, Logistik, Operations, Supply-Chain, u.v.m. befasst. In etlichen Projekten hat das erfahrene Team mithilfe von Prozesssimulationen individuelle und innovative Lösungen für KMUs und Grossunternehmen gefunden.

    Unter den bisherigen Wirtschaftspartnern finden sich Firmen wie Bühler AG (Uzwil), e. Luterbach AG (Hildisrieden), Emmi AG (Suhr, Ostermundigen), Gilgen Logistics (Oberwangen), Hochbauamt Kanton Zürich, Jowa AG (Volketswil), Lindt & Sprüngli (Kilchberg), MIFA AG (Frenkendorf), Roche Diagnostics Ltd. (Rotkreuz), Schweizerische Post, SBB, USM U. Schärer Söhne AG (Münsingen), Universitätsspital Zürich und V-Zug AG (Zug).

  • Prof. Dr. Andreas Rinkel

    Prof. Dr.-Ing. Andreas Rinkel ist Mitglied des INS (Institute for Network Solution) der OST am Standort Rapperswil und ist seit über 30 Jahren im Bereich Modellbildung und Simulation tätig. Seine gegenwärtigen Hauptinteressen gelten den Themen Modellbildung und diskrete Ereignissimulation sowie der Prozessoptimierung durch Simulation. Neben Projekten und Beratungstätigkeiten bei internationalen und nationalen Wirtschaftspartnern, hält er regelmässig Gastvorlesungen an der Hochschule Offenburg im Masterprogramm "International Master of Business Consultants" (IBC).  Am Standort der Hochschule Ost in  Rapperswil ist er unter anderem für die Veranstaltung "Modellbildung und Simulation" für Informatiker und Wirtschaftsingenieure verantwortlich.

    Ferner ist er aktuell im Programmkomitee der GI/ASIM Fachtagung "Simulation in Produktion und Logistik" aktiv. Hier ist er auch Sprecher der interdisziplinär besetzten Forschungsgruppe "Einsatz formaler Methoden in der Simulation", in der neue formale Vorgehensmodelle der Simulation entwickelt werden.

    Darüber hinaus unterhält er Vereinbarungen mit mehreren Universitäten zur Durchführung von Forschungs- und Doktorarbeiten. Für seine Arbeiten mit Simio hat er 2014 den Simio Awards gewonnen.

Veranstalter

Anmeldung

Zulassung

Es sind keine besonderen Vorkenntnisse nötig. Wir empfehlen Ihnen jedoch das Modul "Process Simulation Fundamentals" vorgängig zu belegen.

Startdaten und Anmeldung

Start Anmeldeschluss Anmeldelink
12.05.2021 09:00 Anmeldung