Dr. Lilach Goren Huber

Dr. Lilach Goren Huber
ZHAW
School of Engineering
Forschungsschwerpunkt Business Engineering and Operations Management
Technikumstrasse 81
8400 Winterthur
Persönliches Profil
Tätigkeit an der ZHAW
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse
Condition Monitoring
Condition Based Maintenance
Predictive Maintenance
Zeitreihenanalyse
Machine Learning Algorithmen
Deep Learning
Aus- und Fortbildung
2006-2011 Doktorat in Physik, The Weizmann Institute of Science, Israel
2003-2005 M.Sc in Physik, The Weizmann Institute of Science, Israel
1999-2002 B.Sc in Physik, The Hebrew University, Jerusalem
Beruflicher Werdegang
2011-2012 Physikerin und Algorithmenentwicklerin, Pentalum Technologies
2004-2011 Wissenschaftliche Assistentin am Weizmann Institute of Science
Projekte
- Fehlerprognosen bei Datenknappheit: Datenerweiterung durch Transfer Learning / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- End-to-End Data Driven Design of After-Sales-Services for Digital Cutters / Teammitglied / Projekt laufend
- Intelligente Diagnostik von Leistungseinbussen in Solarkraftwerken / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- Data Driven Energy Efficiency / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Automatisierte Datenselektion für Anomalieerkennung anhand maschinellen Lernens / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Expert Group Smart Maintenance / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Convolutional Neural Network Algorithmen für Fehlererkennung bei Windturbinen / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Datenanalyse der potentiellen Senkung der Auslastenergie der Stadt Winterthur. / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Machine Learning Based Fault Detection for Wind Turbines / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Optimierte Entscheidungsfindung für das Asset-Management von Infrastrukturnetzen / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Decision Support System for Predictive Maintenance of Laser Cutting Machines / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Optimierung der Instandhaltungsplanung von Wasserkraftanlagen / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Risk Based Maintenance auf Schweizer Nationalstrassen / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Energy Optimization for Vessel Operations / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Entwicklung einer Methodik für optimiertes Flottenmanagement / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- RENERG2 - RENewable enERGies in future energy supply / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Optimiertes Asset Management von Infrastrukturnetzen / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
Publikationen
-
Lehmann, Claude; Goren Huber, Lilach; Horisberger, Thomas; Scheiba, Georg; Sima, Ana-Claudia; Stockinger, Kurt,
2020.
Journal of Big Data.
7(1).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1186/s40537-020-00340-7
-
Goren Huber, Lilach; Kunz, Simon; Dettling, Marcel,
2018.
Condition-based maintenance decision making : a practical approach for marine vessels.
International Journal of COMADEM.
21(3), S. 15-20.
Verfügbar unter: https://apscience.org/comadem/index.php/comadem/article/view/93
-
Goren Huber, Lilach; Palmé, Thomas; Arias Chao, Manuel,
2023.
Physics-informed machine learning for predictive maintenance : applied use-cases [Paper].
In:
2023 10th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS).
10th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 22-23 June 2023.
IEEE.
S. 66-72.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS57534.2023.00016
-
Zgraggen, Jannik; Guo, Yuyan; Notaristefano, Antonio; Goren Huber, Lilach,
2022.
Physics informed deep learning for tracker fault detection in photovoltaic power plants [Paper].
In:
Kulkarni, Chetan; Saxena, Abhinav, Hrsg.,
Proceedings of the Annual Conference of the PHM Society 2022.
14th Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, Nashville, USA, 1-4 November 2022.
PHM Society.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.36001/phmconf.2022.v14i1.3235
-
Zgraggen, Jannik; Pizza, Gianmarco; Goren Huber, Lilach,
2022.
Uncertainty informed anomaly scores with deep learning : robust fault detection with limited data [Paper].
In:
Do, Phuc; Michau, Gabriel; Ezhilarasu, Cordelia, Hrsg.,
Proceedings of the 7th European Conference of the Prognostics and Health Management Society 2022.
7th European PHM, Turin, Italy, 6-8 July 2022.
State College:
PHM Society.
S. 530-540.
PHM Society European Conference ; 7.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.36001/phme.2022.v7i1.3342
-
Ulmer, Markus; Zgraggen, Jannik; Pizza, Gianmarco; Goren Huber, Lilach,
2022.
Scaling-up deep learning based predictive maintenance for commercial machine fleets : a case study [Paper].
In:
2022 9th Swiss Conference on Data Science (SDS).
9th Swiss Conference on Data Science (SDS), Lucerne, Switzerland, 22-23 June 2022.
IEEE.
S. 40-46.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS54800.2022.00014
-
Zgraggen, Jannik; Ulmer, Markus; Jarlskog, Eskil; Pizza, Gianmarco; Goren Huber, Lilach,
2021.
Transfer learning approaches for wind turbine fault detection using deep learning [Paper].
In:
Proceedings of the European Conference of the PHM Society 2021.
6th European Conference of the Prognostics and Health Management Society, online, 28 June - 2 July 2021.
PHM Society.
S. 12.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-22774
-
Ulmer, Markus; Jarlskog, Eskil; Pizza, Gianmarco; Goren Huber, Lilach,
2021.
Deep learning for fault detection : the path to predictive maintenance of wind turbines [Paper].
In:
Sammelband zu den 6. Energieforschungsgesprächen Disentis.
Energieforschungsgespräche Disentis 2021, online, 20.-22. Januar 2021.
Disentis:
Stiftung Alpines Energieforschungscenter AlpEnForCe.
S. 24-26.
-
Ulmer, Markus; Jarlskog, Eskil; Pizza, Gianmarco; Goren Huber, Lilach,
2020.
In:
Proceedings of the Annual Conference of the PHM Society 2020.
12th Annual Conference of the PHM Society, virtual, 9-13 November 2020.
PHM Society.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.36001/phmconf.2020.v12i1.1205
-
Ulmer, Markus; Jarlskog, Eskil; Pizza, Gianmarco; Manninen, Jaakko; Goren Huber, Lilach,
2020.
Early fault detection based on wind turbine SCADA data using convolutional neural networks [Paper].
In:
PHME 2020 : Proceedings of the 5th European Conference of the PHM Society.
5th European Conference of the Prognostics and Health Management Society, Virtual Conference, 27-31 July 2020.
PHM Society.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.36001/phme.2020.v5i1.1217
-
Pizza, Gianmarco; Notaristefano, Antonio; Fabbri, Gregory Sean; Goren Huber, Lilach,
2020.
An AI-based fault detection model using alarms and warnings from the SCADA system [Poster].
In:
Proceedings of the WindEurope Technology Workshop 2020.
WindEurope Technology Workshop 2020 : Resource Assessment & Analysis of Operating Wind Farms, online, 8-11 June 2020.
WindEurope.
-
Goren Huber, Lilach; Kunz, Simon; Dettling, Marcel,
2017.
Condition-based maintenance decision making : a practical approach for marine vessels [Paper].
In:
30th Conference for Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, Lancashire, United Kingdom, July 2017.
Lancashire:
Jost Institute for Tribotechnology.
S. 357-365.
-
Heitz, Christoph; Goren, Lilach; Sigrist, Jörg,
2016.
In:
Proceedings of the 10th World Congress on Engineering Asset Management (WCEAM 2015).
WCEAM 2015, Tampere, Finland, 28-30 September 2015.
Cham:
Springer.
S. 259-268.
Lecture Notes in Mechanical Engineering.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-319-27064-7_25
-
Goren Huber, Lilach; Notaristefano, Antonio,
2022.
Predictive Maintenance mit Physics-Informed-Deep-Learning : Anwendungsfall Photovoltaikanlagen.
fmpro service.
2022(3), S. 24-25.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-25292
-
Goren Huber, Lilach; Pizza, Gianmarco,
2021.
Deep Learning und Predictive Maintenance : Anwendungsfall Windturbinen.
fmpro service.
2021(6), S. 6-8.
-
Schtalheim, Uri; Ott, Stefan; Heitz, Christoph; Goren Huber, Lilach,
2019.
Forschungsbericht
; 1648.
Bern:
Bundesamt für Strassen.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-3341
-
Goren Huber, Lilach; Dettling, Marcel; Kunz, Simon; Gsponer, Daniel,
2017.
Predictive Maintenance zum effizienten Betrieb von Hochsee-Schiffen.
fmpro service.
S. 9-11.
-
Goren Huber, Lilach; Heitz, Christoph; Sigrist, Jörg,
2014.
Anlagenbewirtschaftung und Nutzenmaximierung.
fmpro service.
2014(2), S. 22-23.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1886
-
Heitz, Christoph; Goren Huber, Lilach,
2014.
On the economics of asset management [Paper].
In:
Grubbström, Robert W.; Hinterhuber, Hans H., Hrsg.,
Eighteenth international working seminar on production economics : pre-prints.
18th International Working Seminar on Production Economics, Innsbruck, 24-28 February 2014.
Innsbruck:
Kongresszentrum IGLS.
S. 89-102.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-1893
-
Goren Huber, Lilach; Acquaviva, Michele; Pizza, Gianmarco,
2021.
Implementing AI-based innovation in industry.
In:
Live-Case-Workshop for EMBA Digital Transformation, University Zurich, 6 July 2021.
-
Goren Huber, Lilach,
2021.
Implementing smart maintenance in industry : deep learning for wind turbine fault detection.
In:
Expert Group "Smart Maintenance" Meeting, online, 18 March 2021.
-
Goren Huber, Lilach,
2020.
Intelligente Instandhaltung : Chancen und Herausförderungen für die Umsetzung in der Praxis.
In:
Smart Maintenance Konferenz, Maintenance Messe, Zürich Oerlikon, 12. - 13. Februar 2020.
Verfügbar unter: https://www.maintenance-schweiz.ch/en/smart-maintenance-conference/
Publikationen vor Tätigkeit an der ZHAW
Lilach Goren and Ehud Altman, "Enhancement of the critical temperature in cuprate superconductors by inhomogeneous doping." Physical Review B 84, 094508 (2011).
Lilach Goren and Ehud Altman, "Quenching the Superconducting State of Cuprate Compounds with Electric Currents: A Variational Study." Physical review letters 104, 257002 (2010).
Lilach Goren and Ehud Altman, "Enhancement of the superconducting transition temperature in cuprate heterostructures." Physical Review B 79, 174509 (2009).
Lilach Goren, Eros Mariani, and Ady Stern, "Probing the superfluid–Mott-insulating shell structure of cold atoms by parametric excitations." Physical Review A 75,063612 (2007).