Smart Process Lab
Die Forschungsgruppe Smart Process Lab ist eine akademische Einrichtung, die der Industrie bei ihren Digitalisierungsbemühungen seit 2018 dient. Das Software- und Hardware-Team entwickelt Industrie 4.0 Anwendungen.
Experten Wissen
Unsere Experten arbeiten seit Jahren mit industriellen Partnern zusammen. Gemeinsam erarbeiten wir Projekte und Lösungen, die auf Ihre individuellen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
Querfinanzierung
Erhalten Sie Zugang zu externer Finanzierung von Innosuisse, Horizon und anderen. Das ist ein Grund dafür, dass die Schweiz jedes Jahr Innovationsführerin ist.
Innovative Lösungen.
Unser Ziel ist es, inkrementell zu arbeiten und innovieren, damit wir Ihnen bei Ihren Digitalisierung unterstützen können.
# Forschungsgebiete
Industrie 4.0
Industrie 4.0 ist die fortlaufende Automatisierung traditioneller Herstellungs- und Industrieverfahren unter Verwendung moderner intelligenter Technologie. Groß angelegte Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) und das Internet der Dinge (IoT) werden integriert, um die Automatisierung zu erhöhen, die Kommunikation und Selbstüberwachung zu verbessern und intelligente Maschinen herzustellen, die Probleme ohne menschliches Eingreifen analysieren und diagnostizieren können.
Datenwissenschaft (Künstliche Intelligenz & Maschinelles Lernen)
Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Fachgebiet, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen und Erkenntnisse aus vielen strukturellen und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Die Datenwissenschaft ist mit Data Mining, maschinellem Lernen und großen Daten verbunden.
Intelligente Fertigung
Intelligente Fertigung ist eine breit gefächerte Kategorie der Fertigung, die eine computerintegrierte Fertigung, ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit und schnelle Designänderungen, digitale Informationstechnologie und flexiblere technische Mitarbeiterschulungen einsetzt.
Prozessoptimierung
Prozessoptimierung ist die Disziplin, einen Prozess so anzupassen, dass ein bestimmter Satz von Parametern optimiert (am besten oder effektivsten genutzt) wird, ohne dass dabei irgendwelche Einschränkungen verletzt werden. Die häufigsten Ziele sind die Minimierung der Kosten und die Maximierung des Durchsatzes und/oder der Effizienz. Dies ist eines der wichtigsten quantitativen Werkzeuge in der industriellen Entscheidungsfindung.
Digitalisierung
# Links
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HES-SO Wallis-Wallis Smart Process Lab Forschungsgruppe für Datenwissenschaft, Bildung und Industrie 4.0 Anwendungen.