Busin, Adrian

Gluege, Stefan

Kryszczuk, Krzysztof

ZHAW digitalcollection

Newsletter TRANSFER | 1-2018 | www.zhaw.ch/lsfm    9Neue ProjektePhD Network in Data ScienceLeitung: sven.hirsch@zhaw.chDauer: 01.06.17–31.12.20Beteiligte Departemente: N, T, WProjektpartner: Swissuniversities, Bern; mitfinanziert durch SBFI, BernUmsetzungshilfe zum Thema Wald rand-aufwertungen 2017–2019Leitung: petra.lustenberger@zhaw.ch und manuel.babbi@zhaw.chDauer: 01.10.17–31.12.19Beteiligte Institute: IAS, IUNRProjektpartner: Bundesamt für Umwelt BAFU, BernsimCAT: A mobile aid to recombinant enzyme production and whole-cell biocatalysis using microorganismsLeitung: roland.gassmann@zhaw.chDauer: 01.12.17–31.01.19Beteiligte Institute: IAS, ICBT; mitfinanziert durch SBFI, BernQualität 4.0 – IoT System für Qualitäts-management und LebensmittelsicherheitLeitung: sven.hirsch@zhaw.chDauer: 01.12.17–31.12.19Beteiligte Institute: IAS, ILGIProjektpartner: Axino Solutions AG, Solothurn; Genossenschaft Migros Zürich, Zürich; mitfinanziert durch Innosuisse (KTI), BernFrequentist estimation of the  evolutionary history of sequences with substitutions and indelsLeitung: maria.anisimova@zhaw.chDauer: 01.02.18–01.03.23Projektpartner: Schweizer Nationalfonds SNF, BernWeitere Projekte   zhaw.ch/ias/projekteWeiterbildungHerbstsemesterCAS Digital Basics for Life SciencesInfos und Anmeldung   zhaw.ch/ias/weiterbildungKomplexität in Industrie 4.0 beherrschen mit SimulationDr. Lukas Hollenstein, Dozent, Forschungsgruppe Simulation & Optimierung, hols@zhaw.ch Dreaming or ready to buy? Predictive analytics for online hotel booking platformDr. Krzysztof Kryszczuk, Head of Predictive Analytics Group, krys@zhaw.ch, Dr. Stefan Glüge and Adrian Busin, Research Associates In the course of the last several years, the impor-tance of data-driven facility management in the hospitality industry has been on a steady rise. Several leading hotel chains have made substan-tial investments into advanced analytics in order to better understand the needs and behavior of their customers. At the same time, the growing prevalence and popularity of chain-independent hotel booking platforms, such as booking.com, is exerting growing pressure on the hotel chains to find new ways of attracting directly-paying cus-tomers, and avoid sharing profit margins – which, in the hospitality industry, are already low (~5 %). According to a study by Google, the customers of the hospitality industry follow the cycle of «5 stag-es of travel», consisting of the Dreaming, Planning, Booking, Experiencing and Sharing phases (Fig.). Travelers manifest their activities corresponding to each of the 5 Stages through their online behav-ior. While the last two stages of Experiencing and Sharing are largely visible through social media, stages of Dreaming, Planning and Booking are directly linked to interactions with hotel booking platforms. In collaboration with our Implementa-tion Partner, the company UCOB VENTURES AG from Steinhausen, Switzerland, researchers from the Predictive Analytics Group of the IAS deploy advanced analytics tools to model the online be-havior of customers of several large international hotel chains, seeking to find patterns in individ-ual paths from dreaming to booking and, eventu-ally, purchasing. For instance, we found that the longer a customer is interacting with the booking site, the more likely he or she is to purchase. The potential to accurately identify the intention of the customer and their position in the 5 Stages of Travel cycle will drive a targeted personalization of the content of the online booking platform. The novel development of dynamic recommendation algorithms for the hospitality business are devel-oped at IAS with the support from the CTI grant 19319.2 PFES-ES.  Fig.: Google’s 5 stages of travel. Source: researchgate.net/figure/Googles-five-stages-of-travel_fig1_290172211Die Umsetzung der Zukunftsvision Industrie 4.0 rückt für viele Unternehmen in greifbare Nähe. Gleichzeitig erhöht sich die Komplexität von Wertschöpfungsketten durch die zunehmende Vernetzung der Produktionsprozesse und durch die horizontale Integration der Organisations-strukturen. Eine Erhöhung der Komplexität ist einerseits notwendig, um genügend Produktvari-anten anbieten zu können, und ist somit ein Trei-ber für den Umsatz des Unternehmens. Anderer-seits treten dabei auch Komplexitätskosten auf. Gefragt ist daher ein Assistenzsystem für kom-plexe Entscheidungen im Kontext der Industrie 4.0, das Handlungsempfehlungen abgibt, z. B. auf die Frage, ob ein neues Produkt ins Portfolio aufgenommen werden soll oder ob es sich lohnt, die Prozessstrukturen auf Kosten der Produkt-vielfalt zu vereinfachen. Erste Schritte in Richtung einer Optimierung der Komplexität hat das Insti-tut für Angewandte Simulation (IAS) im Rahmen des KTI-Projekts Complexity 4.0 in Zusammen-arbeit mit Partnern aus dem ZHAW-Datalab und dem Institut für Technologiemanagement (ITEM) der Universität St. Gallen unternommen. Dabei wurde eine Metrik für die Komplexität der Produktionsprozesse einer Supply Chain entwi-ckelt. Anhand eines neuronalen Netzes wird die Komplexität direkt aus den Logfiles einer nach Industrie 4.0 vernetzten Fabrik berechnet. Tradi-tionelle Komplexitätsmasse hingegen benötigen aggregierte Indikatoren, z. B. die Anzahl Produkt-varianten und Anzahl Prozessschritte pro Pro-dukt. Weil zum heutigen Zeitpunkt noch keine solchen Logfiles vorhanden sind, hat das IAS ein Simulationsmodell entwickelt, um die benötigten Daten zu erzeugen. Dabei werden komplexe Produktionssysteme (Fabrik oder Supply-Chain) nach realistischen Vorgaben zusammengewür-felt und die Auftragsdaten dazu generiert. Im Simulator werden die virtuellen Produktionspro-zesse durchgerechnet und die Logfiles erzeugt. Mit den simulierten Daten konnte schliesslich ein erfolgreiches Proof of Concept der Komplexitäts-messung durchgeführt werden.  Asstistenzsystemefür komplexe EntscheidungenIndustrie 4.0,Internet of ThingsCyber-PhysicalSystemsProduktportfolioKomplexitätSupply-ChainKomplexitätKomplexitätmessenKomplexitätbewertenProzessarchitekturKomplexitätDiverse Komplexitätstypen (oben), Datenquellen (links) und Schritte (rechts) im Kontext des Komplexitätsmanagements.

Dreaming or ready to buy? : predictive analytics for online hotel booking platform

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Dreaming or ready to buy? : predictive analytics for online hotel booking platform

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