Overview
Enter a search term or use the advanced search function to filter your search results according to the author, year of publication or document type.
Publications
-
(2023) : Einsatz und Potenzial künstlicher Intelligenzim Tourismus. Verhaltensprogrnosen In: Bieger, Thomas; Beritelli, Pietro; Laesser, Christian (Hg.): Alpiner Tourismus in disruptiven Zeiten: Berlin: Erich Schmidt Verlag (Schweizer Jahrbuch für Tourismus), S. 265-278
-
(2022) : Personalallokation und -planung für das Immobilienmanagement im Tourismus In: Bieger, Thomas; Beritelli, Pietro; Laesser, Christian (Hg.): Krisenbewältigung und digitale Innovationen im alpinen Tourismus: Berlin: Erich Schmidt Verlag (Schweizer Jahrbuch für Tourismus), S. 131-146
Abstract: In Zusammenarbeit mit der Weissen Arena AG haben die AutorInnen der FH Graubünden (Corsin Capol, Christopher Jacobson, Stefano Balestra, Tanja Bügler, Yves Staudt, Chantal Siegrist und Marc-Alexander Iten) ein durch maschinelles Lernen optimiertes System entwickelt, das zuverlässig Einsätze beispielsweise für das Reinigungspersonal prognostizieren kann.
-
(2022) : Personalallokation und -planung für das Immobilienmanagement im Tourismus (PIT) In: Forster, Michael; Alt, Sharon; Hanselmann, Marcel; Deflorin, Patricia (Hg.): Digitale Transformation an der Fachhochschule Graubünden: Case Studies aus Forschung und Lehre: Chur: FH Graubünden Verlag, S. 101-110. Available online at https://www.fhgr.ch/fh-graubuenden/ueber-die-fh-graubuenden/wofuer-stehen-wir/digitalisierung/digitalisierungswissen-fuer-graubuenden/#c15147, last checked on 20.01.2023
Abstract: Die Fachhochschule Graubünden (FHGR) hat zusammen mit der Weisse Arena Gruppe und LAAX Homes AG einen Forschungsprototyp für die Personalallokation und -planung für das Immobilienmanagement im Tourismus entwickelt. Im Anschluss an die Modellierung der Personalstrukturdaten und der Übernachtungsangebote wurde ein AI Constraint Satisfaction Solver für die Personalallokation (Planung von Reinigungsteams für einen konkreten Tag) durch das Institut für Photonics und Robotics (IPR) entwickelt. Ebenfalls wurden die Einflussfaktoren auf die Vorbuchungs- und Aufenthaltsdauer anhand maschinellen Lernens durch das Institut für Tourismus und Freizeit (ITF) erforscht und das Verhalten von Eigentümern und Gästen analysiert. Basierend auf den Erkenntnissen der Tourismusforschung wurde ein Modell zur Vorhersage der Anzahl an Abreisen durch das IPR implementiert. Durch eine agile Vorgehensweise wurde der Forschungsprototyp früh getestet und in die Systemlandschaft der Weisse Arena Gruppe integriert. Mit einer vorausschauenden und technologieunterstützten Vorhersage des Personalbedarfs kann das benötigte Reinigungspersonal vorzeitig (den zu reinigenden Immobilien) zugeordnet werden. Durch die Planungssicherheit seitens der Weisse Arena Gruppe und der LAAX Homes AG können Engpässe frühzeitig erkannt und entsprechende Massnahmen definiert werden. Dies hat einen Einfluss auf die Zufriedenheit von Mitarbeitenden. Die Ferienimmobilien können durch die Personalallokation effizient durch das Reinigungspersonal angefahren und gereinigt werden.
-
(2022): Time series forecasting in the field of property management in tourism regions. 42nd international symposium on forecasting. International Institute of Forecasters. Oxford, 10. - 13. Juli, 2022. Available online at https://isf.forecasters.org/wp-content/uploads/BookOfAbstractsISF2022.pdf
Abstract: With the rise of alternative accommodations such as rental holiday homes, the need for a service to manage such accommodations is growing. The planning of human resources is still a major challenge. This is especially true for the management of multiple holiday homes where distances between properties vary and demand is flexible. The goal is therefore to develop a software that predicts the number of people departing for each day of the next four weeks. Within this context, the forecast supports the management in mid-term human ressource planning. The authors offer a research prototype, predicting a flexible demand and translating this demand into a staff requirement. The time series exhibits several interesting characteristics. It consists of strictly positive integer values, of which many are zeros, it shows multiple seasonalities with different cycles and numerous anomalies due to Covid-19. Multiple state-of-the-art models and methods were tuned and tested until Facebook Prophet was chosen as forecasting technique. The addition of context specific regressors to the model is essential for generating valuable forecasts. The prototype software allows the training of the model once new data becomes available. Furthermore, its integration into the staff assignment planning and time recording software of the tourism property management company ensures its ease of use.
-
(2021): Personalallokation und -planung im Tourismus (PIT) (Einblicke in die Forschung). Available online at https://www.fhgr.ch/fileadmin/publikationen/forschungsbericht/fhgr-Einblicke_in_die_Forschung_2021.pdf, last checked on 28.05.2021
Abstract: Die Reinigung von Ferienimmobilien ist essentiell für den Erfolg der Vermietung. Kann eine Immobilie nicht gereinigt werden, ist eine Vermietung nicht möglich. Im Rahmen des Projektes wurde eine künstliche Intelligenz (KI) für die Allokation und Planung des Reinigungspersonals entwickelt.
-
(2021) : Personalallokation und -planung für das Immobilienmanagement im Tourismus (PIT) . Blog (FHGR Blog) . Available online at https://blog.fhgr.ch/blog/personalplanung-und-allokation/ , last checked on 30.07.2021
Abstract: Im Rahmen des Innosuisse Projektes wurde eine künstliche Intelligenz (KI) für die Allokation und Planung des Reinigungspersonals von Ferienimmobilen basierend auf identifizierten Einflussfaktoren auf das Verhalten sowie erforschten Verhaltensmustern von Gästen der FH Graubünden zusammen mit der Weisse Arena Gruppe und LAAX Home entwickelt.
-
(2020): Künstliche Intelligenz für das Immobilienmanagement im Tourismus. Bericht zur abgesagten Tagung bvhh "Hotellerie-Hauswirtschaft von morgen". Available online at https://www.hotelgastrounion.ch/de/bvhh/tagung-bvhh/tagung-2020, last checked on 23.01.2021
Abstract: Die Fachhochschule Graubünden hat mit der Weisse Arena Gruppe und LAAX Homes einen Forschungsprototyp für die Personalallokation für das Immobilienmanagement im Tourismus entwickelt, welcher durch die schweizerische Agentur für Innovationsförderung (Innosuisse) unterstützt wird. Neben der Personalallokation durch künstliche Intelligenz, werden im nächsten Schritt des Projektes die erwarteten Abreisen vorhergesagt. Dies ermöglicht eine frühzeitige und vorausschauende Personalplanung. Der folgende Beitrag gibt einen praxisorientierten Einblick in das laufende Forschungsprojekt mit dem Namen PIT.
-
(2020): Wie Maschinen Menschen verstehen. Schweizer Digitaltage. digitalswitzerland. Chur, 3. November, 2020. Available online at https://youtu.be/HToHcv5E--U, last checked on 23.01.2021
-
(2020): Künstliche Intelligenz im Einsatz für den Tourismus. In: Hotellerie Gastronomie Zeitung 135, 2020. Available online at https://www.hotellerie-gastronomie.ch/de/der-verlag/zeitungen-magazine/, last checked on 22.01.2021
-
(2020) : Künstliche Intelligenz im Tourismus . Blog (FHGR Blog) . Available online at https://blog.fhgr.ch/blog/kuenstliche-intelligenz-im-tourismus/ , last checked on 12.02.2021
-
(2019) : Dynamic Packaging für Gruppenreisen nach Graubünden . Blog (Studentenfutter) . Available online at https://www.suedostschweiz.ch/blogs/studentenfutter/2019-05-10/dynamic-packaging-fuer-gruppenreisen-nach-graubuenden , last checked on 19.02.2021
-
(2019) : Dynamic Packaging für Gruppenreisen nach Graubünden . Blog (FHGR Blog) . Available online at https://blog.fhgr.ch/blog/dynamic-packaging-fuer-gruppenreisen-nach-graubuenden/ , last checked on 05.03.2021
-
(2019) : Aktivitätsbasiertes Online-Gruppenbuchungstool In: Bieger, Thomas; Beritelli, Pietro; Laesser, Christian (Hg.): Neue Technologien und Kommunikation im alpinen Tourismus: Berlin: Erich Schmidt Verlag (Schweizer Jahrbuch für Tourismus), S. 149-164
-
(2018): Prototyp: Online-Buchungstool für Gruppenreisende nach Graubünden. Poster. regiosuisse-Wissenschaftsforum. regiosuisse. Lugano, 22. - 23. November, 2018. Available online at https://regiosuisse.ch/documents/regiosuisse-wissenschaftsforum-2018-digitale-poster-fallbeispielen-zur-digitalisierung, last checked on 28.02.2020
-
(2018): Wissen praxisorientiert umsetzen – in Kooperationen. In: Wissensplatz, S. 26-27. Available online at https://www.fhgr.ch/fhgr/medien-und-oeffentlichkeit/publikationen/wissensplatz/september-2018/, last checked on 07.02.2018
Abstract: Ein Team der HTW Chur entwickelte in einem interdisziplinären Forschungsprojekt gemeinsam mit dem Hauptumsetzungspartner Graubünden Ferien ein Online-Buchungstool für Gruppenreisen. Dabei wurde nicht nur auf dem Wissen verschiedener Institutionen aufgebaut – dieses Wissen wurde auch gemeinsam vertieft und im Buchungstool praxisorientiert umgesetzt.
-
(2018) : Die Blockchain Revolution . Blog (FHGR Blog) . Available online at https://blog.fhgr.ch/blog/die-blockchain-revolution/ , last checked on 19.03.2021
-
(2017): Breitband und Digitale Transformation. Breitbanderschliessung im Kanton Graubünden. Studie im Auftrag des Departements für Volkswirtschaft und Soziales Graubünden. Chur. Available online at https://www.gr.ch/DE/institutionen/verwaltung/dvs/ds/Projekte/Digitalisierung/Seiten/default.aspx, last checked on 21.02.2020
Abstract: Bericht die Frage bearbeitet, wie die Erschliessung Graubündens mittels Festnetz und Mobilfunk heute und in der Zukunft im Vergleich zu anderen Regionen der Schweiz und des benachbarten Auslands zu beurteilen ist. Es soll die Versorgung des Kantons Graubünden mit Internet, sowohl im Festnetz- als auch im Mobilfunkbereich, aufgezeigt werden. Zudem ist die zu erwartende Entwicklung im Festnetzbereich und in der Mobilfunktechnologie zu beschreiben. Des Weiteren soll die Entwicklung über die Zeit aufgezeigt werden.
-
(2014): Noisy Text Analytics for Sentiment Analysis. Masterarbeit New Business. Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Chur, Chur. Schweizerisches Institut für Entrepreneurship (SIFE).
Abstract: Die Menge verfügbarer Daten, die den Menschen im Internet zugänglich sind, wächst stetig an. Ein sogenannter Information Overload entsteht. Die maschinelle Sentiment-Analyse kann dazu beitragen, die grosse Menge an Daten durch Extraktion von Wissen in Form der Polarität von Texten als Informationen zu nutzen. In dieser Thesis wird der Einfluss von verrauschten Quellen auf die Sentiment-Analyse untersucht. Iterativ und datengetrieben wurde ein Algorithmus mit Unigramm- und Lexikon-Features in Kombination mit einer Support-Vektor-Maschine evaluiert. Im Rahmen des Preprocessings wurden Emoticons, URLs, Twitter-Benutzererwähnungen, Stoppwörter und der Einfluss durch die Lemmatisierung geprüft. Mit der Nutzung von Features aus verrauschten Quellen (URLs, Emoticons und Benutzererwähnungen), konnte die Genauigkeit der Sentiment-Analyse verbessert werden.