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PEOPLE@HES-SO - Verzeichnis der Mitarbeitenden und Kompetenzen

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Ramosaj Nicolas

Ramosaj Nicolas

Collaborateur scientifique HES

Hauptkompetenzen

predictive maintenance

Digital Sustainability

Sustainability innovation

Data Acquisition

Signal processing

Hardware-in-the-Loop

Data-Driven Modeling

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Hauptvertrag

Collaborateur scientifique HES

Büro: HEIA_D10.16

Haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg
Boulevard de Pérolles 80, 1700 Fribourg, CH
HEIA-FR
Institut
SeSi - Sustainable Engineering Systems Institute
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Laufend

Simulation mécanique et données de mesure haute-résolution en Open Data
AGP

Rolle: Mitarbeiter

Requérant(e)s: FR - EIA - Institut SeSi

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet: L'ingénierie mécanique est une discipline qui essaie de comprendre le comportement d'un système physique réel, une machine par exemple, à l'aide de mesures en laboratoire et de simulations numériques de haute résolution (par exemple : méthode des éléments finis pour simuler le comportement des matériaux et leur vieillissement, calculs de dynamique des fluides et d'échange thermiques pour optimiser le rendement d'une turbine, '). Ces données permettent d'étudier, prédire et optimiser des systèmes complexes en évitant par exemple de créer des prototypes physiques coûteux. Les résultats de simulations et de mesures forment des données scientifiques riches et parfois volumineuses. Ces données sont souvent générées lors de projets financés à l'aide de fonds publics et représentent un investissement en temps et en ressources. Pourtant, dès que le projet est terminé, ces données sont stockées sur des serveurs locaux, dans des formats souvent propriétaires, sans documentation suffisante pour permettre leur réutilisation. Ces données sont inutilisables et inaccessibles à la communauté scientifique. Actuellement, aucune procédure n'est établie pour la mise en valeur et la publication de ce type de données. Il y une méconnaissance de la communauté mécanique dans les dépôts et les standards de métadonnées adaptés aux données de simulations et mesures mécaniques. De plus certaines mesures et données sont soumises à des contraintes de confidentialité et il est important que le processus d'anonymisation et de manipulation des données soit efficace et bien cadré pour que les propriétaires de ces données (entreprises ou autres) aient confiance en cette démarche. Ce projet vise à couvrir ces lacunes et proposer un cadre méthodologique sur la base d'un cas d'étude disponible. Le projet a pour objectif d'utiliser les données de simulations et de mesures d'un projet de Master comme test pilote au sein des instituts de recherche en génie mécanique à la haute école d'ingénierie et d'architecture de Fribourg (HEIA-FR). Le processus complet de préparation et de publication de cet ensemble de données sera réalisé selon les principes FAIR et un guide méthodologique destiné aux professeurs, collaborateurs et étudiants de Master intéressés à la publication en Open Data sera rédigé et disponible.

Forschungsteam innerhalb von HES-SO: Robyr Jean-Luc , Ramosaj Nicolas

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut SeSi

Durée du projet: 01.05.2026 - 15.01.2027

Montant global du projet: 9'820 CHF

Zustand: Laufend

Autre instance tierce - Smart Q4S
AGP

Rolle: Mitarbeiter

Requérant(e)s: FR - EIA - Institut SeSi

Financement: HES-SO Rectorat

Description du projet: Prime HES-SO (Autre instance tierce - Smart Q4S)

Forschungsteam innerhalb von HES-SO: Hennebert Jean , Vonarb Régis , Ramosaj Nicolas , Maillard Philippe

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut iCoSys; FR - EIA - Institut SeSi

Durée du projet: 01.09.2025 - 31.12.2026

Montant global du projet: 15'000 CHF

Zustand: Laufend

Prime BRIDGE Discovery ' A3P
AGP

Rolle: Mitarbeiter

Requérant(e)s: FR - EIA - Institut iCoSys

Financement: HES-SO Rectorat; FR - EIA - Général école Ra&D

Description du projet: Prime BRIDGE Discovery ' A3P

Forschungsteam innerhalb von HES-SO: Sánchez-Alonso Sandy , Hennebert Jean , Schenker Frédéric , Mauron Muriel , Monney Nils , Donato Laurent , Preda Ioana , Buccella Pietro , Brodard Patricia , Rogivue Yohann , Vannay Hubert , Ramosaj Nicolas , Maillard Philippe , Mottet Corentin , Davoine Florian

Partenaires académiques: FR - EIA - Institut iCoSys; FR - EIA - Institut IPRINT; FR - EIA - Institut iSIS; FR - EIA - Institut SeSi

Durée du projet: 01.05.2022 - 31.12.2026

Montant global du projet: 26'066 CHF

Zustand: Laufend

Abgeschlossen

Development of a Hardware-in-the-Loop Test Bench for Validation of an Anti-lock Braking System on an E-Bike
AGP

Rolle: Mitarbeiter

Financement: FR - EIA - Institut SeSi

Description du projet: The goal of the project is to apply model-based system engineering tools and techniques to streamline the development of an anti-lock braking system (ABS) for an electric bicycle (e-bike). More specifically, the project focuses on the development of a hardware-in-the-loop (HiL) test bench that can be used to validate an e-bike ABS in different test scenarios. The same e-bike can be used in a wide variety of loading conditions, such as with a child seat or panniers (mounted on the front or rear), and different types of tires. Therefore, validating the overall system'i.e., ABS and e-bike'over a wide range of parameters, such as the mass of the rider, load distribution, and tire characteristics, is challenging. The chosen approach involves interfacing a parameterizable virtual bicycle simulation model running on a real-time target machine with the physical ABS hardware under test. The virtual bicycle consists in an equation-based model that considers six degrees of freedom representing the in-plane longitudinal dynamics of an e-bike. The simulation model is experimentally validated against measurements made on an instrumented test bike. Tests carried out as part of this development show that the developed HiL test bench can be successfully interfaced with a commercially available ABS, enabling the overall behavior of the ABS and the e-bike to be tested and evaluated in a safe and reproducible way before testing begins on the track.

Forschungsteam innerhalb von HES-SO: Viennet Emmanuel , Robyr Jean-Luc , Bouchardy Loïc , Lambrughi Alessandro , Murith Noé , Donato Laurent , Bonvin Leewan , Pasche Valentin , Corpataux Dominique , Rogivue Yohann , Vannay Hubert , Raetzo Raphaël , Mujkic Arnel , Ramosaj Nicolas , Fusco Christian

Durée du projet: 01.05.2020 - 31.12.2025

Montant global du projet: 120'750 CHF

Zustand: Abgeschlossen

2024

How to improve accessories sales forecasting of a medium-sized Swiss enterprise? A comparison between statistical methods and machine learning algorithms
Wissenschaftlicher Artikel

Ramosaj Nicolas

Journal of Applied Business and Economics, 2024 , vol.  26, no  4, pp.  145-167

Link zur Publikation

Zusammenfassung:

Forecast accuracy is a crucial topic for industrial companies, and its impacts are particularly important for the finance and production departments. The company can incur high costs if forecasts are not accurate, for example, due to stock-outs or excess inventory.

Therefore, the purpose of this study was to optimize accessories forecasting for a medium-sized Swiss enterprise. To do so, different forecasting techniques were tested, and statistical methods and machine learning (ML) algorithms were compared. The results were adjusted according to key account managers’(KAM) expertise.

2023

Development of a Hardware-in-the-Loop Test Bench for Validation of an ABS System on an e-Bike
Wissenschaftlicher Artikel

Ramosaj Nicolas

The Evolving Scholar - BMD 2023, 5th Edition., 2023

Link zur Publikation

2022

Improving sales forecasting by combining key account managers' inputs and models such as SARIMA, LSTM, and Facebook prophet
Wissenschaftlicher Artikel

Ramosaj Nicolas

The Journal of Applied Business and Economics, 2022 , vol.  24, no  6, pp.  11-22

Link zur Publikation

2026

Smart Quality for Sustainability : agents digitaux et intelligence artificielle au service de l’excellence opérationnelle et de la durabilité industrielle
Konferenz

Ramosaj Nicolas, Vonarb Régis, Jean-Baptiste Schouwey

FOREP 2026 : La qualité, accélérateur de performance et durabilité., 05.11.2026 - 05.11.2026, Swiss tech Center EPFL - Lausanne

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Zusammenfassung:

IA industrielle et durabilité : arbitrer les choix technologiques entre performance, impacts et usages
Konferenz

Ramosaj Nicolas, Vonarb Régis

Entre Low-tech et High-tech: quels choix pour demain?, 26.08.2026 - 26.08.2026, HE Arc - Neuchatel

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Zusammenfassung:

Smart Quality for Sustainability : Des agents digitaux pour une assistance intelligente et durable dans les PME
Konferenz

Ramosaj Nicolas, Rossy David, Vonarb Régis, Wolf Beat

IA Days, 23.03.2026 - 25.03.2026, Fribourg

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Zusammenfassung:

2024

OR 2024 - International Conference on Operations Research
Konferenz

Ramosaj Nicolas

OR 2024 - International Conference on Operations Research, 03.09.2024 - 06.09.2024, Munich, Germany

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EURO 2024 - The association of European Operational Research Societies
Konferenz

Ramosaj Nicolas

European Conference on Operational Research (EURO2024), 30.06.2024 - 03.07.2024, Copenhagen, Denmark

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2023

Bicycle & Motorcycle Dynamics 2023
Konferenz

Ramosaj Nicolas

Bicycle & Motorcycle Dynamics 2023, 18.10.2023 - 20.10.2023, Delft, Netherlands

Link zur Konferenz

2022

EURO 2022 - The association of European Operational Research Societies
Konferenz

Ramosaj Nicolas

EURO 2022 - The association of European Operational Research Societies, 03.07.2022 - 06.07.2022, Espoo, Finland

Link zur Konferenz

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