Dr. Lilach Goren Huber
Dr. Lilach Goren Huber
ZHAW
School of Engineering
Forschungsschwerpunkt Business Engineering and Operations Management
Technikumstrasse 81
8400 Winterthur
Arbeit an der ZHAW
Tätigkeit an der ZHAW
Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Aus- und Weiterbildung
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse
Condition Monitoring
Condition Based Maintenance
Predictive Maintenance
Zeitreihenanalyse
Machine Learning Algorithmen
Deep Learning
Beruflicher Werdegang
2011-2012 Physikerin und Algorithmenentwicklerin, Pentalum Technologies
2004-2011 Wissenschaftliche Assistentin am Weizmann Institute of Science
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
Projekte
- KI-basierte Prognosen für Batterie-Energiespeichersysteme mit Zustandsüberwachungsdaten / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- 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
- ZHAW-PARC Hybrid Prognostics Research / Teammitglied / Projekt laufend
- Data Driven Energy Efficiency / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Automatisierte Datenselektion für Anomalieerkennung anhand maschinellen Lernens / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Intelligente Diagnostik von Leistungseinbussen in Solarkraftwerken / 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
- RENERG2 - RENewable enERGies in future energy supply / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Optimiertes Asset Management von Infrastrukturnetzen / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
Publikationen
-
Ulmer, Markus; Zgraggen, Jannik; Goren Huber, Lilach,
2024.
A generic machine learning framework for fully-unsupervised anomaly detection with contaminated data.
International Journal of Prognostics and Health Management.
15(1).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.36001/ijphm.2024.v15i1.3589
-
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
-
Zgraggen, Jannik; Guo, Yuyan; Notaristefano, Antonio; Goren Huber, Lilach,
2023.
Fully unsupervised fault detection in solar power plants using physics-informed deep learning [Paper].
In:
Brito, Mário P.; Aven, Terje; Baraldi, Piero; Čepin, Marko; Zio, Enrico, Hrsg.,
Proceedings of the 33rd European Safety and Reliability Conference (ESREL 2023).
33rd European Safety and Reliability Conference (ESREL), Southampton, United Kingdom, 3-7 September 2023.
Singapore:
Research Publishing.
S. 1737-1745.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3850/978-981-18-8071-1_P652-cd
-
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; Palmé, Jan Thomas; Arias Chao, Manuel,
2023.
Hybride Instandhaltung : wie fliesst das Fachwissen in die KI?.
fmpro service.
2023(6), S. 5-7.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-29515
-
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,
2023.
Deep learning for predictive maintenance : scalable implementation in operational setups.
In:
10th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 22-23 June 2023.
Verfügbar unter: https://sds2023.ch/deep-learning-for-predictive-maintenance
-
Goren Huber, Lilach,
2022.
In:
14th Annual Conference of the PHM Society, Nashville, USA, 1-4 November 2022.
Verfügbar unter: https://phm2022.phmsociety.org/north-america/tutorials/
-
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).