Michael Schmid

IMS Institut für Modellbildung und SimulationWissenschaftlicher Mitarbeiter, Dozent

+41 58 257 12 27michi.schmid@ost.ch

Beruflicher Abschluss

  • Master of Science in Information and Data Science, HSLU
  • Bachelor of Science in Wirtschaftsingenieurwesen, FSHG, OST

Aktuelle Projekte

  • Aufbau automatisierter Analysen der präklinischen Versorgung in der Region Zentralschweiz (2024 - 2025)
  • Datenbasierte Analyse der "nächsten freien Fahrzeugstrategie" für die Rettungsdienste Zürich, Schaffhausen, Schwyz und Zug (2023 - 2024)
  • Simulationsbasierte Baustellenlogistik - Innosuisse (2022 - 2024)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Zürich, Schaffhausen, Schwyz und Zug (2016 - 2023)
  • Statische Erreichbarkeitsanalysen für Stützpunkte der Feuerwehr Kanton St. Gallen (2015, 2019, 2023)
  • Statische Erreichbarkeitsanalysen für Unterflurbehälter der Stadt St. Gallen (2021, 2023)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Graubünden (2022 - 2023)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Aargau (2018, 2022)
  • Modellierung für die sanitätsdienstliche Planung bei Veranstaltungen (2022)
  • Sanitätsdienstliche Planung für Veranstaltungen (2022)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Bern, Jura (2019, 2022)
  • SELBA - "Psychosoziale Risiken in der Arbeitswelt" (2021)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Thurgau (2021)
  • Analyse und Optimierung Rettungswesen Zentralschweiz (2016, 2018, 2021)
  • Coaching mit Weitsicht für betreuende Angehörige älterer Menchen (Pro Senectute Schweiz/Gesundheitsförderung Schweiz) (2020-2021)
  • EBG Projekt "Vereinbarkeitssimulator 2.0" (2019-2021)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste St. Gallen (2016, 2017, 2019, 2021)
  • Simulation von Grossschadensereignissen in der Bodenseeregion - Interreg Projekt (2020)
  • Analyse und Optimierung Rettungsdienste Baselland (2018, 2020)

Berufspraxis

  • Seit 2016: Institut für Modellbildung und Simulation (IMS-OST) - Aufbau Schwerpunkt Rettungswesen
  • 2015-2019: Praktika bei produzierenden Unternhemen (Bühler AG, Pezag Elektro AG) und sanitätsdienstlichen Unternehmen (Rettung St.Gallen, Notrufzentrale 144 SG, AR, AI, GL, LU)
  • 2014-2015: Acrevis Bank AG im Bereich Digitalisierung
  • 2010-2011: Variosystems AG im Bereich AVOR, Warenein- und Ausgang

Fachliche Schwerpunkte

  • Data Science, Modellierung
  • Data Analytics, Statistik
  • Mathematische Simulation, Optimierung, Simulationsbasierte Entscheidungsunterstützung
  • Management des Rettungswesens / der Präklink

Lehrtätigkeit

Seit 2024: Dozent für Produktionswirtschaft & Operations Management
Seit 2023: Dozent für Modellbildung und Simulation
Seit 2022: Dozent für Statistik 
Seit 2022: Vertretungen als Dozent in Data Analytics
Seit 2020: Dozent für Mathematik

Betreute Arbeiten

  • 2024 - Bachelorarbeit WING: Modellentwicklung zur mathematischen Optimierung einer Reinigungsanlage der SFS Group AG - Effizienzsteigerung durch mathematische Modellierung (SFS Group AG)
  • 2024 - Bachelorarbeit WING: Simulation und Optimierung einer Montageanlage - Entwicklung eines Simulationsmodells basierend auf Maschinendaten (SFS Group AG)
  • 2023 - Masterarbeit WINF: Bilderkennung im Kehrichtheizkraftwerk der Stadt St. Gallen - Eine Studie zur Prüfung der Implementierungseffektivität (Entsorgung St.Gallen)
  • 2019 - Bachelorarbeit WING: Visualisierung von Raum-Zeit-Daten im Rettungswesen (Rettung St.Gallen)
  • 2019 - Bachelorarbeit WING: Flottenoptimierung für den Rettungsdienst St. Gallen (Rettung St.Gallen)

Peer Reviewed articles:

  • 2024 C.Strauss, M.Schmid, D.Kliem, M.Müller: Insights from a decade of optimizing Emergency Medical Services across three major regions in Switzerland. MDPI, Emerg. Care Med.
  • 2021 C.Strauss, G.Bildstein, J.Efe, T.Flacher, K.Hofmann, M.Huggler, A.Stämpfli, M.Schmid, E.Schmid, C.Gehring, D.Häske, S.Prückner, J.P.Stock and H.Trentzsch: Optimizing Emergency Medical Service Structures Using a Rule-Based Discrete Event Simulation – A Practitioner’s Point of View. Int. J. Environ. Res. Public Health 18, 2649

Other selected publications

  • 2023 M.Schmid: Datenbasierte Infrastrukturplanung - Mit wenig Daten und einfachen Modellen zur richtigen Entscheidungsunterstützung. (Keynote Speech an der Suisse Public SMART in Basel, Schweiz)
  • 2023 C.Strauss, M.Schmid, F.Zahorka: Von Simulationen des Rettungswesens zur Steuerung der Präklinik. (Vortrag und Workshop an der IBK Konferenz der Rettungsdienste in Herisau, Schweiz)
  • 2019 M.Schmid, A. Stämpfli, C. Strauss: Improving Emergency Medical Services in Switzerland via traditional and soft OR methods. (Speech at the Operations Research conference in Dresden, Germany).
  • 2018 M.Schmid: sim911 – A discrete event simulation tool for emergency medical services and its application to the canton of St. Gallen. (Speech at the 5th International Workshop on Planning of Emergency Services at the Karlsruhe Institute of Technology, Germany).
  • 2018 G.Bildstein, A.Stämpfli, C.Strauss, M.Schmid: Verbesserung von Hilfsfristen im Schweizer Rettungswesen mittels Simulationsmodell sim911 (Poster auf dem Deutschen Interdisziplinären Notfallmedizin Kongress in Koblenz, Deutschland).

Rettungsdienstsimulation

Seit mehr als 10 Jahren ist das IMS im Thema Rettungswesen aktiv. In Forschungs- und Dienstleistungsprojekten hat das IMS für Rettungsdienste in mittlerweile 16 Kantonen Daten analysiert, modelliert und simuliert. Der Simulator sim911 ist in der Schweiz einmalig und auch international gut positioniert.

Power-BI basierte Datenanalyse für den Rettungsdienst des Luzerner Kantonsspitals

Das IMS-OST begleitet den Rettungsdienst Zentralschweiz bei der Weiterentwicklung der rettungsdienstlichen Versorgung in der Region. Durch moderne Business-Analyse-Tools werden ungenutzte Potenziale erschlossen, um den systematischen, datenbasierten Erkenntnisgewinn gezielt zu unterstützen und kommunizieren.

Dimensionierung Unterflurbehälter in der Stadt St. Gallen

Anhand einer statischen Erreichbarkeitsanalyse von Unterflurbehältern (UFB) und Unterflur-Presscontainern (UFPC) werden Erkenntnisse über die aktuelle Versorgungsstruktur in der Stadt St. Gallen gewonnen. Das Resultat - in Form einer interaktiven Karte - basiert auf öffentlichen sowie beantragungspflichtigen Daten von Stadt und Bund. Sie wird heute als Entscheidungshilfe in der Versorgungsplanung verwendet, um die Wahl neuer UFB- & UFPC-Standorte in der Stadt St. Gallen zu unterstützen.

Simulationsbasierte Baustellenlogistik

Ziel: Entwicklung eines simulationsbasierten Decision Support Systems für Planung und Steuerung der Logistik von Baustellen: Es bietet die Möglichkeit Logistikkonzepte virtuell zu testen, den Bauablauf robuster zu gestalten, Bauzeiten zu verkürzen und Störungen früh zu erkennen und zu entschärfen.

Simulationsbasierte Strategieentwicklung zur Entlastung der Notfallversorgung in der Schweiz

Überlastete Notfallstationen stellen ein Public Health Problem dar und gefährden den eigentlichen Kernauftrag der Notfallmedizin (Systemversagen). Das Problem wird einerseits verursacht durch das Verhalten der Notfallstationen selbst, indem sie das Angebot auch für Patienten mit geringer Dringlichkeit kontinuierlich erweitern, andererseits ist die Überlastung der Notfallmedizin ein Symptom von Unzulänglichkeiten im grösseren Gesundheitssystem (Erosion der Hausarztmedizin) und gesellschaftlichen Veränderungen (demographischer Wandel).