Trainings und Onsite Workshops
Trainings
Dauer 8 bis 24 Stunden vor Ort
Format: Onsite Training
Materialien: Foliensätze / Vorlagen / Lösungsbeispiele zur jeweiligen Problemstellung
Teilnahmezertifikat inkl. Auflistung der übermittelten Lerninhalte
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High Reliability als Unternehmenseigenschaft
Beantwortet folgende Fragen
Was bedeutet “High Reliability” für ein Unternehmen
Von welchen Unternehmen wird dieses Attribut vom Markt, von Regulatoren oder Konsumenten gefordert
Welche Prozesse, Methoden und Technologien werden von als High Reliable” eingestufte Organisationen
Wie wird unter der Vorgabe der High Reliability geplant und entschieden
Nutzen:
Nachhaltigeres Standing im Markt - Da höhere Krisenfestigkeit
Erhalt erfolgskritischer Kundenbeziehungen
Einhaltung von regulativen Vorgaben
Wissen was durch Automatisierung auch innerhalb der High Reliability vereinfacht, stabilisiert und kontrollierbar gemacht werden kann
Verbesserte Risikoerkennung - kostenschonendere Risikobehandlung
Zielgruppe:
Leitungsfunktionen und Fachkräfte aus
Bereich “kritischer Infrastruktur”
ESG- und CSRD betroffene Unternehmen
Unternehmen bei denen Versorgungsunterbrüche, Disruptionen am Markt oder technologiebezogene Ausfälle zu Krisensituationen führen können
Inhalt:
Warum ist High Reliability ein Business Case
Integriertes Risikomanagement - Resilience Chain und High Reliability
Methoden der Risikoerkennung, Risikobewältigung und des Krisenmanagements
Lagebeurteilung und Entscheiden in “Unsicherheit” - Best Practice
Technologieeinsatz und künstliche Intelligenz in HROs
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Früherkennung und Frühwarnung
Beantwortet folgende Fragen
In welchen Bereichen der Unternehmenssteuerung sind Frühwarnung und Früherkennung zielführend?
Von welchen Unternehmen fordern Märkte und Regulatoren das Vorhandensein von “Frühwarnmechanismen”?
Wie baut man Frühwarnsysteme auf?
Mit welcher Best Practice, mit welchen Technologien und Methoden kann man arbeiten?
Nutzen:
Erweitert die Zeitspanne für die Risikoerkennung
Verlängert die Zeitspanne für die Risikobehandlung
Senkt die Kosten der Risikobehandlung selbst, weil mit geringerem Aufwand ein Risiko bewältigt werden kann
Zielgruppe:
Leitungsfunktionen und Fachkräfte aus
Bereich “kritischer Infrastruktur”
ESG- und CSRD betroffene Unternehmen
Unternehmen bei denen Versorgungsunterbrüche, Disruptionen am Markt oder technologiebezogene Ausfälle zu Krisensituationen führen können
Inhalt:
Scoping von Frühwarnmechanismen
Engineering - Organisationale Vorkehrungen vor Einsatz von Frühwarnmechanismen
Informationsmanagement von Frühwarn-Signalen - Integration ins Risikomanagement und die Compliance
Methoden- und Technologieeinsatz
Erfolgsvoraussetzungen und Hausaufgaben vor dem Einsatz von Frühwarnmechanismen
Dauer: 8 Stunden
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Risikoerkennung und Risikomanagement mit Decision Intelligence
Beantwortet folgende Fragen
Was bedeutet “Decision Intelligence”
Wie ist diese Form von Entscheidungsunterstützung auf Basis von KI für mich als Unternehmen nutzbar
Welche Voraussetzungen und Fähigkeiten muss ich dazu in meinem Unternehmen aufbauen
Wie lässt sich Decision Intelligence für Zwecke des
Risikomanagements
Markt- und Bedarfssimulationen
komplexe Planungs- und Simulationsaufgaben einsetzen?
Nutzen:
Absicherung von Planungs- und Entscheidungsgrundlagen
Wissen wie Simulationen auf KI aufgebaut werden, um komplexe Entscheide und Konsequenzen abzuwägen
Wissen, wie man die Blackbox “Daten - Kausalitäten - KI-basierte Simulation” überbrückt
Wissen, wer auf prozessualer und technischer Ebene im Unternehmen mit dem Thema betraut werden kann
Zielgruppe:
Leitungsfunktionen und Fachkräfte aus
Unternehmensführung
Risikomanagement
Produktionssteuerung
Servicebetrieb
Krisen- und Fachstäbe von öffentlichen Einrichtungen
Inhalt:
Was ist Decision Intelligence - Wie wird es eingesetzt
Wem nützt die Decision Intelligence
Die Brücke “Daten - Kausalitäten - Simulation und Entscheid”
Causal Decision Modellierung als Kerndisziplin der “Decision Intelligence”
Definition von Outcome und Zielwerten
Definition nicht änderbarer Ausgangsfaktoren
Definition von änderbarer Ausgangsfaktoren
Modellierung von Kausalketten
Darstellung von Kausalverknüpfungen
Festlegen von Datenmesspunkten und Sensoren
Machine Learning - AI Agents - Agentic AI - Retrieval Augmentation
Praktische Beispiele der Decision Intelligence
Einführung von Decision Intelligence
Achtung: Der Kurs umfasst 3 Tage (frei wählbar) - weil eine anwendbare Fallstudie für das jeweils beauftragende Unternehmen mit erarbeitet wird
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Unternehmensresilienz und Corporate Sustainability Reporting
Beantwortet folgende Fragen
Welcher Nutzen liegt in der Berücksichtigung der “Corporate Sustainability” im Unternehmensreporting ?
Welche Wechselwirkung gibt es zwischen der Unternehmensresilienz - dem integrierten Risikomanagement und der CSRD
Von welchen Unternehmen fordern Märkte und Regulatoren das Vorhandensein von “CSRD Reports”?
Wie baut man das CSRD-Reporting möglichst kostenschonend auf?
Mit welcher Best Practice, mit welchen Technologien und Methoden kann man arbeiten?
Was passiert, wenn man sich nicht um die CSRD kümmert
Nutzen:
Hilft bei der Vorbereitung auf die neu zu beachtenden CSRD-Richtlinien
Verhindert Doppelspurigkeiten und Mehrarbeit in der alltäglichen Compliance
Zeigt auf, wo von Beginn an “automatisiert” werden kann
Zielgruppe:
Leitungsfunktionen und Fachkräfte aus
Bereich “kritischer Infrastruktur”
ESG- und CSRD betroffene Unternehmen
Unternehmen bei denen Versorgungsunterbrüche, Disruptionen am Markt oder technologiebezogene Ausfälle zu Krisensituationen führen können
Inhalt:
CSRD - Scoping von ESG und Sustainability Reporting
CSRD - Integration in die bestehende Compliance
CSRD - Risiko- und Materiality Checks
CSRD - Festlegen von ESG Zielwerten und Messketten
CSRD - Festlegen von Massnahmen und Massnahmenkontrolle
CSRD - Inhalte des Nachhaltigkeitsberichtes
CSRD - Technologieeinsatz
Dauer: 8 Stunden
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