KI-gestütztes F&E-Controlling

• Einführung in F&E-Kennzahlen
  
  • Bedeutung und Kategorien von Kennzahlen im F&E-Bereich
  • Methoden zur Kennzahlenermittlung
  • Beispiele für wichtige F&E-Kennzahlen
  
  
• KI-gestützte Datenanalyse für Kennzahlen
  
  • Einsatz von KI-Tools
  
  
• F&E-Budgetierung
  
  • Prozesse und Methoden der Budgeterstellung
  • Abgleich von Budgetierung und Unternehmenszielen
  
  
• KI in der Budgetprognose
  
  • Anwendung von KI-Methoden für präzisere Budgetprognosen
  • Nutzung von KI-Tools zur Budgetplanung
  
  
• Diskussion: KI-Einfluss auf F&E-Kennzahlen und Budgetierung
  
  • Erfahrungsaustausch über die Implementierung von KI
  • Herausforderungen und Chancen
  
  
• Grundlagen des F&E-Forecastings
  
  • Methoden und Werkzeuge des Forecastings
  • Integration von Forecasting in die Unternehmensplanung
  
  
• KI im F&E-Forecasting
  
  • Einsatz von KI-Methoden für Zeitreihenanalysen zur Vorhersage
  • Vorstellung von Tools wie Prophet für Forecasting in R
  
  
• F&E-Berichtswesen
  
  • Erstellung effektiver F&E-Berichte
  • Key Performance Indicators (KPIs) und deren Darstellung
  
  
• Automatisierung im Reporting mit KI
  
  • Einsatz von KI-Tools wie Power BI zur automatisierten Berichtserstellung und -analyse
  • Beispiele für die Anwendung in der Praxis
  
  
• Abschlussdiskussion: Zukunftsperspektiven von KI im Reporting
  
  • Austausch über Potenziale und Grenzen der KI im Berichtswesen
  • Überblick über zukünftige Trends
  
  
• Einführung in das F&E-Projektcontrolling
  
  • Bedeutung und Ziele des Projektcontrollings
  • Methoden und Werkzeuge
  
  
• Meilenstein-Trendanalyse
  
  • Theorie und Anwendung
  • Praktische Beispiele und Fallstudien
  
  
• KI-Anwendungen im Projektcontrolling
  
  • Einsatz von KI-Methoden wie Copilot Pro zur Projektanalyse und -optimierung
  • Vorstellung spezifischer Tools
  
  
• Earned Value Analysis (EVA)
  
  • Grundlagen und Methodik der EVA
  • Anwendung in der Praxis
  
  
• KI-basierte Risikobewertung in Projekten
  
  • Anwendung von Risikoanalyse-Tools mit KI-Komponenten, z.B. Monte-Carlo-Simulationen
  
  

F&E-Manager und -Leiter:

• Verantwortliche für Forschung und Entwicklung, die sich mit der Planung, Umsetzung und Kontrolle von F&E-Projekten befassen.
• Sie profitieren von einem tieferen Verständnis, wie KI-Tools die Effizienz und Effektivität von F&E-Prozessen steigern können.

Controlling- und Finanzexperten:

• Mitarbeiter aus dem Controlling, die für Budgetierung, Forecasting und Berichtswesen zuständig sind.
• Sie lernen, wie KI-Anwendungen zur präziseren Datenanalyse und Prognoseerstellung eingesetzt werden können.

Projektmanager und -koordinatoren:

• Personen, die für die Planung, Überwachung und Steuerung von F&E-Projekten verantwortlich sind.
• Sie erfahren, wie KI-gestützte Methoden wie Meilenstein-Trendanalyse und Earned Value Analysis Projekterfolge verbessern können.