FIRMENWORKSHOPS

Was wollen wir erreichen:

Das BSI ist die Cyber-Sicherheitsbehörde des Bundes und Gestalter einer sicheren Digitalisierung in Deutschland. Unser Ziel ist der sichere Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnik in Staat, Wirtschaft und Gesellschaft. Mit unserer Unterstützung soll Informationssicherheit als Voraussetzung der Digitalisierung verstanden und eigenverantwortlich umgesetzt werden. Wir wollen bewirken, dass Sicherheitsaspekte schon bei der Entwicklung von IT-Systemen und -Anwendungen berücksichtigt werden. Denn Informationssicherheit und Digitalisierung gehören untrennbar zusammen.
 

Was sind unsere Aufgaben:

Wir setzen uns verantwortungsvoll mit allen Fragen der Informationssicherheit auseinander. Wir schützen die Bundesverwaltung vor Cyber-Angriffen und beobachten die aktuelle Cyber-Sicherheitslage national und international, untersuchen und bewerten bestehende Sicherheitsrisiken und schätzen vorausschauend die Auswirkungen neuer Entwicklungen ab. Auf Grundlage dieses Wissens unterstützen wir Bürgerinnen und Bürger, Unternehmen, Behörden in Bund, Ländern und Kommunen mit Leistungen aus den Kernbereichen Information, Beratung, operativer Schutz, Entwicklung incl. Standardisierung und Zertifizierung. Zudem sind wir Aufsichtsbehörde für die Sicherheit in der Informationstechnik Kritischer Infrastrukturen und digitaler Dienste.

Die letzten Jahre haben gezeigt, dass sich Unternehmen auf Disruptionen in globalen Lieferketten einstellen müssen. Störungen und Verzögerungen sind zu einer permanenten Herausforderung geworden. In diesem Umfeld gilt es die Waage zu halten zwischen den finanziellen Risiken, die sich aus „Stock outs“ und einhergehenden Produktionsausfällen und Lieferverzögerungen ergeben, und den Kosten, die mit dem Aufstocken von Lagern und der Bevorratung von Rohstoffen einhergehen. In der Supply-Chain- und Distributionsplanung geht es darum, über oftmals mehrstufige Liefernetzwerke sowohl auf Lieferanten- als auch auf Kundenseite die optimalen Lagerbestände zu bestimmen, um die Kundennachfrage optimal erfüllen zu können, Kosten und Risiken für Überproduktion oder hohe Lagerbestände abzuwägen und gleichzeitig optimale Diversifizierung zu erreichen und Nachhaltigkeitsparameter im Blick zu behalten.

In diesem interaktiven Workshop gehen die Teilnehmer in kleinen, dynamischen Beratungsteams ans Werk, um eine maßgeschneiderte Supply-Chain-Strategie für ein Unternehmen zu entwickeln. Mit einem Fundus an Daten zu Nachfrage, Kosten, Umweltauswirkungen, Produktionskapazitäten, Zuverlässigkeit und Lieferkosten haben sie die Möglichkeit, unterschiedliche Optimierungsprobleme zu entwerfen und umzusetzen. Die erzielten Ergebnisse gilt es dann in einem Vorstandsmeeting zu präsentieren, indem mittels datengestützter Analysen die Risiken und Chancen verschiedener Maßnahmen der Supply-Chain-Strategie abgewogen werden. Die Teilnehmenden erhalten einen Einblick in Fragestellungen und Projektvorgehen, die ähnlich (bloß halt viel komplexer) in tatsächlichen Projekten Anwendung finden.

Abschließend erhalten die Teilnehmenden auch Einblicke in aktuelle d-fine Projekte im Bereich Supply-Chain und Logistik.

In diesem Workshop werden wir die Rolle der Mathematik im autonomen Fahren diskutieren und Beispiele aus aktuellen Projekten bei FDTech vorstellen. Mathematik spielt eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von autonomem Fahren, zum Beispiel bei der Detektion von Objekten, der Vorhersage von Verkehrssituationen und der Optimierung von Fahrstrategien. Durch die Anwendung von mathematischen Konzepten wie Künstlicher Intelligenz, aber auch klassischen Algorithmen kann die Zuverlässigkeit und Effizienz von Autonomen Fahrzeugen verbessert werden und zu sichereren und effizienteren Verkehrssystemen führen. Eine Mathematik-lastige Softwarekomponente in autonomen oder automatisierten Fahrzeugen ist die Situationsinterpretation, die fusionierte Sensordaten weiterverarbeitet und interpretiert, um z.B. dynamische Objekte in der Nähe des autonomen Fahrzeugs zu erkennen oder die unmittelbare Umgebung in befahrbare und nicht befahrbare Bereiche zu klassifizieren. Ein Bestandteil ist die automatische Linienerkennung, die Straßenmarkierungen oder Fahrspuren basierend auf Kamerabildern oder Videos automatisiert erfasst. Hier kommen Segmentierungsverfahren zum Einsatz. Trajektorien von autonomen Fahrzeugen können dann KI-basiert mit Hilfe der in der Situationsinterpretation erkannten Features berechnet werden. Hier dienen Bild-Inputs als Datengrundlage für Neuronales Netze.

Im Laufe des Workshops werden wir auch Zeit für Diskussionen und Fragen haben. Wir freuen uns auf Eure Teilnahme und die Möglichkeit, unsere Lösungsansätze und Ideen mit euch zu teilen.

Eine präzise Vorhersage des Leistungsgeschehens unter Einbeziehung aktueller Trends ist ein wichtiger Faktor in der Unternehmenssteuerung und dem Leistungsmanagement eines Krankenversicherers. Die Leistungsausgaben im Gesundheitswesen verteilen sich nicht gleichmäßig auf das Jahr und sind durch schwankende Saisonalitäten, Trends im Gesundheitssektor aber auch singuläre Phänomene wie bspw. Hitzewellen geprägt.
Die Einbeziehung realitätsnaher Informationen hilft, Ausgabenvolumen und Kapazitäten besser abschätzen zu können und das Gesundheitsmanagement für unsere Kunden passend auszurichten. Der Zusammenhang zwischen Google-Suchanfragen und einer potenziell folgenden Inanspruchnahme von medizinischen Leistungen bietet eine Möglichkeit, Trends zu verstehen und kommende Leistungsausgaben exakter zu prognostizieren.
In diesem interaktiven Workshop wollen wir gemeinsam erarbeiten, ob und wie Google Trends genutzt werden kann, um zukünftige Leistungsausgaben vorherzusagen. Grundlage hierfür bildet ein rudimentärer Datensatz von Versicherungsleistungen, welchen wir mit Daten aus Google Trends Abfragen verknüpfen, um so Zusammenhänge zwischen den beiden Datenquellen analysieren und Vorhersagemodelle des zukünftigen Leistungsgeschehens ableiten zu können.

Kurzbeschreibung des Workshops:

Data Science und mathematische Modellierung in der Berufspraxis: In dem Workshop wird aufgezeigt, wie spannende mathematische Themen - wie Unsupervised Learning, Polynomiale Chaos Expansion und Parallel Computing - insbesondere bei der Modellierung von Naturgefahren (Stürme, Starkregen) zum Einsatz kommen. In einer Workshop-Phase werden auf Basis eines gemeinsamen Brainstormings mögliche Ansätze zur Modellierung verschiedener Naturgefahren entwickelt. Abschließend werden auch bestehende MSK-Tools dazu (z. B. der RAIN CHASER) vorgestellt.

In unserem Hause entstehen z. B. Starkregenmodelle, mit denen Flutschäden wie im Sommer 2021 berechnet und bewertet werden können. Dies ist nur eines von vielen Projekten, mit denen wir einen Beitrag zur Nachhaltigkeit in der Versicherungswirtschaft leisten wollen. Innovationslust ist für uns genauso selbstverständlich wie Teamgeist. MSK-Berater:innen leben nicht aus dem Koffer, sondern arbeiten im schönen Büro im Herzen Kölns - mit viel Gelegenheit zu fachlichem Austausch. Aber auch gemeinsame Aktivitäten wie Sport oder in die Kneipe zu gehen gehören für uns dazu.