Grundkonzepte, Chancen und Grenzen organisationalen Wandels
Modelle und Methoden der Organisationsgestaltung und -entwicklung
Strategische Ausrichtung und Veränderung und deren kurz-, mittel- und langfristigen Konsequenzen für Individuum, Organisation und Gesellschaft
Rollen, Perspektiven und Stakeholder in Veränderungsprozessen
Initiierung und Koordinierung von Veränderungsmaßnahmen im Ingenieurbereich
Phasen-Modelle des organisationalen Wandels (Lewin, Kotter etc.)
Veränderungsgerechte Informationspolitik und Umgang mit Widerständen und Unsicherheit
Förderung von Commitment und Empowerment
Erfolgreicher Umgang mit Change und Transformation: persönlich, als Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter, als Führungskraft (persönlich, professional, organisational)
Unternehmen und Globe (systemisch)
Erfahrungsaustausch mit Fach- und Führungskräften aus dem Ingenieurbereich
Dokumentation und Reflexion von Lernerfahrungen
Leistungsnachweis:
lv2891 - E: Veränderungs- und Transformationsmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten (duale Studienvariante) (Seminar)<ul><li>p1759-2022 - Veränderungs- und Transformationsmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten (duale Studienvariante): schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>m1759-2022 - Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master<ul><li>p1743-2022 - Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.