PRiAS — Das intelligente Projektrisikomanagement

Projektrisiken systematisch identifiziert,
kategorisiert und nachgehalten.

PRiAS (Projekt-Risiko-Analyse-System) teilautomatisiert Ihr Risikomanagement im Projekt. PRiAS ist ein KI-basiertes Frühwarnsystem, das u.a. Projektverzögerungen, Scope Creep und Budgetüberschreitungen aufdeckt.

PRiAS Dashboard, Projektrisikoanalyse mit Frühwarn-Indikatoren und Risikobewertung

Die meisten Projekte scheitern nicht plötzlich, sie kippen schleichend. Die entscheidenden Warnsignale sind längst da, aber verteilt über Tickets, Zeitpläne, Statusberichte und Gremienprotokolle. Niemand kann all diese Quellen vollständig erfassen. Deshalb reagieren Unternehmen meist erst, wenn es zu spät ist: Termine rutschen, Budgets laufen aus dem Ruder, die Qualität leidet. PRiAS dreht dieses Prinzip um.

PRiAS hebt Potenziale…

  • bei der automatisierten Erkennung von Projektrisiken zu Zeit, Budget und Qualität
  • bei der Kategorisierung und Priorisierung von Risiken
  • beim Berichten, Nachhalten und Mitigieren der Risiken

Ihr wirtschaftlicher Hebel:

  • Projekt-Eskalationen frühzeitig vermeiden
  • Planbare Meilensteine mit realistischer Risikobewertung
  • Frühzeitige Eingriffsmöglichkeiten für Projektleitung und Management
  • Fundierte Entscheidungen auf Management-Ebene

Die Frage ist nicht, ob ein Projekt Risiken birgt, sondern wie früh Sie davon erfahren. Jede Woche, die Sie ein Risiko früher erkennen, ist eine Woche, in der es sich noch gut lösen lässt.

So funktioniert PRiAS

Drei Schritte zum automatisierten Projektrisikomanagement

01

Projektdaten anbinden

Sie verbinden PRiAS mit Ihren bestehenden Quellen: Tickets, Zeitplänen, Status- und Gremienberichten sowie Projektkommunikation.

02

KI-gestützte Risikoanalyse

PRiAS erkennt Risiken, ordnet sie Kategorien zu und priorisiert sie nach Kritikalität. Ihr Projektteam prüft die Ergebnisse und ergänzt sie bei Bedarf.

03

Steuern und nachhalten

PRiAS liefert Prognosen zu Zeit, Qualität und Budget, berichtet den Status und verfolgt Mitigationsmaßnahmen nach.

Bei uns erwerben Sie nicht allein eine Software, sondern eine Lösung für Ihre Business-Herausforderung. Auf Wunsch begleiten wir Sie bei der Einführung und Operationalisierung des Projekt-Risiko-Analyse-Systems.

Sie bekommen…

…ein objektives Lagebild Ihrer Projektrisiken über alle Datenquellen hinweg

…deutlich früher Klarheit über Verzögerungen, Scope Creep und Budgetrisiken

…belastbare Prognosen zu Zeit, Qualität und Kosten als Entscheidungsgrundlage

…nachvollziehbare Reports für Projektleitung, PMO und Management

Decision Confidence

Entscheidungssicher auf Management-Ebene.

PRiAS macht Projektrisiken nicht nur sichtbar, sondern nachvollziehbar: Jede Bewertung ist auf die zugrunde liegenden Daten zurückführbar. So diskutieren Lenkungskreise über Fakten statt über Bauchgefühl.

Durchgängiges Risikomanagement mit TRiAS

In Kombination mit unserem Technischen Risiko-Analyse-System TRiAS entsteht ein durchgängiger Ansatz: Risiken werden entlang des gesamten Entwicklungs- und Projektprozesses früh erkannt und konsequent kontrolliert, von der technischen FMEA bis zur Projektsteuerung.

Mehr zum Technischen Risiko-Analyse-System

Wer hinter PRiAS steht

PRiAS ist ein gemeinsames Produkt von VPATH AI und Schouren Consulting.

VPATH AI bringt die Technologie: die intelligente Plattform, die den Projekt-Kontext aus ALM-/PLM-Systemen und Dokumenten vernetzt und KI-gestützte Risiko-Analyse praxistauglich und skalierbar macht.

Schouren Consulting bringt Methodik und Industrieerfahrung: Dr. Frank Schouren begleitet seit über 20 Jahren Industrieunternehmen bei der Transformation und Optimierung ihrer Produktentwicklung, mit fachlichem Schwerpunkt in Systems Engineering und Qualitätsmanagement. Damit funktioniert PRiAS nicht nur technisch, sondern wird bei Ihnen wirksam operationalisiert.

Gemeinsam machen wir aus erprobter Projektmanagement-Methodik und KI ein Werkzeug, das Risiken früher erkennt und wirksam steuert.

VPATH AI Logo VPATH AI

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Wir zeigen Ihnen in 30 Minuten, wie PRiAS Ihre Datenquellen verknüpft und kritische Signale identifiziert, bevor sie zum Problem werden.