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670 formações disponíveis
1. O que é o MMOG: - História. - Introdução e objetivos do MMOG / LE - 6ª edição (v6) 2. Categorias da Norma – MMOG/LE: - Estratégia e Melhoria; - Organização de trabalho; - Capacidade e planificação da produção; - Interface com o cliente; - Produção e controlo do produto; - Interface com o fornecedor. 3. Detalhes das alterações técnica utilizando a nova plataforma MMOG.np via Web. 4. Detalhe das alterações dos critérios de avaliação: novos critérios de pontuação para alcançar os diferentes níveis. 5. Implementação desta metodologia de excelência. 6. Planos de melhoria. 7. Estudos de Caso.
1. Enquadramento 2. Importância da implementação do referencial de boas praticas agrícolas GlobalGap 3. Conceitos: princípios das boas práticas agrícolas 4. Interpretação dos requisitos 5. Certificação GlobalGap: fases e processos
Duração: 8 horasNível: Nível 9Modalidade: Outras acções de formação contínua não inseridas no Catálogo Nacional de Qualificações
1. Testemunhos e experiências em setores de atividade específicos: Carne, Conservas, Ovos, Lacticínios, Frutas e Legumes, Cereais/Produtos Secos, Vinhos/Bebidas e Petfood
Introdução à IA para Gestores o O que é IA, Aprendizagem Automática (Machine Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP), etc. o Conceitos básicos: algoritmos, modelos, dados, treino, inferência. o Tipos de IA: Supervisionada, não supervisionada, por reforço. o Discussão: Mitos e realidades sobre a IA. Aplicações da IA em Sistemas de Gestão Ferramentas e Plataformas de IA Implementação de Projetos de IA Ética e Responsabilidade na IA
Módulo 1: Enquadramento Legal da Avaliação de Riscos Profissionais (1,5h) Teórica: Lei º 102/2009: regime jurídico da promoção da SST – princípios e obrigações Directiva 89/391/CEE: medidas de promoção da melhoria da SST dos trabalhadores Obrigatoriedade da avaliação de riscos: âmbito, periodicidade e responsabilidades Princípios gerais de prevenção Organização dos serviços de SST e papel dos técnicos superiores Consequências do incumprimento: regime contraordenacional e responsabilidade civil Prática: Análise de decisões judiciais e contraordenacionais sobre falhas na avaliação de riscos Exercício: identificar obrigações legais aplicáveis a diferentes tipos de empresas Discussão de casos práticos: quando a avaliação de riscos é considerada insuficiente Módulo 2: Metodologias Tradicionais de Avaliação de Riscos (1,5h) Teórica: Etapas da avaliação de riscos: identificação, análise, valoração e controlo Metodologias clássicas: matriz de risco, método de William Fine, HAZOP, FMEA Tipos de riscos: físicos, químicos, biológicos, ergonómicos, psicossociais Hierarquia de medidas de controlo Documentação obrigatória: relatórios, planos de prevenção, fichas de procedimento Prática: Exercício 1: realizar avaliação de riscos tradicional de um posto de trabalho Exercício 2: aplicar matriz de risco e método de William Fine a casos concretos ?Exercício 3: identificar limitações das metodologias manuais Trabalho em grupo: elaborar relatório de avaliação de riscos conforme exigências legais Módulo 3: Introdução à IA Aplicada à Segurança e Saúde no Trabalho (1,5h) Teórica: O que é IA e como funciona: machine learning, deep learning, IA generativa Aplicações práticas de IA em SST: detecção de perigos, análise preditiva, monitorização Vantagens da IA: eficiência, precisão, análise de grandes volumes de dados, prevenção proactiva Limitações e riscos: desvios algorítmico, falsos positivos/negativos, dependência tecnológica Panorama de ferramentas de IA disponíveis para avaliação de riscos Prática: Demonstração de ferramentas de IA aplicadas a SST (análise de imagens, deteção de EPIs, ) Exercício 1: usar IA generativa para identificar riscos em descrições de postos de trabalho Exercício 2: comparar resultados de avaliação manual assistida por IA Exercício 3: explorar casos reais de implementação de IA em empresas Discussão: onde a IA pode substituir, complementar ou não deve ser usada Módulo 4: Ferramentas Práticas de IA para Avaliação de Riscos (2,5h) Teórica: IA generativa (ChatGPT, Copilot, Gemini) aplicada à avaliação de riscos Prompting especializado para SST Ferramentas de análise de dados e visualização com IA Sistemas de detecção automática de perigos (imagem, vídeo, sensores) Plataformas integradas de gestão de SST com IA Prática: Exercício 1: criar matrizes de risco automatizadas usando IA generativa Exercício 2: desenvolver checklist inteligente de avaliação de riscos Exercício 3: usar IA para analisar relatórios de acidentes e identificar padrões Exercício 4: gerar medidas de prevenção e controlo personalizadas com IA Exercício 5: criar dashboard de monitorização de riscos com visualização de dados Exercício 6: elaborar relatório de avaliação de riscos assistido por IA Demonstração de software especializado em SST com funcionalidades de IA Módulo 5: Conformidade Legal e Ética no Uso de IA em SST (2h) Teórica: RGPD e tratamento de dados pessoais em contexto de SST Lei º 58/2019 (protecção de dados pessoais): bases de legitimidade e limites AI Act (Regulamento UE 2024/1689): classificação de risco e obrigações Sistemas de IA de alto risco: requisitos de transparência, explicabilidade e supervisão humana Videovigilância e monitorização de trabalhadores: limites legais Responsabilidade jurídica: quem responde por decisões tomadas com base em IA? Consulta e informação aos trabalhadores sobre uso de IA Prática: Exercício 1: avaliar conformidade legal de casos práticos de uso de IA em SST Exercício 2: elaborar avaliação de impacto sobre protecção de dados (AIPD) Exercício 3: criar política de utilização de IA em avaliação de riscos Exercício 4: identificar requisitos do AI Act aplicáveis a sistemas de SST Análise de casos: erros de IA em avaliação de riscos e consequências jurídicas Discussão: equilíbrio entre inovação, segurança e protecção de direitos dos trabalhadores Módulo 6: Implementação Prática de Sistemas de IA em SST (2h) Teórica: Fases de implementação: diagnóstico, selecção de ferramentas, teste piloto, implementação Envolvimento dos stakeholders: trabalhadores, serviços de SST, comissões de trabalhadores Formação e capacitação das equipas Integração com sistemas existentes Monitorização, auditoria e melhoria contínua Prática: Exercício 1: elaborar plano de implementação de IA na avaliação de riscos Exercício 2: definir critérios de selecção de ferramentas adequadas ao sector Exercício 3: criar protocolo de validação de resultados gerados por IA Exercício 4: desenvolver plano de comunicação e formação para trabalhadores Trabalho em grupo: identificar barreiras à implementação e estratégias de superação. Cada formando identifica 3 processos de SST na sua organização que podem beneficiar de IA Módulo 7: Projecto Final – Avaliação de Riscos Assistida por IA (1h) Prática: Cada formando desenvolve um Projecto de Avaliação de Riscos Assistida por IA para um contexto real, incluindo: Identificação de riscos do local de trabalho ou actividade específica Aplicação de ferramentas de IA na análise e valoração de riscos Elaboração de matriz de risco e medidas de prevenção com apoio de IA Documentação conforme às exigências da Lei º 102/2009 Análise de conformidade legal (RGPD, AI Act) Plano de implementação e monitorização Apresentação oral dos projectos (5 min por formando) Feedback da formadora e do grupo Discussão de desafios, lições aprendidas e próximos passos
Módulo 1: Fundamentos de Inteligência Artificial (2h) Teórica: O que é Inteligência Artificial: definição e tipos de sistemas Machine Learning, Deep Learning e IA Generativa Aplicações práticas de IA no contexto empresarial Mitos e realidades sobre IA Questões éticas: viés algorítmico, transparência e responsabilidade Prática: Exploração guiada de exemplos reais de IA em diferentes sectores Identificação de oportunidades de aplicação de IA no contexto profissional de cada formando Discussão de casos práticos: onde a IA funciona e onde falha Módulo 2: Introdução às Ferramentas de IA (1,5h) Teórica: Panorâmica das principais ferramentas disponíveis ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini: características e diferenças Como escolher a ferramenta certa para cada tarefa Prática: Criação de contas nas plataformas (ChatGPT, Copilot, Gemini) Primeiras interacções com cada ferramenta Exercício comparativo: a mesma tarefa em diferentes plataformas Teste de funcionalidades básicas e interface Módulo 3: Prompt Engineering – A Arte de Pedir Bem (2h) Teórica: O que é um prompt e porque é que importa Anatomia de um bom prompt: contexto, tarefa, formato, restrições, tom Técnicas avançadas de prompting Erros comuns e como evitá-los Prática: Exercício 1: transformar prompts vagos em prompts eficazes Exercício 2: criar prompts para situações profissionais reais (email formal, análise de documento, brainstorming) Exercício 3: refinamento iterativo – melhorar resultados através de prompts sucessivos Análise em grupo dos melhores e piores prompts criados Módulo 4: IA Aplicada à Criação de Conteúdo (2h) Teórica: Tipos de conteúdo que a IA pode criar Melhores práticas para redacção assistida por IA Como manter autenticidade e qualidade Revisão e edição de outputs de IA Prática: Exercício 1: redigir um e-mail profissional complexo com IA Exercício 2: criar uma proposta comercial ou relatório executivo Exercício 3: desenvolver uma apresentação (estrutura e conteúdo) Exercício 4: brainstorming para campanha ou projecto específico Revisão colaborativa: melhorar textos gerados por IA Módulo 5: IA para Análise de Dados e Produtividade (2h) Teórica: Como a IA processa e analisa informação Automatização de tarefas repetitivas Ferramentas para organização e gestão de projectos Pesquisa e síntese de informação com IA Prática: Exercício 1: analisar um conjunto de dados (ex: feedback de clientes, relatório de vendas) Exercício 2: criar automação para tarefa repetitiva do dia-a-dia Exercício 3: sintetizar documento longo em resumo executivo Exercício 4: pesquisar e compilar informação sobre tema específico Cada formando identifica 3 tarefas do seu trabalho que pode automatizar Módulo 6: Limites, Segurança e Boas Práticas (1,5h) Teórica: O que a IA NÃO pode fazer (ainda) Alucinações e erros comuns de IA Protecção de dados e confidencialidade Considerações éticas e deontológicas no uso empresarial Framework de boas práticas Prática: Exercício 1: identificar erros e informações falsas em outputs de IA (fact-checking) Exercício 2: anonimizar dados sensíveis antes de usar IA Exercício 3: análise de casos – decisões éticas no uso de IA Criar checklist personalizada de segurança para a própria organização Módulo 7: Projecto Final Hands-On (1h) Prática: Cada formando escolhe um desafio real do seu contexto profissional Desenvolvimento de solução completa usando ferramentas de IA aprendidas Aplicação dos conceitos de prompting, criação de conteúdo ou análise de dados Apresentação oral (5 min por formando): problema, solução, resultado Feedback do grupo e da formadora Discussão de próximos passos: como continuar a evoluir
1. Manual de Frascati e de Oslo, e aplicação de dados de IDI 2. Cadeia de Valor de Inovação: Actividades, Objectivos e Exemplos 3. A relação entre actividades da Cadeia de Valor de Inovação e a NP4457 4. Listagem de Actividades de IDI (os exemplos de Implementação) 5. Factores críticos na contabilização das actividades de IDI 6. Aplicação Prática
1. Enquadramento do Referencial IFS Broker - versão 3.2: 1.1. Princípios 1.2. Vantagens 1.3. Âmbito 2. Esquema de certificação: 2.1. Tipo de Não Conformidades 2.2. Classificação da auditoria – Pontuação 3. Análise dos requisitos do referencial: 3.1. Responsabilidades da gestão 3.2. Sistema de gestão da qualidade e segurança do produto 3.3. Gestão de recursos 3.4. Processo planeamento e serviços 3.5. Medições, análises, melhorias 3.6. Avaliação de defesa do produto (Food Defense)
1. Enquadramento do Referencial IFS Food - versão 8 - Princípios - Vantagens - Âmbito 2. Análise dos requisitos do referencial - Gestão e Compromisso - Sistema de Gestão da Qualidade e Segurança Alimentar - Gestão de Recursos - Processo de Produção - Medição, Análise e Melhoria - Plano Food Defense 3. Esquema de certificação - Tipo de Não Conformidades - Classificação da auditoria - Pontuação
1º Módulo – 4 horas 1. Introdução à IFS Global Markets 2. Os requisitos IFS Global Markets 3. Exercicios 2º Módulo – 4 horas 4. Descrição do programa IFS Global Markets 5. Análise prática de implementação e avaliação 6. Base de Dados da IFS e o software auditXpress®
1. Enquadramento do Referencial IFS Logistics : 1.1. Princípios 1.2. Vantagens 1.3. Âmbito 2. Esquema de certificação: 2.1. Tipo de Não Conformidades 2.2. Classificação da auditoria – Pontuação 3. Análise dos requisitos do referencial: 3.1. Responsabilidades da gestão 3.2. Sistema de gestão da qualidade e segurança do produto 3.3. Gestão de recursos 3.4. Realização do serviço 3.5. Medições, análises, melhorias 3.6. Plano de defesa dos produtos (Food Defense) e inspeções externas