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Datengetriebenes Lean Management und Prozessintelligenz (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet über 10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 4 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
über 10.000 €
LERNORT
München
NÄCHSTER START
19.10.2026
LERNFORM
Blended Learning

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Sicherer Umgang mit Tabellenkalkulation und Grundbegriffe der Statistik wie Mittelwert und Streuung, denn Messung und Analyse im DMAIC-Zyklus arbeiten mit Prozessdaten.
  2. 2
    Kläre, ob der Kurs eine Prüfung einschließt und welche Stelle das Belt-Zertifikat ausstellt.
  3. 3
    Bring für Green- und Black-Belt-Kurse einen realen Prozess aus deinem Betrieb mit, an dem du das DMAIC-Vorgehen üben kannst.

Das lernst du

  • Datengetriebenes Lean Management und Prozessintelligenz nutzt fortschrittliche Analyse- und Visualisierungsmethoden zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Der Spezialist identifiziert Verbesserungspotenziale durch systematische Datenerfassung und -auswertung. Er entwickelt prädiktive Modelle zur Prozessoptimierung und implementiert digitale Lösungen für Echtzeit-Monitoring. Seine Kernaufgaben umfassen die Integration von Lean-Prinzipien mit Data-Science-Methoden, die Erstellung automatisierter Dashboards sowie die Unterstützung datenbasierter Entscheidungsfindung. Durch diesen Ansatz werden Prozessabläufe transparenter und effizienter gestaltet, was zu nachhaltigeren Betriebsabläufen führt.
  • Predictive Analytics & Algorithmen - Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen mit Big Data
  • Datengetriebene Vorhersagen für Unternehmen - Prognosemodelle verstehen und einsetzen
  • Datenmanagement für Predictive Analytics - Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
  • Algorithmen gezielt für Prognosen auswählen - Statistik & Machine Learning praktisch einsetzen
  • Praxisnahe Vorhersagemodelle entwickeln - Use Cases für Produktion, Marketing, Finanzen
  • Toolset für datenbasierte Vorhersagen beherrschen - Analyseplattformen & Automatisierung nutzen
  • Modelle erfolgreich trainieren & testen - Performance und Generalisierbarkeit absichern
  • Prognosen in Handlung überführen - Realtime-Insights & Entscheidungsdashboard
  • Risiken datenbasierter Modelle minimieren - Bias, Erklärbarkeit & DSGVO in der Praxis
  • Vorhersagen effizient und nachhaltig betreiben - Modellpflege & ROI bewerten
  • Data Science & KI - Datenanalyse und Entscheidungsunterstützung durch intelligente Systeme
  • Strategische Nutzung von KI und Data - Science - Zukunftstrends und Anwendungspotenziale
  • Datenquellen managen und aufbereiten - Datenflüsse strukturieren und automatisieren
  • Data Science Tools praxisnah anwenden - Technologien und Frameworks im Einsatz
  • Datenmodelle entwickeln und analysieren - Von EDA bis zu prädiktiven Prognosen
  • KI-Modelle gezielt einsetzen - Muster erkennen, Anomalien finden, Deep Learning nutzen
  • Datengetriebene Entscheidungen strategisch einsetzen - Realtime-Analysen und Business Impact
  • Analyseergebnisse wirkungsvoll präsentieren - Datenstorytelling für Entscheider
  • Fair, transparent und gesetzeskonform mit Daten arbeiten - DSGVO und Erklärbarkeit in der Praxis
  • Stolpersteine der Datenpraxis meistern - Datenkultur und Akzeptanz fördern
  • Datenprojekte erfolgreich messen und steuern - Optimierung durch Feedback und KPIs
  • Lean Factory Management - Führung und Steuerung schlanker Produktionssysteme
  • Lean als effizientes Leadership-Instrument (Lean Leadership)
  • Erfolgsfaktoren für nachhaltiges Lean Management
  • Das Lean-orientierte Unternehmen entwickeln - Transformation und Skalierung
  • Rechtliche Anforderungen und Normen im Lean Management
  • Tools und digitale Unterstützung zur Lean-Steuerung und -Weiterentwicklung
  • Datengestützte Digitalisierung - Nachhaltiger und effizienter Umgang mit Informationen
  • Strategische Datenwertschöpfung und Architektur im Unternehmen
  • Prozessoptimierung und Kostenreduktion durch digitales Datenmanagement
  • Ökologisch verantwortliches Datenmanagement
  • Datenqualität und Governance - Standards, Rollen, Verantwortung
  • Technologieplattformen und Werkzeuge für modernes Datenmanagement
  • Cybersecurity und Datenschutz im Datenökosystem
  • KPI-basiertes Datencontrolling und Performance-Monitoring
  • Skalierungsstrategien und Barrieren im digitalen Datenmanagement
  • Zukunftstechnologien und datengetriebene Innovationsmodelle
  • Erarbeiten Sie mit unseren Karriereberatern Ihren individuellen Kursplan

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

  1. 1

    München

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  2. 2

    München

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  3. 3

    Bautzen

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  4. 4

    Ludwigsburg

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

  5. 5

    Dortmund

    16.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · über 10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr über 10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Lean Six Sigma→

03 · Verdienst

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

Was dir die Qualifikation beruflich bringt

  1. 1

    Verschwendung im Ablauf sichtbar machen

    Mit einer Wertstromanalyse zeichnest du einen Prozess vom Auftrag bis zur Auslieferung auf und markierst Wartezeiten, Doppelarbeit und unnötige Wege. Daraus leitest du Maßnahmen ab und prüfst sie mit Kennzahlen. Beispiel: Du stellst fest, dass Aufträge mehrere Tage auf eine Unterschrift warten, und schlägst eine digitale Freigabe vor.

  2. 2

    Fehlerursachen mit Daten belegen

    In der Mess- und Analysephase sammelst du Prozessdaten, prüfst das Messsystem und suchst mit Ursache-Wirkungs-Diagramm und statistischen Tests die Hauptursachen. Erst danach entscheidest du über Verbesserungen. Beispiel: Du wertest die Reklamationen eines Quartals aus und zeigst, dass ein Großteil auf eine einzelne Verpackungsstation zurückgeht.

  3. 3

    Verbesserungen dauerhaft absichern

    In der Control-Phase legst du Kennzahlen, Regelkarten und Verantwortliche fest, damit der verbesserte Ablauf Bestand hat. Das Projekt übergibst du mit einer Dokumentation an die Person, die den Prozess verantwortet. Beispiel: Du richtest für die umgebaute Station eine Regelkarte ein, die bei Abweichungen die Schichtleitung informiert.

04 · Anbieter

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

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Themen

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir