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KI-gestützte Disposition und Bestands­optimierung

Laut Katalog dauert der Kurs bis 1 Woche und kostet 1.000–5.000 €. Du lernst in der Lernform Seminar. Anbieter ist Technische Akademie Esslingen - TAE.

brutto im Monat, Vollzeit, inkl. anteiliger Sonderzahlungen, als KI & Machine Learning bundesweit
4.580 €
5.540 €
7.170 €
Untere 25 %
verdienen bisDie Mitte
MedianObere 25 %
verdienen ab

Achse beginnt bei 4.000 €

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01 · Der Kurs

Der Kurs hat 1 Termin

Auf einen Blick

LERNUMFANG
bis 1 Woche
KATALOGPREIS
1.000–5.000 €
LERNORT
Ostfildern
NÄCHSTER START
12.05.2027
LERNFORM
Seminar

Passt der Kurs zu dir?

  1. 1
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Nachfrageprognosen nutzen und Lagerbestände bei hoher Lieferfähigkeit optimieren
  • Schwankende Bedarfe, steigende Kapitalbindung und hohe Anforderungen an die Lieferfähigkeit erschweren eine wirtschaftliche Disposition. Klassische Verfahren wie feste Sicherheitsbestände oder statische Bestellpunkte berücksichtigen die Unsicherheit von Nachfrageprognosen häufig nicht und führen dadurch zu unnötig hohen Lagerbeständen oder einer erhöhten Fehlteilwahrscheinlichkeit. Dieses Seminar zeigt, wie Machine-Learning-gestützte Nachfrageprognosen und simulationsgestützte Bestandsoptimierung genutzt werden, um Dispositionsparameter datenbasiert anzupassen und Bestände nachhaltig zu reduzieren? ohne die Lieferbereitschaft zu beeinträchtigen.
  • Eine wirtschaftliche Disposition erfordert heute mehr als die Anwendung klassischer Bestellverfahren. Moderne Verfahren des Demand Planning kombinieren statistische Prognosemethoden mit Machine Learning und ermöglichen eine präzisere Bewertung zukünftiger Bedarfe einschließlich ihrer Unsicherheit. Dadurch lassen sich Sicherheitsbestände und Bestellparameter gezielt an die tatsächliche Nachfragesituation anpassen und fundierte Entscheidungen für Materialwirtschaft und Supply Chain treffen.Im Seminar bearbeiten die Teilnehmenden den gesamten Prozess? von der Analyse der Ausgangsdaten über die Erstellung belastbarer Nachfrageprognosen bis zur Optimierung von Bestellpunkten und Sicherheitsbeständen mit einem praxisnahen KI-Werkzeug.Nach der Weiterbildung können Sieklassische Dispositionsverfahren hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf Bestand und Lieferfähigkeit bewerten
  • Nachfrageprognosen einschließlich Prognoseunsicherheit für Dispositionsentscheidungen interpretieren
  • Sicherheitsbestände anhand definierter Servicegrade systematisch dimensionieren
  • Bestellpunkte und Bestellmengen mithilfe simulationsgestützter Verfahren optimierenDaten für KI-gestützte Forecasts aufbereiten und deren Qualität bewerten
  • Optimierungsergebnisse in bestehende ERP-Systeme übertragen und fachlich einordnenwirtschaftliche Potenziale datenbasierter Dispositionsverfahren für das eigene Unternehmen bewerten

Der Kurs

Ablauf, Termine und Lernort

Ostfildern

12.05.2027 · Seminar · Teilzeit · bis 1 Woche · 1.000–5.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 1.000–5.000 €, 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 KI & Machine Learning→

03 · Gehalt

KI & Machine Learning Gehalt: 5.540 € in der Mitte bundesweit

Die mittlere Hälfte verdient 4.580 € bis 7.170 € brutto im Monat in Vollzeit.

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

Mindestlohn bei 40 Wochenstunden2.409 €/Monat
gesetzliche Untergrenze
Unteres Viertel bundesweit4.580 €/Monat
ein Viertel verdient weniger
Mitte aller Vollzeitbeschäftigten bundesweit5.540 €/Monat
Median, inkl. Sonderzahlungen
Oberes Viertel bundesweit7.170 €/Monat
ein Viertel verdient mehr

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

  1. 1

    KI auf echte Arbeitsaufgaben anwenden

    Deine Branchenkenntnis bleibt wertvoll, wenn du einen Prozess mit KI unterstützt und das Ergebnis prüfst. Gute Praxis beschreibt Ausgangslage, Daten, menschliche Kontrolle und eine überprüfbare Verbesserung, ohne Automatisierung pauschal zu versprechen. Beispiel: Bearbeite einen kleinen Prozess aus deinem bisherigen Beruf und vergleiche Zeitbedarf und Qualität vorher und nachher.

  2. 2

    Fachwissen mit neuen Werkzeugen verbinden

    Branchenkenntnis, Kommunikation und Qualitätskontrolle bleiben wichtig. Gerade im Quereinstieg ergänzt du vorhandene Erfahrung durch ein Projekt mit Quellenprüfung, Versionierung, Freigabe und dokumentierten Grenzen. Beispiel: Ein Bewerbungsbeispiel beschreibt Aufgabe, verwendete Werkzeuge, Prüfung der Ergebnisse und Grenzen des Ansatzes.

  3. 3

    Verantwortung schrittweise aufbauen

    Projektkoordination, Schulung und Prozessgestaltung verlangen mehr als Toolbedienung. Achte auf Inhalte zu Use-Case-Auswahl, Datenqualität, Prüfung, Dokumentation und Zusammenarbeit. Vergleiche die Kursaufgaben mit den Zielstellen, die du erreichen möchtest. Beispiel: Vergleiche einen Grundlagenkurs mit einem Projektkurs und entscheide nach deinem aktuellen Kenntnisstand.

04 · Anbieter

43 Kurse mit aktuellem Termin an 1 Ort

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1Angebotsort

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Angebote an 1 Ort; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Technische Akademie Esslingen - TAE.

Themen

KI & Machine LearningKfz-TechnikBautechnik & BauleitungSoftwareentwicklerImmobilienverwaltung & -bewertung

05 · Jobs

Stellen für dein berufliches Ziel

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen

BESETZUNG86 Tageim Schnitt bis besetzt
ARBEITSLOSENQUOTE2,4 %Berufsgruppe, bundesweit
ENGPASSjaEngpassberuf

Die Kennzahlen gelten für die Berufsgruppe Berufe in der Informatik (o.S.) (Spezialisten) in den Referenzdaten 2025. Diese Bundeswerte beschreiben das Berufsfeld insgesamt; sie sagen nicht, wie schnell du persönlich eine Stelle findest.

TippNutze diese Orientierung für deinen Kursvergleich: Markiere in drei bis fünf Stellenanzeigen die wiederkehrenden Anforderungen. Ein Kurs mit Praxis, dem passenden Nachweis und einem realistischen Zugang zur Zielrolle ist aussagekräftiger als ein allgemeines Versprechen guter Jobchancen.

06 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir