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KI-gestützte Qualitäts­sicherung in der Fertigung (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.

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 läuft mit 5 Terminen an 5 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
    Motivation und Lernbereitschaft
  2. 2
    Zuverlässigkeit im jeweiligen Arbeitsfeld
  3. 3
    Konkrete Zulassung des gewählten Weges prüfen

Das lernst du

  • Die KI-gestützte Qualitätssicherung in der Fertigung nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen zur Analyse von Produktionsdaten. Sie identifiziert Anomalien, prognostiziert Qualitätsprobleme und optimiert Fertigungsprozesse in Echtzeit. Der Fachexperte implementiert KI-Modelle, welche Muster in großen Datensätzen erkennen und statistische Abweichungen automatisch melden. Er entwickelt prädiktive Analysen, konfiguriert visuelle Inspektionssysteme und integriert diese in bestehende Qualitätsmanagementsysteme. Die Verbindung von statistischen Methoden mit künstlicher Intelligenz ermöglicht eine datengetriebene Entscheidungsfindung und kontinuierliche Prozessverbesserung in der modernen Produktion.
  • Smart Manufacturing & Industrie 5.0 - Digitale Technologien für die intelligente Produktion von morgen
  • Digitale Transformation in der Produktion - Chancen der Industrie 5.0 für Effizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit
  • Intelligente Systeme vernetzen: IoT, KI, CPS & Big Data -Datenbasierte Steuerung & Automatisierung in Echtzeit
  • Smarte Tools & Technologien in der Produktion nutzen -Additive Fertigung, Digital Twins und Augmented Reality im Einsatz
  • Selbststeuernde Produktionssysteme live erleben - Integration von Logistik, IT und Fertigung
  • Umweltgerechte Produktionsplanung - Kreislaufwirtschaft und Ressourcenschonung in der Praxis
  • Digitalisierung erfolgreich meistern - Mitarbeitende befähigen und Systeme sicher machen
  • Smart-Manufacturing-Roadmap im Unternehmen planen - Change-Prozesse und Pilotierung konkret umsetzen
  • Technologien von morgen: Hyperpersonalisierung, 5G, HMC - Visionäre Entwicklungen auf Praxistauglichkeit prüfen
  • Qualitätsmanagement und Predictive Quality - Datenbasierte Prognosen zur Prozess- und Qualitätsoptimierung
  • Quality 4.0 und strategischer Rahmen für Predictive Quality
  • Smart Data Management und Datenaufbereitung im Qualitätsmanagement
  • Predictive Quality in der Anwendung: Statistische Analysen, Machine Learning und Software-Tools
  • Machine Learning für Predictive Quality
  • Implementierung und organisatorische Verankerung von Predictive Quality
  • Performance-Messung und kontinuierliche Verbesserung Dauer
  • Risikomanagement, Datenschutz-Grundverordnung und ethische Aspekte
  • Branchenspezifische Anwendung und Executive-Entscheidungsarchitektur
  • Qualitätsmanagement - DIN EN ISO 9001 - Prozesse und Praxis für Qualitätsbeauftragte
  • Qualitätsmanagement verstehen: Zielsetzung, Nutzen und Verantwortlichkeiten
  • Rechtliche Rahmenbedingungen und Compliance-Pflichten im Qualitätsmanagement
  • Struktur, Inhalte und Kernanforderungen der DIN EN ISO 9001:2015
  • Prozesse verstehen, gestalten und steuern - Prozessmanagement im Qualitätsumfeld
  • Dokumentationsmanagement und digitale Nachweisführung im ISO 9001 Umfeld
  • Qualitätsziele, KPIs und Managementbewertung - Zielorientierung und Erfolgskontrolle im QM
  • Digitale Audits und fortlaufende Verbesserung - Effektive Prozesse, moderne Tools, KI-gestützte Analyse
  • Nachhaltigkeit im Qualitätsmanagement - ESG-Kriterien und Green QM in der Praxis
  • Problemerkennung, Ursachenanalyse und Lösungsfindung - Klassische QM-Tools, KI und ESG-Checklisten
  • Fit für die QM-B-Prüfung - Inhalte, Prüfungsaufbau und Erfolgstipps
  • Künstlichen Intelligenz - Schlüsselkompetenzen für informatikgestützte Anwendungen
  • Künstliche Intelligenz und strategische Bedeutung für Unternehmen
  • Branchenspezifische KI-Anwendungsfelder und Use Cases
  • KI-Projektmanagement mit Cross Industry Standard Process for Data Mining und agilen Methoden
  • Datenqualität und Data Governance für KI-Systeme
  • Rechtliche Compliance und Ethik nach European Union AI Act und Datenschutz-Grundverordnung
  • KI-Technologien und Enterprise-Integration
  • Organisationsentwicklung und Kompetenzmanagement für KI-Transformation
  • Qualitätsmanagement - Wissensaufbau für angehende Qualitätsmanager und -auditoren in der technischen Qualitätssicherung
  • Messung und Management der Kundenzufriedenheit - Von klassischen Befragungen bis KI-gestütztem Feedback
  • Qualitätsmanagement digital denken - KI, RPA und smarte Lösungen für die Praxis
  • Innovatives Lieferantenmanagement - KI, ESG und Blockchain für Performance und Compliance
  • Produkthaftung, Sicherheit und Datenschutz: Rechtliche Risiken im QM steuern
  • Risikobasiertes Qualitätsmanagement nach ISO 9001, ISO 31000 und ICH Q9
  • Lean Quality und Wirtschaftlichkeit - Qualität sichern, Kosten optimieren, Ressourcen schonen
  • Auditorenausbildung und Auditpraxis nach ISO 19011 - Kompetenzen, Methoden und digitale Tools
  • Qualitätskultur stärken - Mitarbeiter aktiv einbinden und Verantwortung fördern
  • Statistische Methoden und Prozessanalyse für Qualitätsmanager
  • 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

    Bautzen

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

  3. 3

    Ludwigsburg

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

  4. 4

    Dortmund

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

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · 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 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

Habmann AufstiegsAkademie: 954 Kurse mit aktuellem Termin an 8 Orten

954Kurse mit aktuellem Termin
8Angebotsorte

954 Kurse mit aktuellem Termin in unserem Vergleich. Lernformen: Blended Learning.

Angebote an 8 Orten; in der Kurssuche wählst du den Lernort und Termin bei Habmann AufstiegsAkademie.

Themen

KI & Machine LearningNachhaltigkeitsmanagement & CSRProjektmanagementSupply Chain ManagementIT-Sicherheit

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

5.387 Kurse zum Vergleich

Für eine gute Wahl reichen zwei oder drei der 5.387 Kurse mit gleichem Ziel, die du Punkt für Punkt nebeneinanderlegst.

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir