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KI-gestützte Six Sigma Optimierung (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

  • Die KI-gestützte Six Sigma Optimierung verbindet Methoden der künstlichen Intelligenz mit klassischen Six Sigma-Ansätzen. Der Green Belt analysiert komplexe Prozessdaten mittels maschinellen Lernens und prädiktiver Analytik, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Er implementiert datengestützte Lösungen zur Fehlerreduzierung und Prozessoptimierung. Durch die Integration von Data Science-Werkzeugen in die DMAIC-Methodik ermittelt er Muster und Zusammenhänge, die mit konventionellen Methoden schwer erkennbar sind. Die Rolle erfordert sowohl statistisches Verständnis als auch Programmierkenntnisse zur Entwicklung und Anwendung von KI-Algorithmen in industriellen Prozessen.
  • KI-gestützte Prozessautomatisierung - Optimierung betrieblicher Abläufe durch intelligente Informationssysteme
  • Zukunftsfeld KI & Automatisierung verstehen - Einsatzfelder, Trends und Zertifizierungsmöglichkeiten
  • Prozesse automatisieren mit KI und RPA - Branchenlösungen mit realen Use Cases umsetzen
  • Technologiewerkzeuge für KI-Anwendungen - ML, NLP, CV & Cloud-Tools in der Praxis nutzen
  • Geschäftsprozesse für KI vorbereiten - Analyse, Mapping und Systemintegration gestalten
  • Nutzen, Risiken und Erfolgsfaktoren von KI - Technische, ethische und menschliche Herausforderungen
  • Geschäftsmodelle neu denken mit KI - Plattform- und Abo-Modelle erfolgreich etablieren
  • Vertrauenswürdige KI gestalten - DSGVO, Fairness und Governance in der Umsetzung
  • Wirkung von KI-Projekten messen und optimieren - Tools, KPIs und kontinuierliche Verbesserung
  • 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
  • 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
  • Six Sigma Green Belt - Methoden und Statistik zur operativen Prozessoptimierung
  • Six Sigma und Industrie 5.0 Konzepte für operative Prozessoptimierung
  • DMAIC Define und Measure - Projektdefinition und Datenerfassung
  • DMAIC Analyze - Ursachenanalyse und Data Analytics
  • DMAIC Improve und Control - Lösungsentwicklung und Standardisierung
  • Statistische Methoden und Datenmanagement für Green Belts
  • Menschzentrierung und Change-Management in Industrie 5.0
  • 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

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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