Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Battery & E-Waste

Passt der Kurs zu dir?

1. 1
   Kaufmännische oder logistische Berufserfahrung, damit du Begriffe wie Meldebestand, Sicherheitsbestand und Durchlaufzeit einordnen kannst.
2. 2
   Sicherer Umgang mit Tabellenkalkulation und Grundkenntnisse in einem ERP-System, für eine SAP-Zertifizierung zusätzlich Übungszeit im System.
3. 3
   Englischkenntnisse für den Kontakt mit ausländischen Lieferanten und Spediteuren und für englischsprachige Systemoberflächen.

Das lernst du

1. 1

   Einführung in KI, Batterie- und E-Waste-Kreisläufe

   Grundlagen KI-gestützter Analysen für Batterie- und E-Waste-Lebenszyklen sowie der Übersetzung von Sammel- und Recyclingzielen in datengetriebene Logistikmodelle
   Verständnis von Reverse Supply Chains, Rücklaufprognosen sowie der Optimierung von Sammel-, Sortier- und Demontageprozessen
   Definition des Scopes hinsichtlich Batterietypen, E-Waste-Kategorien und geografischer Sammelgebiete
   Einführung in regulatorische Grundlagen wie EU-Batterieverordnung, ElektroG und internationale Standards im Entsorgungs- und Rücknahmekontext
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für Rücknahmenetzwerke, Recycling-Effizienz und Compliance-Reporting

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie Verkaufsdaten, Nutzerregistrierungen, IoT-Daten aus Batterien sowie Daten von Sammelstellen und Recyclern
   Aufbau von Datenmodellen zur Abbildung des Lebenszyklus einzelner Batterien und Geräte einschließlich digitaler Batteriepass-Strukturen
   Einführung in Schnittstellen zu OEMs, Händlern, Entsorgungsunternehmen und Behörden
   Nutzung von Geodaten zur Optimierung von Sammelrouten und Standorten von Rücknahmestellen
   Überblick über Prognosemodelle, Optimierungsalgorithmen, Computer Vision, Second-Life-Bewertung und Toolchains für Reverse-Supply-Chain-Analysen

3. 3

   Automatisierung von Reverse-Supply-Chain- und Recyclingprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Forecast - Collect - Sort - Test - Dismantle - Recycle/Remanufacture"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur automatisierten Kommunikation mit Endverbrauchern und zur Erstellung logistischer Dokumentationen
   Automatisierte Beauftragung von Logistikpartnern und Steuerung der Materialflüsse zu geeigneten Verwertungsanlagen
   Human-in-the-Loop-Konzepte für die manuelle Inspektion, Bewertung und Freigabe hochwertiger Komponenten
   Entwicklung eines Operating Models für effiziente, transparente und wirtschaftlich tragfähige Rücknahmesysteme

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf Sammellogistik für Elektroaltgeräte und Batterien, Triage gebrauchter EV-Batterien sowie Analyse kritischer Rohstoffflüsse
   Unterstützung von Second-Life-Geschäftsmodellen für Batterien und datengetriebener Bewertung von Restwert und State of Health
   Betrugserkennung und Prävention in Rücknahmesystemen sowie Optimierung von Sammel- und Verwertungsquoten
   Audit-Ready-by-Design mit lückenloser Dokumentation der Einhaltung regulatorischer Anforderungen und Entsorgungswege
   Compliance mit EU-Batterieverordnung, ADR-Vorschriften, Nachweispflichten und transparenter Berichterstattung zur Nachhaltigkeitsleistung der Reverse Supply Chain

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

1. 1

   Risiken in der Lieferkette bewerten

   Module zu Risikomanagement und Nachhaltigkeit behandeln das Lieferkettensorgfaltspflichtenge­setz: Unternehmen ab tausend Beschäftigten im Inland müssen Risiken für Menschenrechte und Umwelt analysieren, vorbeugen und ein Beschwerdeverfahren einrichten. Du lernst, Lieferanten nach diesen Risiken einzustufen und Maßnahmen zu dokumentieren. Beispiel: Du stufst die Zulieferer eines Textilhändlers nach Land und Branche ein und planst für zwei Lieferanten mit hohem Risiko ein Audit.

2. 2

   Zoll und internationale Logistik abwickeln

   In Kursen zur Zollabwicklung arbeitest du mit ATLAS, dem IT-Verfahren der Zollverwaltung für elektronische Zollanmeldungen. Dazu kommen Lieferbedingungen, Transportwege und die Abstimmung mit Spediteuren im internationalen Warenverkehr. Beispiel: Du bereitest für eine Maschinenlieferung in die Schweiz die Ausfuhranmeldung vor und prüfst, welche Lieferbedingung im Vertrag gilt.

3. 3

   Planung mit Daten und KI unterstützen

   Power-BI- und Analytics-Kurse zeigen, wie du Kennzahlen wie Termintreue, Lagerreichweite und Lieferzeit in Dashboards aufbereitest. KI-Module üben Prompts für Bedarfsprognosen, Lieferantenrecherche und Berichte. Beispiel: Du baust ein Dashboard, das jeden Morgen die Bestellungen mit verspäteter Lieferzusage für den Einkauf markiert.

Themen

Arbeitsmarkt

Supply-Chain-Manager bundesweit in Zahlen