Künstliche Intelligenz (KI) Certified AI Circular Product Design

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

1. 1

   Einführung in KI, zirkuläres Produktdesign und Materialdaten

   Grundlagen KI-gestützter Ansätze für zirkuläres Produktdesign sowie der Übersetzung von Langlebigkeit, Modularität, Reparierbarkeit und Recyclingfähigkeit in datengetriebene Designparameter
   Verständnis datengestützter Materialauswahl, optimierter Produktarchitekturen und der Bewertung von Zirkularität bereits in frühen Entwurfsphasen
   Definition des Scopes hinsichtlich Produktkategorien, Materialbibliotheken, Lebenszyklusphasen und relevanter Outputs wie Zirkularitäts-Score, Demontage-Plan und Materialpass-Entwurf
   Einführung in Life Cycle Assessment und die Einbindung von Umweltauswirkungen als Designkriterium
   Einordnung belastbarer und auditierbarer Daten für die Abwägung zwischen Kosten, Performance, CO2-Fußabdruck und Zirkularitätspotenzial

2. 2

   Datenlandschaft, Integration und technologische Grundlagen

   Auswahl und Integration relevanter Datenquellen wie CAD-Daten, PLM-Systeme, Materialdatenbanken und LCA-Software
   Aufbau einer zentralen Material-Wissensdatenbank mit technischen, ökologischen und zirkulären Eigenschaften
   Einführung in Schnittstellen zu Lieferantendatenbanken zur Abfrage von Rezyklatanteilen, Zertifizierungen und Herkunftsnachweisen
   Strukturierung der Bill of Materials zur automatischen Erstellung von Materialpässen und Demontage-Anleitungen
   Überblick über generatives Design, Topologieoptimierung, KI-gestützte Materialempfehlungen, virtuelle Demontage, NLP-Auswertungen und automatisierte Zirkularitätsscores

3. 3

   Automatisierung von Design-, Material- und Dokumentationsprozessen

   Einführung in automatisierte Workflows nach dem Prinzip "Define Requirements - Generate & Evaluate - Simulate Circularity - Document for DPP"
   Nutzung von KI, LLMs und Agentic Workflows zur automatisierten Erstellung von Design-Dokumentationen, Materialpässen und Compliance-Nachweisen
   Automatisierte Überprüfung von CAD-Modellen auf die Einhaltung von Design-for-Circularity-Richtlinien
   Human-in-the-Loop-Konzepte für kreative Lösungsfindung und die finale Freigabe von Design-Entscheidungen
   Entwicklung eines Operating Models zur Integration von Zirkularitäts-KPIs in Zielsysteme und Anreizmodelle von Design-Teams

4. 4

   Anwendungsfelder, Governance und Compliance

   Anwendung auf modulare Produkte, recyclingfähige Verpackungen, Leichtbaukomponenten und digitale Grundlagen für den Produktpass
   KI-gestützte Analyse von Materialkombinationen zur Vermeidung von Verunreinigungen im Recyclingprozess
   Automatische Ableitung zirkularitätsrelevanter Produktinformationen direkt aus PLM- und Konstruktionsdaten
   Audit-Ready-by-Design mit nachvollziehbarer Dokumentation der Zirkularitäts-Performance eines Produkts
   Compliance mit ESPR und Anforderungen an den Digitalen Produktpass sowie Schutz geistigen Eigentums, Modell-Risikomanagement und transparente Kommunikation von Materialzusammensetzung und Recyclingfähigkeit

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

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.

Themen

Arbeitsmarkt

KI & Machine Learning bundesweit in Zahlen