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Lean & AI Business Optimizer - Effizienzsteigerung

Laut Katalog dauert der Kurs 3–6 Monate und kostet 5.000–10.000 €. Du lernst im Blended Learning. Anbieter ist Habmann AufstiegsAkademie.

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01 · Der Kurs

Der Kurs läuft mit 5 Terminen an 5 Orten

Auf einen Blick

LERNUMFANG
3–6 Monate
KATALOGPREIS
5.000–10.000 €
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

  • Der Lean & AI Business Optimizer entwickelt datengestützte Optimierungsstrategien durch die Integration von Lean Management und künstlicher Intelligenz. Er identifiziert Prozessineffizienzen mittels KI-gestützter Analysen und implementiert maßgeschneiderte Lean-Methoden zur Verschlankung von Arbeitsabläufen. Seine Aufgaben umfassen die Datenerfassung, -aufbereitung und -analyse, das Entwickeln prädiktiver Modelle sowie die Prozessautomatisierung durch maschinelles Lernen. Er führt KI-Projekte von der Konzeption bis zur Implementierung durch und schult Mitarbeiter im Umgang mit neuen Technologien. Zudem evaluiert er kontinuierlich die Wirksamkeit umgesetzter Maßnahmen und optimiert diese entsprechend.
  • 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
  • Lean Management - Umsetzung von Lean-Ansätzen in Projekten (Lean Construction - Lean Development - Lean Innovation / Lean Startup)
  • Lean Project Management: Prinzipien, Methoden und digitale Lösungen für effiziente Projekte
  • Lean Construction: Baustellenoptimierung und digitale Transformation
  • Lean Product Development und Design: Methoden, Tools und Künstliche Intelligenz-Ansätze
  • Lean Startup und Innovation Management: Künstliche Intelligenz-gestützte Entwicklung nachhaltiger Geschäftsideen
  • Lean Software Engineering: Effizienz, Qualität und Automatisierung in der modernen Softwareentwicklung
  • Lean Production Planning: Effizienz, Engpassmanagement und Künstliche Intelligenz-gestützte Prognosen
  • Rechtliche Anforderungen und Compliance in Lean-Projekten nach Datenschutzgrundverordnung und Produkthaftungsgesetz
  • 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 · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

02 · Kosten & Förderung

Kursgebühr 5.000–10.000 €, mit bewilligtem Bildungsgutschein 0 €

Dieser Kurs ist im Katalog als förderfähig gekennzeichnet.

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

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05 · Kurse

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Redaktion StudySmarter WeiterbildungAktualisiert am 01.10.2026 · So rechnen wir