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Predictive Analytics für Six Sigma (m/​w/​d)

Laut Katalog dauert der Kurs 1–3 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
1–3 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

  • Ein Predictive Analytics für Six Sigma wendet fortgeschrittene statistische Methoden an, um Prozessdaten zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Er kombiniert Six Sigma Green Belt-Kompetenzen mit prädiktiven Modellierungstechniken, um Qualitätsprobleme frühzeitig zu identifizieren. Seine Aufgaben umfassen die Durchführung von Datenanalysen, Entwicklung prädiktiver Algorithmen und Integration dieser in DMAIC-Projekte. Er nutzt maschinelles Lernen zur Optimierung von Geschäftsprozessen, erstellt Vorhersagemodelle und unterstützt datengetriebene Entscheidungsfindung. Zudem implementiert er präventive Maßnahmen basierend auf seinen analytischen Erkenntnissen.
  • Predictive Analytics & Algorithmen - Prognosemodelle und datenbasierte Entscheidungen mit Big Data
  • Datengetriebene Vorhersagen für Unternehmen - Prognosemodelle verstehen und einsetzen
  • Datenmanagement für Predictive Analytics - Datenquellen vorbereiten und nutzbar machen
  • Algorithmen gezielt für Prognosen auswählen - Statistik & Machine Learning praktisch einsetzen
  • Praxisnahe Vorhersagemodelle entwickeln - Use Cases für Produktion, Marketing, Finanzen
  • Toolset für datenbasierte Vorhersagen beherrschen - Analyseplattformen & Automatisierung nutzen
  • Modelle erfolgreich trainieren & testen - Performance und Generalisierbarkeit absichern
  • Prognosen in Handlung überführen - Realtime-Insights & Entscheidungsdashboard
  • Risiken datenbasierter Modelle minimieren - Bias, Erklärbarkeit & DSGVO in der Praxis
  • Vorhersagen effizient und nachhaltig betreiben - Modellpflege & ROI bewerten
  • 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 · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  2. 2

    Bautzen

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  3. 3

    Ludwigsburg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  4. 4

    Dortmund

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

  5. 5

    Heidelberg

    19.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 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.

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

FÖRDERUNGBildungsgutschein: Voraussetzungen und Ablauf→FÖRDERUNGAufstiegs-BAföG→FÖRDERUNGAVGS oder Bildungsgutschein→FÖRDERUNGAlle Förderwege im Vergleich→FÖRDERUNGFörderung für Lean Six Sigma→

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