Spezialist Industrie 4.0 inkl.

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   Als Spezialist für Industrie 4.0 lernen Sie die Grundzüge der Digitalisierung von Unternehmen kennen. Sie bekommen einen Überblick von SMART Products, SMART Services, Big Data und Serversysteme um als in der Welt der Digitalisierung mitreden zu können. Zusätzlich erlernen Sie in der Programmiersprache C# einfache Programme zu erstellen.
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   In diesem Seminar erlenen Sie, die Grundlagen der Qualitätssicherung. Dabei werden das Lesen von Zeichnungen wie Form- und Lagetoleranzen besprochen, sowie Prüfmethoden der Längenmesstechnik, Härtemesstechnik und Toleranzen.
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   Außerdem erlernen Sie die Grundlagen des Qualitätsmanagements, um in Ihrer täglichen Arbeit ein Qualitätsdenken einzusetzen. Dabei werden die Grundlagen der Norm DIN EN ISO 9001 vermittelt als prozessorientierter Ansatz.
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   Zusätzlich erlernen Sie die Themen der Six Sigma Statistik. Dadurch sind Sie in der Lage jede Problemstellung aus dem Unternehmen in Zahlen, Daten und Fakten zu analysieren und mit passenden Werkzeugen wie MSA, SPC, Hypothesentests, usw. zu lösen.
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   Einen Auszug der Inhalte/Module finden Sie in dieser Auflistung

   Einführung in Industrie 4.0 & Digitalisierung
   Computerisierung & Konnektivität
   Sichtbarkeit, Transparenz, Kompatibilität
   Digitalisierungsprozess
   Reifegradmodell für Industrie 4.0
   Smart Produkt, Smart Factory, Smart Services
   VBS (Value Based Services), VAS (Value Added Services)
   Logistik 4.0, Big Data
   Daten vorbereiten (transformieren, integrieren, klassifizieren)
   Daten analysieren, Ergebnisse interpretieren
   Smart Data Process
   Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen
   3D Druck, Ablauf 3D Druck
   Prozess der Datenverarbeitung
   Sensoren, Aktive Sensoren, Passive Sensoren
   Paarweiser Vergleich, Pugh Methode
   Server (Serverarten), Datenbank, Cloud Computing
   Barcode, QR-Code, RFID
   Programmiersprachen
   C#-Sprache Einblick für Anfänger
   Variablen, Funktionen, Schleifen, Entscheidungen
   Messfehler, Aktive Transponder, Passive Transponder
   Workshop Industrie 4.0
   Aufbau von QM-Systemen
   Roadmap (Normen)
   Q-bezogene Kosten
   QM-Handbuch
   DIN EN ISO
   Qualitätsaudit
   Zertifizierungsarten
   Automotive Core Tools
   Risikomanagement
   KVP-Tools
   Einführung Messtechnik
   Angewandtes Prüfen
   Prüfverfahren
   Messmittelübersicht
   Messverfahren
   Form & Lagetoleranzen
   Abweichungsarten
   Allgemeintoleranzen
   IATF 16949
   Umwelt & Energie
   Grundlagen der Statistik
   Statistische Standardverfahren
   Darstellen von Daten in Diagrammen
   Ermitteln der Stichprobengröße
   Standardabweichung, Normalverteilung
   Prozessfähigkeitsanalyse
   Korrelations- und Regressionsanalyse
   Messsystemanalyse
   Konfidenzintervall, Hypothesistests
   Regelkarten (SPC)
   Unsere Weiterbildung lehnt sich im SIX SIGMA Bereich an die allgemeinen Standards der ASQ (American Society for Quality), der DIN EN ISO 17024, der DIN EN ISO 29900 und der ISO 13053 an.
   Im Bereich des PROJEKTMANAGEMENT folgen wir den allgemeinen Vorgaben der Wirtschaft und Industrie sowie im speziellen Bereichen des agilen Projektmanagements (Scrum.org)
   Im Bereich des LEAN MANAGEMENTS folgen wir den Führungsprinzipien des SHINGO™ INSTITUTES (USA). Bei der Anwendung von Werkzeugen und Methoden, lehnen wir uns an die Lean Association (LEI) an.

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   Aachen

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Augsburg

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   12.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen