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Prozesse strukturiert aufnehmen, dokumentieren und mit KI zu brauchbaren Arbeitsständen weiterentwickeln

Prozessmanagement gehört zu den zentralen Aufgaben im Qualitätsmanagement. Prozesse müssen verstanden, beschrieben, dokumentiert und bei Bedarf verbessert werden. In der Praxis fehlt dafür jedoch häufig die Zeit oder die vorhandenen Informationen liegen nur als Stichpunkte,
Erfahrungswissen oder uneinheitliche Beschreibungen vor.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie sie Prozesse mit bewährten QM-Methoden wie SIPOC, IPO und Flussdiagramm strukturiert aufnehmen und anschließend mit generativer KI weiterverarbeiten können. Im Mittelpunkt steht nicht die KI als Ersatz für Prozesswissen, sondern als Unterstützung bei Strukturierung, Formulierung, Dokumentation und der Vorbereitung erster Arbeitsstände.

Die Teilnehmer erfahren, wie aus einer groben Prozesssicht Schritt für Schritt eine klarere Prozessbeschreibung entsteht. SIPOC hilft dabei, den Prozessrahmen, Inputs, Outputs und Kunden sichtbar zu machen. IPO vertieft die einzelnen Prozessschritte mit Input, Tätigkeit, Output,
Verantwortung und Schnittstellen. Das Flussdiagramm macht den Ablauf anschließend visuell verständlich.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Frage, wie aus gut erfassten Prozessinformationen mit KI-Unterstützung erste Entwürfe für Prozessbeschreibungen, Checklisten oder Arbeitsanweisungen entstehen können. Gleichzeitig wird gezeigt, warum KI den realen Ist-Prozess nicht automatisch kennt, warum fachliche Prüfung unverzichtbar bleibt und wie KI-Ergebnisse gezielt nachgeschärft werden.

Nutzen
- Sie lernen, Prozesse mit SIPOC, IPO und Flussdiagramm strukturiert aufzunehmen und verständlich darzustellen.
- Sie erkennen, wie KI im Prozessmanagement sinnvoll unterstützen kann - zum Beispiel beim Strukturieren, Formulieren, Vereinheitlichen und Vorbereiten von Arbeitsständen.
- Sie verstehen, warum die reale Prozessaufnahme immer vor dem KI-Einsatz stehen muss.
- Sie können aus strukturierten Prozessinformationen erste Entwürfe für Prozessbeschreibungen oder Arbeitsanweisungen mit KI vorbereiten.
- Sie lernen, gute Arbeitsaufträge an KI zu formulieren und dabei Ziel, Kontext, Prozessinformationen, Format und Prüfkriterien bewusst zu steuern.
- Sie können KI-Ausgaben zu Prozessdokumentationen und Arbeitsanweisungen fachlich prüfen, bewerten und gezielt verbessern.
- Sie erkennen typische Risiken wie zu allgemeine Formulierungen, erfundene Zwischenschritte, unklare Rollen oder fehlenden Bezug zum realen Prozess.
- Sie erhalten eine praxistaugliche Vorgehensweise, um KI verantwortungsvoll in Prozessaufnahme, Dokumentation, Einarbeitung, Auditvorbereitung und KVP einzusetzen.

Anforderungen
Grundkenntnisse im Qualitätsmanagement oder Prozessmanagement sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Technische KI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

In dem Kurs Data Science Crash Course mit Python erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

 

Im Modul Künstliche Intelligenz mit Python erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in Python so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

 

Das Modul Machine Learning mit Python geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

 

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit Python, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

 

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

KI im Job: Praxisnah lernen, produktiver arbeiten!
Der Lehrgang KI Tool Expert (IHK) bietet Ihnen umfassende Kenntnisse und praxisnahe Fähigkeiten im Umgang mit modernen KI-Tools. In 80 Unterrichtseinheiten, verteilt auf 6 Lernmodule, lernen Sie die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz kennen und erhalten tiefgehende Einblicke in die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von KI.

Zu Beginn werden die grundlegenden Prinzipien der KI erklärt, um ein solides Verständnis für die Funktionsweise von Künstlicher Intelligenz zu schaffen. Anschließend widmen Sie sich der Anwendung von KI-Tools in der Textarbeit, um effizienter im Büroalltag zu arbeiten. Sie erfahren, wie Sie diese Technologien gezielt für die Automatisierung und Optimierung von Aufgaben einsetzen können.

Darüber hinaus lernen Sie den kreativen Einsatz von KI-Tools kennen: Erstellen Sie mühelos Grafiken und Präsentationen und entdecken Sie die Möglichkeiten von KI in den Bereichen Bild-, Audio- und Videobearbeitung. Im abschließenden Modul vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in der Datenanalyse und nutzen KI, um wertvolle Einblicke aus komplexen Datensätzen zu gewinnen.

Nutzen Sie diese Weiterbildung, um sich zukunftssichere Fähigkeiten anzueignen und die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen aktiv mitzugestalten!

- Gemeinschaftliches Lernen in kleinen Lerngruppen
- Vertiefung durch Praxisaufgaben
- Live-Austausch mit Fachexperten und individuelle Aufgabenbetreuung
- Entwicklung einer KI-Nutzungsplanung für das eigene Unternehmen

Strategien, Strukturen, Kultur - ganzheitlich transformieren mit dem Zertifikatslehrgang Chief Transformation Officer (CTO)
Die digitale Transformation verändert die Geschäftswelt in einem nie dagewesenen Ausmaß. Märkte und traditionelle Geschäftsmodelle werden aufgebrochen, Technologien beschleunigen den Wandel, und bisher feste Branchengrenzen verschwimmen zunehmend. Um in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich zu bleiben, müssen Unternehmen jeder Größe und Branche ihre Strategien, Organisationsstrukturen und Unternehmenskulturen kontinuierlich anpassen. Transformation ist nicht länger optional - sie ist der Schlüssel zum Überleben und Wachstum.

Der Zertifikatslehrgang Chief Transformation Officer (CTO) vermittelt Ihnen das notwendige Know-how, um diesen Wandel ganzheitlich und erfolgreich zu steuern. Sie erlernen nicht nur die Implementierung digitaler Technologien, sondern auch die strategischen und kulturellen Voraussetzungen, um den Veränderungsprozess nachhaltig zu verankern. Der Lehrgang kombiniert praxisnahe Einblicke in erfolgreiche Transformationen anderer Unternehmen mit einem umfassenden Verständnis für die menschlichen und organisatorischen Dimensionen des Wandels.

Nach Abschluss des Lehrgangs verfügen Sie über Wissen zu aktuellen technologischen Entwicklungen und deren Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette, ein tiefes Verständnis für die Transformation von Organisationsstrukturen sowie die Fähigkeit, zukunftsfähige Arbeitsmodelle und Führungsstrategien zu entwickeln. Als Chief Transformation Officer sind Sie gerüstet, um die Weichen für die digitale Zukunft Ihres Unternehmens zu stellen und Wandel aktiv zu gestalten.

Verwandeln Sie Ihre Mitarbeitende in die starken Führungskräfte von morgen

Die Welt verändert sich in einem rasanten Tempo. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Ihre Führungskräfte fähig sind, sich anzupassen. Das einzigartige Programm Leader of the Future hilft Ihnen dabei, zukunftsfähige Führungskräfte zu entwickeln: Ein internationales Training, das Führungskräfte aus ganz Europa zusammenbringt, um gemeinsam zu lernen, zu experimentieren und Erfahrungen auszutauschen. Großartige Führungskräfte sind vertrauenswürdig, authentisch, integer und liefern Ergebnisse. Sie inspirieren und befähigen ihre Teams und bauen eine Kultur des Erfolgs auf. Cegos hilft Ihren Führungskräften, dies zu erreichen. Während des gesamten Programms werden die Teilnehmenden mit den wichtigsten Instrumenten der Mitarbeiterführung vertraut gemacht, die von den renommiertesten Business Schools der Welt entwickelt wurden. Feedback von Kollegen, Beobachtungen und Selbstreflexion schärfen das Bewusstsein für das Verhalten einer Führungskraft. Die Ergebnisse sind überraschend und wirken wie ein Katalysator für eine echte Transformation. Die Teilnehmenden werden sich auf eine einzigartige Reise begeben, die weit über das Online-Training hinausgeht. Sie werden herausgefordert und aus ihrer Komfortzone geholt, um ihren wahren Führungsstil näher zu kommen. Es ist eine intensive und immersive Erfahrung voller Austausch, Herausforderungen, Emotionen und Einsichten. Ist Ih...

Der Wandel im Controlling geht über klassisches Reporting hinaus: Künstliche Intelligenz ermöglicht es, Prozesse effizienter zu gestalten und neue Formen der Analyse und Entscheidungsunterstützung zu schaffen. In diesem Qualifizierungsprogramm lernst du, wie du KI konkret in Finance- und Controlling-Prozessen einsetzt – von der Auswertung von Dokumenten über automatisierte Reports bis hin zu ersten KI-gestützten Workflows. Anhand praxisnaher Use Cases entwickelst du Schritt für Schritt eigene Automationen und einfache KI-Systeme.
Dabei arbeitest du überwiegend mit No-/Low-Code-Ansätzen und nutzt KI gezielt zur Unterstützung bei technischen Aufgaben. Das Seminar verbindet eine klare methodische Vorgehensweise mit konkreten Anwendungsbeispielen – mit dem Ziel, KI sinnvoll, ohne großen Programmieraufwand und umsetzbar im eigenen Unternehmen einzusetzen.

Data Science Kurs für Anfänger: Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python
Unser dreitägiges Seminar vermittelt praxisorientierte Grundlagen der Datenanalyse und des Machine Learning mit Python. Sie lernen, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, mit pandas aufzubereiten und mit seaborn sowie matplotlib zu visualisieren. Der Fokus liegt auf der eigenständigen Umsetzung von Algorithmen mit scikit-learn - von Regression und Klassifikation bis hin zu Clustering.

Nach dem Kurs können Sie:
- Daten bereinigen und analysieren,
- eigene Python-Funktionen schreiben,
- Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren und bewerten.

Die Schulung kombiniert fundiertes Basiswissen mit praktischen Übungen, sodass Sie direkt in der Lage sind, erste Data-Science-Projekte selbstständig umzusetzen.

In diesem Kurs erfahren IT-Expert:innen, wie sie zentrale Windows-Server-Workloads und -Dienste mithilfe lokaler, hybrider und cloudbasierter Technologien verwalten.

Prozessrisiken erkennen, FMEA-Arbeitsstände mit KI vorbereiten und Chancen sowie Risiken gezielt ableiten

FMEA sowie Chancen- und Risikomanagement gehören zu den wichtigen Methoden, um Qualitätsprobleme nicht erst im Nachhinein zu bearbeiten, sondern frühzeitig zu erkennen, zu bewerten und gezielt vorzubeugen. Gerade bei neuen, geänderten oder kritischen Prozessen ist es entscheidend, mögliche Fehlerbilder, Ursachen, Folgen und Maßnahmen strukturiert zu betrachten.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie eine Prozess-FMEA aufgebaut ist, wie potenzielle Fehler, Folgen und Ursachen sauber getrennt werden und wie Risiken mit Bedeutung, Auftreten und Entdeckung bewertet werden können. Im Fokus steht dabei eine praxisnahe Prozess-FMEA, zum Beispiel an einem Fertigungs- oder Bearbeitungsschritt.

Darauf aufbauend wird gezeigt, wie generative KI sinnvoll in der FMEA unterstützen kann. KI kann erste Arbeitsfassungen vorbereiten, mögliche Fehlerbilder, Folgen und Ursachen strukturieren, Formulierungen schärfen und Maßnahmenideen anstoßen. Gleichzeitig wird klar abgegrenzt, was KI nicht leisten darf: Bewertungen nicht eigenständig festlegen, dem realen Prozess keine Fakten andichten und keine fachliche Prüfung im Team ersetzen.

Im zweiten Teil des Seminars wird der Blick auf prozessbezogene Chancen und Risiken erweitert. Die Teilnehmer lernen, Risiken und Chancen aus Prozessschritten, Inputs, Tätigkeiten, Outputs und Übergaben abzuleiten. Dabei wird deutlich, wie sich Chancen- und Risikomanagement von der FMEA unterscheidet: Die FMEA betrachtet konkrete Fehlermöglichkeiten tiefer und fehlerbezogener, während Chancen und Risiken breiter auf Prozesswirkungen und Verbesserungsmöglichkeiten ausgerichtet sind.

Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der sicheren Anwendung von KI: KI unterstützt bei der Vorbereitung von Arbeitsständen, Formulierungen und Maßnahmenideen. Auswahl, Bewertung, Priorisierung und Verantwortung bleiben jedoch immer beim Team und bei den fachlich zuständigen Personen.

Ihr Nutzen:

- Sie lernen die Grundlogik der Prozess-FMEA praxisnah kennen und können Fehlerbild, Folgen und Ursachen sauber voneinander trennen.
- Sie verstehen, wie Bedeutung, Auftreten und Entdeckung zur Risikobewertung genutzt werden und wo die Grenzen einer rein zahlenbasierten Priorisierung liegen.
- Sie erkennen, wie KI in der FMEA sinnvoll unterstützen kann - zum Beispiel beim Vorbereiten erster Arbeitsfassungen, beim Strukturieren von Fehlerbildern, Folgen und Ursachen sowie bei Maßnahmenideen.
- Sie lernen, gute KI-Arbeitsaufträge für FMEA-Anwendungen zu formulieren und dabei Ziel, Prozessschritt, Fehlerbild, bekannte Fakten, Format und Prüfkriterien bewusst zu steuern.
- Sie können KI-Ergebnisse in der FMEA fachlich prüfen, nachschärfen und in eine brauchbare Arbeitsfassung überführen.
- Sie verstehen, warum Bewertung, Priorisierung und Freigabe nicht an KI abgegeben werden dürfen.
- Sie lernen, prozessbezogene Chancen und Risiken aus IPO- oder Prozessschritten abzuleiten und pragmatisch zu bewerten.
- Sie erkennen, wie KI im Chancen- und Risikomanagement als Strukturierungs- und Formulierungshilfe genutzt werden kann.
- Sie erhalten eine praxistaugliche Vorgehensweise, um FMEA, Chancen- und Risikomanagement sowie KI-Unterstützung methodisch sauber miteinander zu verbinden.

KI-Anwendungen im Qualitätsmanagement sicher auswählen, regeln und in den Verbesserungsprozess integrieren

Viele Unternehmen testen bereits generative KI im Qualitätsmanagement - zum Beispiel für Prozessbeschreibungen, Arbeitsanweisungen, Ursachenanalysen, Auditfragen, Maßnahmenformulierungen oder Managementberichte. Häufig bleibt die Nutzung jedoch punktuell: Einzelne Anwender probieren KI aus, ohne dass klare Regeln, Rollen, Prüfungen oder Freigaben festgelegt sind.

In diesem Seminar lernen die Teilnehmer, wie KI im Qualitätsmanagement nicht nur ausprobiert, sondern strukturiert und verantwortungsvoll eingeführt werden kann. Der Fokus liegt auf der Frage, wie aus einzelnen KI-Anwendungen eine geregelte Arbeitsweise entsteht, die im QM-Alltag Nutzen bringt und gleichzeitig Risiken begrenzt.

Die Teilnehmer erfahren, wie geeignete Pilotbereiche und Anwendungsfälle ausgewählt werden, welche Rolle Nutzen, Risiko, Datenlage und Prüfaufwand spielen und warum ein kleiner, klar abgegrenzter KI-Pilotprozess oft sinnvoller ist als ein breiter ungeregelter Rollout. Dabei wird deutlich: Ein guter Prompt allein reicht nicht aus. Für den Einsatz im QM braucht es Prozesse, Rollen, Verantwortlichkeiten, Prüfung, Freigaben und einfache Leitplanken.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der sicheren Nutzung von KI im QM: Welche Daten dürfen eingegeben werden? Welche Quellen darf KI nutzen? Welche Anforderungen müssen KI-Ergebnisse erfüllen? Und wann sind Prüfung, Freigabe oder Dokumentation notwendig? Die Teilnehmer lernen eine praxistaugliche Logik kennen, um KI-Anwendungsfälle einzuordnen und KI-Ergebnisse angemessen zu steuern.

Im zweiten Teil des Seminars wird KI als Bestandteil des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses betrachtet. KI kann helfen, KVP-Ideen, Auditfeststellungen, Reklamationen, Kennzahlen oder Lessons Learned zu strukturieren, Maßnahmen prüfbarer zu formulieren und Verbesserungen später wieder in Standards, Arbeitsanweisungen, Checklisten oder Schulungen zurückzuführen. Abschließend erstellen die Teilnehmer eine KI-Roadmap für das eigene QM.

Nutzen
- Sie verstehen, warum KI im Qualitätsmanagement nicht ungeregelt eingeführt werden sollte.
- Sie erkennen, welche Risiken entstehen können, wenn KI-Ergebnisse ungeprüft übernommen oder sensible Daten unkontrolliert eingegeben werden.
- Sie lernen, geeignete Pilotbereiche und KI-Anwendungsfälle im QM auszuwählen.
- Sie können Anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko, Datenlage, Prüfaufwand und Standardisierungspotenzial bewerten. (KI-Steckbrief)
- Sie verstehen, welche Rollen bei geregelter KI-Nutzung im QM wichtig sind: QM-Verantwortlicher, Prozessverantwortlicher, Anwender, Prüfer/Freigeber, Datenschutz/IT und Führungskraft.
- Sie lernen eine einfache Freigabelogik kennen: direkt nutzbar, prüfpflichtig, freigabepflichtig oder nicht erlaubt.
- Sie können Leitplanken für Daten, Quellen, Qualität, Prüfung und Freigabe definieren.
- Sie erkennen, wann ein KI-Nutzungsvermerk bei QM-relevanten Ergebnissen sinnvoll ist.
- Sie lernen, KI sinnvoll in den kontinuierlichen Verbesserungsprozess einzubinden.
- Sie entwickeln eine KI-Roadmap für den eigenen QM-Alltag und leiten konkrete nächste Schritte ab.