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KI-gestützte Prozess- und Kennzahlenanalyse im QM

E-Learning - IHK-Zentrum für Weiterbildung GmbH

In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie KI-gestützte Tools zur Analyse von QM-Daten wie Reklamationen, Ausschuss, Durchlaufzeiten und Auditfeststellungen einsetzen können. Sie erfahren, wie KI-Algorithmen Tabellen und Diagramme interpretieren, um kennzahlenbasierte Auswertungen und Maßnahmen zu generieren. Der Fokus liegt auf der praktischen Nutzung von Predictive Quality, ohne dass umfangreiche Programmierkenntnisse erforderlich sind. Steigern Sie Ihre Analysekompetenz und verbessern Sie Ihre QM-Prozesse mit modernen KI-Technologien.

Ihr Nutzen:

- Sie lernen, QM-Daten effizient zu analysieren und mit KI-Tools zu interpretieren.
- Sie erweitern Ihre Fähigkeit, kennzahlenbasierte Auswertungen und Maßnahmen mit Hilfe von KI zu erstellen.
- Sie erhalten einen Einblick in Predictive Quality, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
- Sie steigern die Prozess- und Qualitätsanalyse in Ihrem Unternehmen durch den gezielten Einsatz von KI.
Termin Ort Preis*
27.05.2026 online 320,00 €
02.09.2026 online 320,00 €
25.11.2026 online 320,00 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
- Typische QM-Daten im Fokus: Reklamationen, Ausschuss, Durchlaufzeiten, Auditfeststellungen
- KI zur Interpretation von Daten: Wie KI Tabellen und Diagramme analysiert und interpretiert
- Kennzahlen und Auswertungen: Mit KI einfache Auswertungen erstellen und Maßnahmen ableiten
- Predictive Quality: KI-gestützte Vorhersage von Qualitätstrends ohne Programmierkenntnisse
Dauer/zeitlicher Ablauf:
6 Stunden
Ziele/Bildungsabschluss:
Teilnahmebescheinigung /
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an:

- Qualitätsmanager, QM-Beauftragte und Führungskräfte
- Prozessverantwortliche, KVP-Moderatoren und interne Auditoren
- Alle, die KI für die Analyse von QM-Daten und Kennzahlen gewinnbringend einsetzen möchten

Voraussetzungen: Grundkenntnisse im Qualitätsmanagement sind von Vorteil, aber keine zwingende Voraussetzung.
Seminarkennung:
2513_262_02
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