Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Typische QM-Daten im Fokus
Zu Beginn wird betrachtet, welche Daten im Qualitätsmanagement besonders relevant sind. Dazu gehören Reklamationen, Ausschuss, Durchlaufzeiten und Auditfeststellungen. Die Teilnehmer lernen, wofür diese Daten genutzt werden können: zur Prozesssteuerung, Problemerkennung, Wirksamkeitsprüfung, Priorisierung und Verbesserung.
Tabellen und Diagramme im QM richtig lesen
Die Teilnehmer lernen, Tabellen und Diagramme systematisch zu interpretieren. Dabei geht es um Zeitraum, Bezugsgröße, Kategorien, Vergleichslogik, absolute und relative Werte, Trends, Ausreißer, Vorher-/Nachher-Vergleiche, Pareto-Logik, Durchlaufzeiten und Auditfeststellungen als Datengrundlage.
KI zur Interpretation von Tabellen und Diagrammen
Es wird gezeigt, wie KI bei Tabellen und Diagrammen sinnvoll unterstützen kann: Auffälligkeiten benennen, Trends zusammenfassen, Vergleiche darstellen, gute Fragen an die Daten formulieren und Management-Zusammenfassungen vorbereiten. Gleichzeitig wird klar abgegrenzt, dass KI keine Ursachen ohne Nachweis behaupten darf.
Tabellen mit KI analysieren
In der ersten Praxisphase arbeiten die Teilnehmer mit einer vorbereiteten oder eigenen anonymisierten Datentabelle. Sie formulieren einen Prompt mit klarer Struktur, prüfen die KI-Ausgabe fachlich, markieren brauchbare und riskante Aussagen und schärfen den Arbeitsauftrag gezielt nach.
Kennzahlen sinnvoll aufbauen und nutzen
Im zweiten Teil wird geklärt, was eine brauchbare Kennzahl im QM ausmacht. Im Mittelpunkt stehen Prozessbezug, klare Definition, Aussagekraft, Handlungsrelevanz und Vergleichbarkeit. Die Teilnehmer lernen, Kennzahl, Ziel und Maßnahme sauber voneinander zu unterscheiden.
KI-gestützte KPI-Entwicklung im QM
Die Teilnehmer erfahren, wie KI bei KPI-Vorschlägen, Messmethoden, Auswertungsfragen, Maßnahmenideen und Management-Zusammenfassungen unterstützen kann. Dabei bleibt wichtig: KI kann Vorschläge liefern, aber Zielwerte, Relevanz und Maßnahmen müssen fachlich geprüft werden.
Predictive Quality realistisch einordnen
Predictive Quality wird pragmatisch eingeordnet. Es geht darum, Trends frühzeitig zu erkennen, Entwicklungen vorsichtig abzuschätzen und realistische Prognosefragen zu stellen. Gleichzeitig werden Grenzen deutlich: kleine Datenbasis, Scheingenauigkeit, instabile Daten und die Verwechslung von Trend und Prognose.
KPI-Logik mit KI entwickeln und prüfen
In der zweiten Praxisphase wählen die Teilnehmer einen eigenen oder bereitgestellten Prozess aus. Sie formulieren Prozessziel und Verbesserungsziel, nutzen KI für KPI-Vorschläge und Messmethoden, prüfen die Ergebnisse fachlich und leiten mögliche nächste Schritte ab.
Abschlussbeschreibung
Technische Voraussetzungen
Für die Teilnahme am Kurs wird Folgendes empfohlen:
- Webcam
- Headset (Kopfhörer mit Mikrofon)
Ablauf
Dieses Seminar findet zu 100% online statt. Bitte prüfen Sie im Vorfeld, ob Sie die technischen Voraussetzungen für die Teilnahme am Online-Unterricht erfüllen.
Bildungsurlaub
Für dieses Weiterbildungsangebot kann unter bestimmten Voraussetzungen Bildungsurlaub beantragt werden. Ob ein Anspruch besteht, hängt von den jeweiligen gesetzlichen Regelungen ab. In der Regel umfasst Bildungsurlaub bis zu fünf Arbeitstage pro Kalenderjahr bei fortgezahltem Arbeitsentgelt. Bitte beachten Sie die geltenden Regularien und besprechen Sie diese sowie die betrieblichen Anforderungen im Vorfeld mit Ihrem Arbeitgeber.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
6 Stunden
Ziele/Bildungsabschluss:
Teilnahmebescheinigung /
Zielgruppe:
- Qualitätsmanager, QM-Beauftragte und Mitarbeiter aus dem Qualitätsmanagement
- Fach- und Führungskräfte aus Qualität, Produktion, Logistik, Technik und Dienstleistung
- Prozessverantwortliche, KVP-Moderatoren und interne Auditoren
- Mitarbeiter, die Prozessrisiken, Fehlerbilder oder Verbesserungsmöglichkeiten systematisch bewerten möchten
- Mitarbeiter aus Fertigung, Montage, Prüfung, Reklamationsbearbeitung oder Prozessoptimierung
- Personen, die generative KI wie ChatGPT strukturiert, praxisnah und verantwortungsvoll für FMEA sowie Chancen- und Risikomanagement einsetzen möchten
Anforderungen
Grundkenntnisse im Qualitätsmanagement oder in der Prozessarbeit sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Technische KI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Seminarkennung:
2513_262_01
