Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Warum KI im QM nicht ungeregelt eingeführt werden sollte
Zu Beginn wird geklärt, was sich durch KI im Qualitätsmanagement verändert. KI wird Teil von Arbeitsabläufen, Routinetätigkeiten können schneller vorbereitet werden und Prüfung sowie Freigabe gewinnen an Bedeutung. Gleichzeitig entstehen neue Risiken durch ungeprüfte Aussagen, sensible Daten, uneinheitliche Ergebnisse und unklare Verantwortung.
Pilotbereiche und Anwendungsfälle sinnvoll auswählen
Die Teilnehmer lernen, warum ein klar abgegrenzter Pilotprozess sinnvoll ist und wie geeignete Pilotbereiche erkannt werden. Im Mittelpunkt stehen wiederkehrende QM-Aufgaben, klare Inputs, hoher Dokumentationsaufwand, überschaubare Risiken und sichtbarer Nutzen. Außerdem wird
gezeigt, wann ein Anwendungsfall für den ersten KI-Pilotprozess geeignet oder ungeeignet ist.
Rollen, Verantwortlichkeiten und Freigaben festlegen
Es wird gezeigt, welche Rollen bei der KI-Nutzung im QM erforderlich sind und warum Vorbereitung, Prüfung, Entscheidung und Freigabe klar geregelt werden müssen. Die Teilnehmer lernen typische Rollen wie QM-Verantwortlicher, Prozessverantwortlicher, Anwender, Prüfer/Freigeber, Datenschutz/IT und Führungskraft kennen.
Leitplanken für sichere KI-Nutzung im QM
Die Teilnehmer erarbeiten zentrale Leitplanken für den KI-Einsatz: Datenleitplanke, Quellenleitplanke, Qualitätsleitplanke sowie Prüfung und Freigabe als verbindender Rahmen. Dabei geht es um erlaubte und nicht erlaubte Daten, anonymisierte Informationen, freigegebene Quellen, prüfbare Ergebnisse und offene Punkte.
KI-Pilotprozess im QM auswählen und vorbereiten
In der ersten Praxisphase wählen die Teilnehmer einen geeigneten KI-Anwendungsfall aus und prüfen diesen auf Nutzen, Risiko, Datenlage, Prüfaufwand und Standardisierungspotenzial. Ziel ist ein KI-Pilotprozess, der später als wiederholbare Arbeitsweise beschrieben und auf mehrere Mitarbeiter übertragen werden kann.
KI im kontinuierlichen Verbesserungsprozess einsetzen
Im zweiten Teil wird KI als Unterstützung im KVP betrachtet. Die Teilnehmer lernen, wie KI im PDCA-Zyklus helfen kann: Informationen strukturieren, Maßnahmen vorbereiten, Ergebnisse auswerten und Lessons Learned in Standards zurückführen.
Promptlogik für KVP-Aufgaben anwenden
An einem KVP-Beispielfall wird gezeigt, wie KI Hinweise, Probleme und Rückmeldungen strukturieren kann, ohne Ursachen oder Maßnahmen vorschnell festzulegen. Die Teilnehmer lernen, KI-Ausgaben zu prüfen, offene Punkte zu markieren und Maßnahmen sowie Prüfpunkte gezielt nachzuschärfen.
KI-Einführungsfahrplan im QM aufbauen
Es wird gezeigt, welche Bausteine ein pragmatischer KI-Einführungsfahrplan enthalten sollte: Ziele, Anwendungsfälle, Rollen, Datenregeln, Freigaben, Schulung, Feedback und KVP-Schleife. Dadurch wird KI-Einführung nicht als einmaliges Toolprojekt, sondern als geregelter QM-Prozess verstanden.
KI-Einführung als KVP-Prozess steuern
Die Teilnehmer lernen, einen KI-Pilotprozess zu beobachten, Erfolgskriterien festzulegen, Feedback aus der Nutzung zu sammeln und Regeln, Prompts, Leitplanken sowie Freigaben auf Basis der Erfahrungen weiterzuentwickeln.
KI-Roadmap für das eigene QM erstellen
In der zweiten Praxisphase erstellen die Teilnehmer eine KI-Roadmap für den eigenen QM-Bereich. Dabei werden Ziel, Start-Anwendungsfall, weitere mögliche Anwendungsfälle, Rollen, Datenregeln, Prüf- und Freigabewege, Schulung, Feedback und nächste Schritte festgelegt.
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 KI-Anwendungen im QM strukturiert einführen oder bewerten möchten
- Personen mit Verantwortung für QM-Prozesse, Arbeitsanweisungen, Auditvorbereitung, Maßnahmenmanagement oder KVP
- Mitarbeiter, die Leitplanken, Rollen, Freigaben oder interne Regeln für den Einsatz generativer KI im QM entwickeln möchten
Anforderungen
Grundkenntnisse im Qualitätsmanagement oder in der Prozessarbeit sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.
Technische KI- oder Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.
Seminarkennung:
2515_262_02
