KI-Entwicklung mit Six Sigma Black Belt – Weiterbildung

KI-Anwendungen entfalten ihren Nutzen im Unternehmen oft erst dann, wenn sie in bestehende Prozesse eingebettet und deren Wirkung sauber gemessen wird. Dieses Programm verbindet deshalb zwei Bereiche, die selten gemeinsam unterrichtet werden: die technischen Grundlagen der KI-Entwicklung und die Six-Sigma-Methodik auf Black-Belt-Niveau, mit der sich Verbesserungsprojekte datenbasiert und eigenverantwortlich leiten lassen. Wer beide Bereiche durchläuft, kann KI-Lösungen nicht nur bauen, sondern ihren Effekt auf reale Prozesse auch belastbar nachweisen.

Block 1 — Grundlagen der KI-Entwicklung Dieser Baustein vermittelt das technische Fundament, um KI-Anwendungen im Kontext von Prozess- und Messdaten zu verstehen und in eigenen Beispielen einzusetzen.

• Grundbegriffe künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens im Kontext von Prozessdaten
• Python-Grundlagen für die Auswertung und Aufbereitung von Prozess- und Messdaten
• Einbindung vortrainierter Modelle zur Unterstützung wiederkehrender Auswertungsaufgaben
• Grundlagen von Prompt Engineering für die Auswertung großer Datenmengen
• Aufbereitung und Bereinigung von Prozessdaten als Grundlage jeder Auswertung
• Einschätzen, wo KI-Auswertungen klassische statistische Verfahren sinnvoll ergänzen

Block 2 — Six Sigma: Grundlagen und DMAIC-Systematik Six Sigma Black Belt bezeichnet die Ebene, auf der Verbesserungsprojekte nicht nur unterstützt, sondern eigenverantwortlich geleitet werden. Dieser Block vermittelt die methodische Basis dafür.

• Herkunft und Zielsetzung der Six-Sigma-Methodik im Qualitätsmanagement
• Die DMAIC-Phasen Define, Measure, Analyze, Improve, Control im Detail
• Prozessfähigkeit und Streuung mit geeigneten Kennzahlen bewerten
• Statistische Grundwerkzeuge zur Auswertung von Prozessdaten
• Ursache-Wirkungs-Analysen zur systematischen Fehlersuche
• Rollen im Six-Sigma-Projekt zwischen Green-Belt- und Black-Belt-Ebene abgrenzen

Block 3 — Verbesserungsprojekte auf Black-Belt-Niveau leiten Aufbauend auf den methodischen Grundlagen vertieft dieser Block, wie ein Verbesserungsprojekt eigenständig geplant, geführt und zum nachhaltigen Abschluss gebracht wird.

• Ein Verbesserungsprojekt eigenverantwortlich definieren und abgrenzen
• Messsysteme für relevante Prozesskennzahlen aufbauen und absichern
• Komplexere statistische Auswertungen für die Analyze-Phase durchführen
• Verbesserungsschritte bewerten, priorisieren und pilotieren
• Kontrollpläne zur dauerhaften Absicherung erreichter Verbesserungen entwickeln
• Widerstände gegen Prozessveränderungen im Team erkennen und begleiten

Block 4 — KI-gestützte Prozessverbesserung Der vierte Block führt beide Bereiche zusammen: Wie lassen sich KI-Werkzeuge gezielt einsetzen, um einzelne Phasen eines Six-Sigma-Projekts zu unterstützen?

• Große Datenmengen aus der Measure-Phase KI-gestützt vorstrukturieren
• Muster in Prozessdaten mit Unterstützung von KI-Werkzeugen erkennen
• KI-gestützte Auswertungen kritisch gegen klassische statistische Methoden prüfen
• Automatisierte Reports für die Control-Phase eines Projekts konzipieren
• Grenzen des KI-Einsatzes bei sicherheits- oder qualitätskritischen Prozessen einordnen
• Ergebnisse aus KI- und Six-Sigma-Analysen gemeinsam für Entscheidungsträger aufbereiten

Praxisblock — Vom Prozessproblem zum abgesicherten Ergebnis

• Ein reales oder fiktives Prozessproblem für ein Verbesserungsprojekt definieren
• Ein Messsystem für die relevanten Prozesskennzahlen entwerfen
• Prozessdaten erheben, aufbereiten und statistisch auswerten
• Eine Ursache-Wirkungs-Analyse für das gewählte Prozessproblem erstellen
• Ein einfaches KI-gestütztes Auswertungsskript mit Python umsetzen
• Verbesserungsschritte aus der Analyse ableiten und priorisieren
• Eine Pilotumsetzung einer Verbesserungsschritt planen
• Einen Kontrollplan zur Absicherung des erreichten Zustands entwickeln
• Eine Prompt-Vorlage zur Unterstützung der Datenauswertung entwickeln
• Ergebnisse in einer nachvollziehbaren Projektdokumentation zusammenfassen
• Eine Kennzahlenübersicht für die dauerhafte Prozessüberwachung erstellen
• Das Projekt in einer Abschlusspräsentation für Entscheidungsträger aufbereiten

Die Verbindung aus KI-Entwicklung und Six Sigma Black Belt setzt an einer Lücke an, die in vielen Verbesserungsprojekten sichtbar wird: Klassische Six-Sigma-Projekte arbeiten mit soliden statistischen Werkzeugen, nutzen aber selten das Potenzial moderner KI-Auswertung; umgekehrt bleiben viele KI-Initiativen ohne strukturierte Methodik bei technischen Experimenten stehen, ohne ihren Effekt auf reale Prozesse belastbar zu belegen. Wer beide Bereiche verbindet, kann Prozessverbesserungen nicht nur vorschlagen, sondern sie mit anerkannter Methodik messen, verantworten und nachhaltig absichern — eine Kombination, die in produzierenden Unternehmen ebenso gefragt ist wie in datengetriebenen Dienstleistungsprozessen.

Das Programm richtet sich an Personen, die technisches KI-Grundlagenwissen mit einer anerkannten Methodik zur eigenverantwortlichen Leitung von Verbesserungsprojekten verbinden möchten.

• Qualitäts- und Prozessverantwortliche, die KI-Werkzeuge gezielt einbinden möchten
• Personen mit erster Programmiererfahrung, die sich Richtung Prozessoptimierung orientieren
• Fachkräfte aus Produktion oder Dienstleistung mit Interesse an datengetriebener Verbesserungsarbeit
• Mitarbeitende, die vom Green-Belt-Wissen zur eigenverantwortlichen Black-Belt-Rolle wechseln möchten

Der Unterricht findet live im virtuellen Klassenzimmer statt, mit aktiver Teilnahme per Mikrofon, Kamera und Chat. Theorie-Einheiten zu statistischen Methoden und KI-Grundlagen wechseln sich mit Übungsphasen, Praxistrainings und Fallstudienarbeiten ab, in denen ein durchgehendes Prozessbeispiel von der Datenerhebung bis zur Kontrollphase bearbeitet wird.

Da sich das Programm aus einzelnen, kombinierbaren Modulen zusammensetzt, richtet sich der zeitliche Gesamtumfang danach, welche Bausteine im KI- und Six-Sigma-Teil belegt werden. Der Unterricht findet live und terminiert statt.

Für den KI-Entwicklungsteil erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Kurszertifikat. Der Six-Sigma-Teil bereitet inhaltlich auf eine Zertifizierung als Six Sigma Black Belt vor, wie sie von unterschiedlichen Qualitätsorganisationen und Weiterbildungsanbietern weltweit vergeben wird.

Sein eigentlicher Mehrwert liegt in der Verbindung zweier Bereiche, die einzeln betrachtet unvollständig bleiben: KI-Kompetenz ohne Methodik zur Wirkungsmessung bleibt oft bei technischen Demonstrationen stehen, Six-Sigma-Methodik ohne KI-Unterstützung lässt Potenziale bei der Auswertung großer Datenmengen ungenutzt. Die Black-Belt-Ebene steht zudem für eigenverantwortliche Projektleitung — wer sie erreicht, führt Verbesserungsprojekte nicht mehr nur mit, sondern verantwortet sie von der Problemdefinition bis zur nachhaltigen Kontrolle. In Kombination mit KI-Grundlagenwissen lässt sich diese Verantwortung auf Prozesse übertragen, die zunehmend datenintensiv und komplex werden. Manche Teilnehmende nutzen das Programm als Sprungbrett ins klassische Qualitäts- und Prozessmanagement, andere Richtung datengetriebene Entscheidungsfindung oder technische KI-Anwendung — die Verbindung beider Zertifizierungsinhalte trägt in alle diese Richtungen gleichermaßen.