AI in Robotics with Six Sigma Black Belt

Dieser Kurs verbindet zwei leistungsstarke Disziplinen zu einer praxisnahen Weiterbildung: KI in der Robotik und die Six-Sigma-Black-Belt-Zertifizierung. Im Robotik-Teil erwerben Teilnehmende das Fachwissen, um KI-Systeme in automatisierten Fertigungs- und Logistikumgebungen zu planen, einzuführen und zu betreiben. Der Six-Sigma-Teil lehrt die strukturierte DMAIC-Methodik sowie statistische Prozesskontrolle, die in der Industrie auf Black-Belt-Niveau angewendet werden. Zusammen ermöglicht dieses Programm, intelligente Robotiklösungen nicht nur technisch umzusetzen, sondern auch datengetrieben zu qualifizieren und Fehlerraten systematisch zu senken.

Modul 1 – KI in der Robotik Der erste thematische Schwerpunkt widmet sich den technischen Grundlagen und modernen Einsatzszenarien von KI in der Robotik. Teilnehmende lernen, wie neuronale Netze, Reinforcement Learning und Computer-Vision-Algorithmen Robotersysteme befähigen, komplexe Aufgaben in dynamischen Umgebungen autonom zu erledigen.

• Architekturen und Trainingsverfahren von KI-Modellen für Robotikaufgaben
• Computer Vision für Objekterkennung, Greifplanung und Qualitätskontrolle
• Reinforcement Learning und Simulationsumgebungen für Robotersteuerung
• Mensch-Roboter-Kollaboration (MRC/Cobots) und Sicherheitsanforderungen
• Sensorintegration (Lidar, Kamera, Kraft-Momenten-Sensoren) und Datenfusion
• Einführung in ROS (Robot Operating System) als Middleware-Plattform

Modul 2 – Six Sigma Black Belt Der zweite Schwerpunkt führt vollständig in die Six-Sigma-Black-Belt-Methodik ein. Dieser Zertifizierungsstand setzt voraus, dass Teilnehmende komplexe Qualitätsprojekte eigenständig leiten und statistische Analysen auf hohem Niveau durchführen können. Die Inhalte orientieren sich am international anerkannten DMAIC-Rahmen.

• Define-Phase: Projektcharter, Stakeholder-Analyse, VOC und CTQ-Ableitung
• Measure-Phase: Messsystemanalyse (MSA/Gage R&R), Prozesskapazitätsindizes Cp und Cpk
• Analyze-Phase: Hypothesentests, Regressionsanalyse, ANOVA und Fishbone-Diagramme
• Improve-Phase: Design of Experiments (DoE), FMEA und Lösungsimplementierung
• Control-Phase: Regelkarten (SPC), Kontrollpläne und nachhaltige Prozessstabilisierung
• Lean-Methoden als Ergänzung: 5S, Value Stream Mapping, Kaizen

Modul 3 – Integration: KI trifft Qualitätsmanagement Wie KI-Auswertungen und Six-Sigma-Analysen in der Praxis zusammenwirken, steht im Zentrum dieses Moduls. Daten aus KI-Robotiksystemen werden als Grundlage für statistische Prozessüberwachung eingesetzt, was eine besonders leistungsstarke Qualitätssicherung ermöglicht.

• Echtzeit-Datenströme aus Robotiksystemen als Eingang für SPC-Regelkarten
• Anomalie-Erkennung mit ML-Modellen zur Frühwarnung vor Prozessabweichungen
• KI-gestützte Ursachenanalyse (Root Cause Analysis) in automatisierten Linien
• Digitale Zwillinge und ihre Rolle bei der Six-Sigma-Prozessoptimierung
• Fallstudien: Fehlerreduktion in automatisierten Montagelinien der Automobilindustrie
• Schnittstellen zwischen MES-Systemen, Roboteranlagen und Analyseplattformen

Modul 4 – Praxisprojekte und Prüfungsvorbereitung Die praktische Phase umfasst realitätsnahe Aufgabenstellungen, die beide Themenbereiche verknüpfen. Teilnehmende arbeiten an konkreten Szenarien, die typischen Zertifizierungsaufgaben für den Six-Sigma-Black-Belt-Abschluss und der Hersteller-Prüfung des Robotik-Teils entsprechen.

• Analyse eines fehlerhaften Fertigungsprozesses mit DMAIC und KI-Datenauswertung
• Konfiguration eines kollaborativen Roboters mit KI-basierter Qualitätsprüfung
• Erstellung eines vollständigen Projektcharters für ein Black-Belt-Verbesserungsprojekt
• Statistische Auswertung von Produktionsdaten mit SPC-Software und ML-Ergänzung
• Simulation einer Robotikzelle im virtuellen Modell und Bewertung mit Six-Sigma-Metriken
• Vorbereitung auf die schriftliche Black-Belt-Prüfung mit typischen Aufgabenformaten
• Simulation von Prüfungsszenarien für den Robotik- und KI-Zertifizierungsteil
• Entwicklung einer Präsentation für ein abgeschlossenes Verbesserungsprojekt
• Optimierung eines Logistikroboters auf Basis statistisch nachgewiesener Schwachstellenanalyse
• Reflexion von Lernergebnissen anhand konkreter Produktionskennzahlen (OEE, Sigma-Level)
• Prüfung auf Konsistenz und Plausibilität aller eingesetzten Methoden im Gesamtprojekt
• Abschlussbesprechung mit Trainern zu individuellem Feedback und Prüfungsbereitschaft

Der Unterricht findet live im virtuellen Klassenzimmer statt. In den New Horizons Centern stehen Teilnehmenden moderne PC-Arbeitsplätze mit zwei Bildschirmen zur Verfügung; eine HomeOffice-Teilnahme ist ebenfalls genehmigt. Praxiserfahrene Dozenten und Trainer vermitteln die Inhalte im Wechsel von Theorie-Einheiten, Übungsphasen und Fallstudienarbeiten.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte aus Technik, Fertigung und IT, die beide Disziplinen in ihrer Berufsrolle zusammenführen wollen.

• Produktionsingenieure und Automatisierungstechniker, die KI-Kompetenz aufbauen wollen
• Quality-Manager und Six-Sigma-Green-Belts, die auf Black-Belt-Niveau aufsteigen
• Robotik-Entwickler, die ihre Arbeit mit statistischen Qualitätsmethoden untermauern möchten
• IT-Fachkräfte aus der Fertigungsindustrie, die beide Zertifizierungen anstreben
• Projektleiter in industriellen Transformationsprojekten mit KI- und Qualitätsbezug

Das Kursformat kombiniert Live-Unterricht im virtuellen Klassenzimmer mit strukturierten Selbstlernphasen. Teilnehmende können entweder von einem der New Horizons Center aus teilnehmen oder aus dem HomeOffice. Theorie-Einheiten werden durch direkte Übungsphasen ergänzt, in denen Werkzeuge wie SPC-Software, FMEA-Vorlagen und KI-Entwicklungsumgebungen aktiv eingesetzt werden. Fallstudien und Projektaufgaben sorgen dafür, dass der Unterricht eng an industriellen Praxisszenarien bleibt.

Das Programm ist auf Vollzeitbasis ausgelegt und hat eine Laufzeit von mehr als einem Monat bis zu drei Monaten. Da die Module individuell kombinierbar sind, kann die genaue Kursdauer je nach gewähltem Lernpfad variieren. Einzelne Starttermine sowie Teilzeitalternativen sind nach Absprache möglich.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie das Lehrgangszertifikat von New Horizons. Der Six-Sigma-Black-Belt-Anteil des Programms bereitet auf die anerkannte Black-Belt-Prüfung vor; das Zertifikat wird nach Bestehen der entsprechenden Prüfung vergeben. Beide Nachweise dokumentieren die erworbenen Kenntnisse gegenüber potenziellen Arbeitgebern in der Industrie.

Wer sowohl KI in der Robotik als auch Six Sigma Black Belt beherrscht, ist auf dem Arbeitsmarkt in einer Nischenposition, die industrielle Unternehmen zunehmend aktiv suchen. Fertigungsbetriebe, die Robotiksysteme einführen, brauchen nicht nur technische Spezialisten, sondern auch Fachkräfte, die Prozessqualität statistisch nachweisen und kontinuierlich verbessern können. Diese Kombination befähigt dazu, beide Rollen in einer Person zu vereinen. Die Verknüpfung von datengetriebenen KI-Analysen mit dem DMAIC-Regelkreis gibt Absolventinnen und Absolventen ein methodisches Werkzeugset, das über die bloße Bedienung von Softwarewerkzeugen hinausgeht. Prozessverbesserungen können schneller identifiziert, mit statistischen Methoden belegt und nachhaltig in den Produktionsalltag überführt werden. Das ist besonders in Branchen mit hohen Qualitätsanforderungen wie Automotive, Medizintechnik oder Luft- und Raumfahrt von strategischem Vorteil. Als Abschluss dieses Qualifizierungsprogramms stehen zwei anerkannte Zertifikate, die zusammen ein Kompetenzprofil ergeben, das auf dem deutschen und internationalen Arbeitsmarkt für Industrie-4.0-Positionen relevant ist. Wer beide Bereiche strategisch verbindet, kann auch intern in Unternehmen als Brückenbauer zwischen KI-Entwicklungsteams und Qualitätsabteilungen wirken.