KI-Modelle mit sklearn für Wirtschaftsingenieure – Kurs

Dieser Kurs vermittelt klassische KI-Modelle mit der Python-Bibliothek scikit-learn aus der Perspektive des Wirtschaftsingenieurwesens, das technische Prozesse mit wirtschaftlicher Optimierung verbindet. Teilnehmende entwickeln und wenden analytische Methoden zur Interpretation großer Datenmengen an, identifizieren Muster und Trends in technischen und wirtschaftlichen Prozessdaten und setzen Automatisierungen sowie Machine-Learning-Technologien gezielt für die Prozessoptimierung ein. Ein durchgehender Schwerpunkt liegt auf der prozessorientierten Umsetzung in Zusammenarbeit mit angrenzenden Abteilungen, da technische Lösungen im Wirtschaftsingenieurwesen selten isoliert entstehen. Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die sich in Richtung Wirtschaftsingenieurwesen entwickeln möchten. Technische und wirtschaftliche Fragestellungen werden dabei bewusst nicht getrennt, sondern durchgängig gemeinsam betrachtet.

Modul 1 – Methodisches Vorgehen in der Datenanalyse mit scikit-learn Der erste Block vermittelt ein methodisches Vorgehen zur Interpretation großer Datenmengen mit scikit-learn. Teilnehmende entwickeln analytische Methoden, die sich sowohl auf technische als auch auf wirtschaftliche Fragestellungen im Ingenieurwesen anwenden lassen. Dieser Block schafft damit das methodische Fundament für die folgenden, stärker anwendungsorientierten Module.

• Methodisches Vorgehen bei der Interpretation großer Datenmengen
• Funktionsweise von scikit-learn als Werkzeug für klassische KI-Modelle
• Einordnung, welche Fragestellungen sich für klassische KI-Modelle eignen
• Entwicklung analytischer Methoden für technische Fragestellungen
• Übertragung analytischer Methoden auf wirtschaftliche Fragestellungen
• Auswahl geeigneter Modelltypen je nach Datenlage
• Bewertung der Datenqualität als Grundlage belastbarer Analysen
• Dokumentation des methodischen Vorgehens für Nachvollziehbarkeit

Modul 2 – Mustererkennung in technischen und wirtschaftlichen Prozessdaten Der zweite Block vertieft die Identifikation von Mustern und Trends in Prozessdaten aus Technik und Wirtschaft. Teilnehmende lernen, unstrukturierte Informationen systematisch zu verarbeiten und auszuwerten, um daraus belastbare Erkenntnisse für die Prozessoptimierung abzuleiten.

• Identifikation von Mustern und Trends in Prozessdaten
• Systematische Verarbeitung unstrukturierter Informationen
• Zusammenführung technischer Messreihen mit wirtschaftlichen Kennzahlen
• Auswertung technischer Messdaten mit klassischen KI-Modellen
• Auswertung wirtschaftlicher Kennzahlen im Prozesskontext
• Verknüpfung technischer und wirtschaftlicher Datenquellen
• Einordnung erkannter Muster für die Prozessoptimierung
• Grenzen automatisierter Mustererkennung in technischen Prozessen

Modul 3 – Automatisierung und Machine-Learning-Einsatz in Ingenieurprozessen Der dritte Block zeigt, wie Automatisierungen und Machine-Learning-Technologien gezielt in Ingenieurprozessen eingesetzt werden, um wiederkehrende Aufgaben zu optimieren und Prozesse effizienter zu gestalten.

• Gezielter Einsatz von Automatisierungen in Ingenieurprozessen
• Anwendung von Machine-Learning-Technologien auf technische Abläufe
• Auswahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Prozessziele
• Überwachung und Qualitätssicherung automatisierter Prozesse
• Einschätzung der Wirtschaftlichkeit von KI-gestützten Automatisierungen
• Umgang mit Fehlern und Abweichungen in automatisierten Ingenieurprozessen
• Dokumentation automatisierter Prozesse für spätere Optimierungen

Modul 4 – Prozessorientierte Umsetzung in Zusammenarbeit mit angrenzenden Abteilungen Der vierte Block überträgt die technischen Inhalte auf die praktische, prozessorientierte Umsetzung. Da Wirtschaftsingenieur:innen typischerweise mit mehreren Abteilungen zusammenarbeiten, steht die Koordination dieser Zusammenarbeit im Mittelpunkt.

• Prozessorientierte Umsetzung von KI-Projekten im Unternehmen
• Koordination der Zusammenarbeit mit angrenzenden Abteilungen
• Abstimmung von Zeitplänen zwischen technischen und betrieblichen Teams
• Kommunikation technischer Inhalte an nicht-technische Fachbereiche
• Einbindung von Produktions- und Wirtschaftsperspektive in KI-Projekte
• Sicherstellung der Anschlussfähigkeit an bestehende Prozesse und Systeme
• Priorisierung mehrerer KI-gestützter Optimierungsvorhaben
• Langfristige Pflege prozessorientiert umgesetzter KI-Lösungen

Die ersten beiden Module vermitteln das methodische Fundament aus Datenanalyse und Mustererkennung, die beiden folgenden Module übertragen dieses Fundament auf Automatisierung und die prozessorientierte Umsetzung in Zusammenarbeit mit angrenzenden Abteilungen. Damit richtet sich der Kurs konsequent an der Rolle des Wirtschaftsingenieurwesens aus, das technische Prozessoptimierung und wirtschaftliche Bewertung stets gemeinsam betrachtet, statt beide Seiten getrennt zu behandeln.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsingenieur:innen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Gemeinsam ist ihnen das Interesse, technische Prozessoptimierung und wirtschaftliche Bewertung mit KI-Methoden zu verbinden.

• Fachkräfte mit technischem Hintergrund und Interesse an Datenanalyse
• Quereinsteiger:innen mit Verständnis für technische und wirtschaftliche Zusammenhänge
• Personen, die künftig Prozessoptimierungsprojekte mit KI-Unterstützung begleiten möchten
• Fachkräfte, die zwischen technischen Abteilungen und Controlling vermitteln

Der Kurs verbindet methodische Datenanalyse durchgängig mit der prozessorientierten Perspektive des Wirtschaftsingenieurwesens, sodass jedes technische Konzept unmittelbar auf seine wirtschaftliche und organisatorische Umsetzbarkeit hin geprüft wird.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke – methodische Datenanalyse, Mustererkennung in Prozessdaten, Automatisierung sowie prozessorientierte Umsetzung – mit durchgehendem Bezug zu technischen und wirtschaftlichen Fragestellungen.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in klassischen KI-Modellen mit scikit-learn aus Sicht des Wirtschaftsingenieurwesens bestätigt. Eine herstellerunabhängige externe Zertifizierung ist nicht Teil dieses Kurses.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in seiner konsequent prozessorientierten Ausrichtung: Statt KI-Modelle abstrakt zu vermitteln, zeigt der Kurs durchgängig, wie sich diese Modelle auf konkrete technische und wirtschaftliche Prozesse anwenden lassen. Wer KI-Modelle nur methodisch beherrscht, ohne deren Wirtschaftlichkeit und Prozesstauglichkeit realistisch einschätzen zu können, trifft im Ingenieuralltag oft unrealistische Automatisierungsentscheidungen. Wer umgekehrt technische Prozesse gut kennt, ohne moderne Analysemethoden einsetzen zu können, verschenkt Optimierungspotenzial, das in vorhandenen Daten oft bereits enthalten ist, aber ungenutzt bleibt. Dieser Kurs verbindet beide Perspektiven gezielt und durchgängig. Für Wirtschaftsingenieur:innen, die zwischen technischen Abteilungen, Controlling und Geschäftsführung vermitteln müssen, bietet der Kurs damit eine praxisnahe Grundlage, um Prozessoptimierung mit klassischen KI-Modellen fundiert zu bewerten und prozessorientiert umzusetzen. Gerade in produzierenden Unternehmen, in denen technische Prozessdaten und betriebswirtschaftliche Kennzahlen häufig in getrennten Systemen liegen, schafft diese Verbindung einen klaren Mehrwert: Optimierungspotenziale lassen sich so frühzeitig identifizieren, bevor teure Fehlinvestitionen in ungeeignete, letztlich unwirtschaftliche Automatisierungsprojekte entstehen.