Fachkraft für KI-gestütztes Qualitätsmanagement (IHK)

Künstliche Intelligenz hält Einzug in Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung und Auditpraxis. Viele Unternehmen testen bereits Tools wie ChatGPT - doch oft fehlt ein strukturiertes Vorgehen: Wo ist KI im QM wirklich sinnvoll? Wie nutzt man sie methodisch sauber - und wo liegen die Grenzen?

In diesem Zertifikatslehrgang lernen die Teilnehmer, bewährte QM-Methoden (z. B. SIPOC, Ishikawa, FMEA, Kennzahlenanalyse, Auditfragen) gezielt mit generativer KI (z. B. ChatGPT) zu kombinieren. Im Mittelpunkt steht nicht die Technik an sich, sondern der praktische Einsatz im Qualitätsalltag: von der Prozessdokumentation bis zur Managementbewertung.

Ihr Nutzen

Nach dem Lehrgang können die Teilnehmer:

• typische Einsatzfelder von KI im QM benennen und sicher bewerten
• Prozesse mit SIPOC, IPO und einfachen Flussdiagrammen aufnehmen und mit KI zu Prozessbeschreibungen und Arbeitsanweisungen ausbauen
• Ursachenanalysen (Ishikawa & 5-Why) mit KI als Ideengeber strukturiert durchführen
• FMEA, Chancen- und Risikobetrachtungen durch KI-gestützte Vorschläge effizienter vorbereiten
• QM-Kennzahlen und Reklamationsdaten mit KI interpretieren und Maßnahmenideen ableiten
• Auditfragen, Checklisten und Textbausteine für Audits und Managementbewertungen erstellen
• einen praxisnahen Fahrplan für die Einführung von KI im eigenen QM System entwickeln (Leitplanken, Rollen, KVP-Anbindung)

Modul 1: KI-gestütztes Qualitätsmanagement - Grundlagen, Chancen & Grenzen

Was ist KI / GenAI im QM-Kontext?
Typische Use Cases: Prozesse, Reklamationen, FMEA, Audit, Kennzahlen
Chancen, Risiken und Grenzen (Halluzinationen, Datenschutz, Verantwortung)
KI als Werkzeug - nicht als QM-System

Modul 2: KI-unterstütztes Prozessmanagement - SIPOC, IPO & Flussdiagramm

Wiederholung SIPOC & IPO als strukturierte Prozessbeschreibung
Von SIPOC/IPO zum Flowchart
KI-Unterstützung für Prozessbeschreibungen nach ISO 9001 und Arbeitsanweisungen

Modul 3: KI-gestützte Ursachenanalyse - Ishikawa & 5-Why

Ishikawa-Diagramm (5M/6M) und Problemformulierung (6W)
KI als Ideengeber für Ursachen und alternative Why-Ketten
Grenzen und Verantwortung des Teams

Modul 4: KI-unterstützte FMEA sowie Chancen- und Risikomanagement

Kurz-Wiederholung FMEA (Design-/Prozess-FMEA)
Fehlermöglichkeiten, Ursachen, Wirkungen und Maßnahmen mit KI vorbereiten
Chancen- und Risikobetrachtung nach ISO 9001 mit KI-Textbausteinen unterstützen

Modul 5: KI-gestützte Prozess- und Kennzahlenanalyse im QM

Typische QM-Daten (Reklamationen, Ausschuss, Durchlaufzeiten, Auditfeststellungen)
KI zur Interpretation von Tabellen und Diagrammen nutzen
Ideen für Kennzahlen, einfache Auswertungen und Maßnahmen generieren
Blick auf "Predictive Quality" ohne Programmierkenntnisse

Modul 6: KI im Audit und in der Managementbewertung

Auditplanung und Auditfragen mit KI vorbereiten
Checklisten und Interviewleitfäden aus Prozessen und Normtexten ableiten
Unterstützung bei ISO-Interpretation (mit klaren Grenzen)
Berichte, Protokolle und Textbausteine für Managementbewertungen entwerfen

Modul 7: KI im QM einführen - Leitplanken, Prozesse & KVP

Pilotbereiche auswählen, Rollen und Freigaben definieren
Regeln zu Datenschutz, Vertraulichkeit und Umgang mit KI
KI im kontinuierlichen Verbesserungsprozess nutzen (Ideen, Maßnahmen, Lessons Learned)
Fahrplan und Checkliste für die Einführung von KI im QM

Modul 8: Prüfung & Zertifikatsabschluss

Schriftliche Prüfung (Multiple Choice)
MC-Fragen aus allen Modulen 1-7

Projektarbeit mit Präsentation & Fachgespräch
Vorbereitung der Projektarbeit in Einzelarbeit zwischen Modul 7 und 8
Auswahl eines von zwei bereitgestellten QM-Anwendungsfällen (Fallstudien):
Prozessdokumentation (SIPOC/IPO/Flow) mit KI-Unterstützung
Ursachenanalyse (Ishikawa & 5-Why) mit KI

Präsentation der Ergebnisse, kurzes Fachgespräch und direktes Feedback