Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung nutzen

In einer zunehmend automatisierten Produktionswelt ist eine effiziente und fehlerfreie Qualitätssicherung entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit. Künstliche Intelligenz (KI) bietet innovative Möglichkeiten, Qualitätsprozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Produktqualität nachhaltig zu sichern. Unternehmen, die frühzeitig KI-gestützte Qualitätslösungen integrieren und umfassend zu nutzen lernen, verschaffen sich entscheidende Vorteile im Markt.

Ziel der Weiterbildung

Dieses Seminar vermittelt praxisnahe Ansätze zur erfolgreichen Integration von Künstlicher Intelligenz in bestehende Qualitätssicherungsprozesse. Sie lernen, wie Sie mit Hilfe von KI ihre Fehlerquoten senken, Produktionskosten reduzieren und die Effizienz Ihrer Qualitätskontrolle steigern. Anhand von Best Practices und aktuellen Technologien erfahren Sie, wie Predictive Analytics eingesetzt werden kann, um zukünftige Qualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu vermeiden.
Nach der Teilnahme sind Sie in der Lage, KI und deren Nutzen in der Qualitätsanwendung zu verstehen, KI-Tools zielgerichtet auszuwählen bzw. zu nutzen und einen Weg für die Umsetzung Ihrer digitalen Qualitätssicherung zu definieren.

Dienstag, 9. und Mittwoch, 10. Dezember 2025
jeweils von 9:00 Uhr bis 16:30 Uhr, inkl. Pausen

1. Grundlagen künstlicher Intelligenz (KI)

• Was ist KI und was kann sie?
• Grundlagen Machine Learning, KI, Neuronale Netze…
• Beispiele für Nutzung in der Produktion

2. Qualitätssicherung heute – Herausforderungen & Pain Points

• Was ist Qualitätssicherung und wie wird sie aktuell umgesetzt?
• Einfluss Prozesse, Menschen & Daten 
• Einbringen eigener Praxis-Beispiele bzw. Auswahl geeigneter Beispiele

3. Qualitätssicherung digital 

• Potenziale erkennen & nutzen – lernen Sie, die richtigen Fragen zu stellen! 
• Mehrwert definieren & kommunizieren
• Bearbeitung am eigenen Beispiel

4. Daten als Grundlage

• Datenmanagement & Datenvorbereitung
• Herausforderungen
• praktische Übung

5. Von der Idee zum Projekt – KI-Projekte planen 

• umfassende Betrachtung: was ist möglich?
• Fahrplan für die konkrete Umsetzung im eigenen Unternehmen entwickeln
• Stolpersteine & Erfolgsfaktoren identifizieren und damit umgehen

6. Digitale Tools & Möglichkeiten

• Methoden & Tools für die digitale Unterstützung der Qualitätssicherung
• Mehrwert, Vorteile & Nachteile von Tools
• Bearbeitung am eigenen Beispiel

7. Automatisierte Qualitätserkennung

• KI-gestützte Möglichkeiten zur automatisierten Qualitätserkennung
• Mehrwert, Vorteile & Nachteile 
• Bearbeitung am eigenen Beispiel

8. Transfer in die Praxis (mit KI-gestützten Tools)

• Nutzung von ChatGPT (o.ä. Large Language Models) für Qualitätsanwendung
• Nutzung von Low Code für schnelle Entwicklung
• Nutzung von KI-Agenten 
• Wirtschaftlichkeit der Umsetzung