KI für Führungskräfte in Produktion & Technik

In diesem Kurs werden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Produktion vermittelt. Der Einsatz von KI zur Optimierung von Fertigungsprozessen, Produktionslinien, Wartung und Qualitätssicherung wird praxisnah eingeführt, während datenbasierte Entscheidungsunterstützung zur Planung und Steuerung von Produktionsabläufen erläutert wird.

Predictive-Maintenance-Methoden werden eingesetzt, um Maschinen- und Anlagenprobleme frühzeitig vorherzusagen, und die Analyse von Produktionskennzahlen mit KI-gestützten Tools wird demonstriert. Die Implementierung von KI-Lösungen wird unter Berücksichtigung von Effizienz, Sicherheit und Kosten behandelt, und Chancen sowie Risiken des KI-Einsatzes in industriellen Prozessen werden aufgezeigt.

Praxisbeispiele und Best Practices aus produzierenden Unternehmen vertiefen die Inhalte, sodass die Teilnehmenden befähigt werden, KI-gestützte Lösungen effizient, sicher und kostenbewusst in Produktionsumgebungen umzusetzen.

Führungskräfte mit KI-Kompetenz in Produktion und Technik werden in Deutschland stark nachgefragt. Als Schnittstelle zwischen Fertigung, IT/OT und Management leiten sie KI-gestützte Optimierungen in Produktionsplanung, Qualitätssicherung und Instandhaltung (Predictive Maintenance), analysieren Produktionskennzahlen und verantworten die sichere, effiziente Implementierung von Lösungen. Typische Rollen sind Produktionsleitung mit KI-Schwerpunkt, Continuous-Improvement-/Operations-Management, Qualitäts- und Instandhaltungsleitung oder Projektleitung für KI-Rollouts. Getrieben wird die Relevanz durch Industrie 4.0, Kostendruck, Nachhaltigkeitsziele, Lieferkettenrisiken und Fachkräftemangel.

In den letzten Jahren ist die Zahl einschlägiger Projekte und Stellenprofile deutlich gestiegen, insbesondere bei Predictive Maintenance, visueller Qualitätsprüfung und datenbasierter Planung. Künftig beschleunigen Edge-AI in der Fabrik, energie- und ressourceneffiziente Produktion, IT/OT-Security sowie regulatorische Anforderungen (u. a. EU AI Act) die Einführung. Wachstumspotenzial besteht besonders in Automobil und Zulieferern, Maschinen- und Anlagenbau, Chemie, Pharma und Medizintechnik (inkl. Health-Care-Produktion), Lebensmittelindustrie, Elektronik/Halbleiter, Logistik, Energie sowie Luft- und Raumfahrt; auch der Mittelstand investiert. Potenziale liegen in höherer OEE, reduzierten Ausfallzeiten, stabiler Qualität und transparenter Planung. Karrierepfade führen zu Head of Digital Manufacturing, Leiter Instandhaltung/Qualität mit KI-Fokus oder Industrial Data/AI Lead – mit sehr guten Aussichten dank anhaltendem Mangel an praxisnahen KI-Führungskräften.