Fachkraft für KI-gestütztes Qualitätsmanagement (IHK)

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in Qualitätsmanagement, Prozessoptimierung und Auditpraxis. Viele Unternehmen testen bereits generative KI-Tools wie ChatGPT, doch häufig fehlt ein strukturiertes Vorgehen: Wo ist KI im Qualitätsmanagement wirklich sinnvoll? Wie lassen sich KI-Ergebnisse fachlich prüfen? Und wie können bewährte QM-Methoden methodisch sauber mit KI-Unterstützung kombiniert werden?

In dieser Modulreihe lernen die Teilnehmer, generative KI gezielt und verantwortungsvoll im Qualitätsmanagement einzusetzen. Im Mittelpunkt steht nicht die Technik an sich, sondern der praktische Nutzen im QM-Alltag: von der Prozessaufnahme und Prozessdokumentation über Ursachenanalyse, FMEA, Chancen- und Risikomanagement bis hin zu Kennzahlenanalyse, Auditvorbereitung und Managementbewertung.

Die Teilnehmer arbeiten mit typischen QM-Methoden wie SIPOC, IPO, Flussdiagramm, Ursachen-Wirkungs-Diagramm, 5-Why, FMEA, Kennzahlenanalyse, Auditfragen und Checklisten. Dabei wird gezeigt, wie KI als Ideengeber, Strukturierungshilfe und Formulierungshilfe eingesetzt werden kann – aber auch, wo fachliche Prüfung, Datenschutz, Verantwortung und klare Leitplanken unverzichtbar bleiben.

Das Besondere an der Veranstaltung ist der praxisnahe Mix aus QM-Methodik und KI-Anwendung. Die Teilnehmer erhalten keine reine KI-Einführung, sondern lernen konkrete Anwendungsszenarien aus dem Qualitätsmanagement kennen und übertragen diese auf typische berufliche Aufgabenstellungen.

Nutzen
• Sie erkennen typische Einsatzfelder von KI im Qualitätsmanagement und können diese für den eigenen Arbeitsbereich bewerten.
• Sie lernen, Prozesse mit SIPOC, IPO und einfachen Flussdiagrammen strukturiert aufzunehmen und daraus mit KI-Unterstützung Prozessbeschreibungen oder Arbeitsanweisungen vorzubereiten.
• Sie können Ursachenanalysen mit dem Ursachen-Wirkungs-Diagramm und der 5-Why-Methode KI-gestützt strukturieren, ohne die fachliche Verantwortung an die KI abzugeben.
• Sie erfahren, wie KI bei der Vorbereitung von FMEA, Chancen- und Risikobetrachtungen, Kennzahlenanalysen, Auditfragen, Checklisten und Managementbewertungen sinnvoll unterstützen kann.
• Sie entwickeln ein besseres Verständnis dafür, welche KI-Ergebnisse hilfreich sind, welche kritisch geprüft werden müssen und welche Grenzen im Hinblick auf Datenschutz, Vertraulichkeit, Halluzinationen und Verantwortung zu beachten sind.
• Sie erhalten einen praxisnahen Fahrplan, wie KI im eigenen QM-System eingeführt, geregelt und sinnvoll in bestehende Prozesse sowie den kontinuierlichen Verbesserungsprozess eingebunden werden kann.

Inhalte
Modul 1: KI-gestütztes Qualitätsmanagement – Grundlagen, Chancen und Grenzen
• Was ist KI bzw. generative KI im QM-Kontext?
• Typische Einsatzfelder: Prozesse, Reklamationen, FMEA, Audit, Kennzahlen
• Chancen, Risiken und Grenzen: Halluzinationen, Datenschutz, Verantwortung
• KI als Werkzeug – nicht als Ersatz für das QM-System

Modul 2: KI-gestütztes Prozessmanagement – SIPOC, IPO und Flussdiagramm
• SIPOC und IPO als strukturierte Prozessbeschreibung
• Vom SIPOC/IPO zum Flussdiagramm
• KI-Unterstützung bei Prozessbeschreibungen nach ISO 9001
• Arbeitsanweisungen mit KI vorbereiten und fachlich prüfen

Modul 3: KI-gestützte Ursachenanalyse – Ursachen-Wirkungs-Diagramm und 5-Why
• Problemformulierung mit 6W-Fragen
• Ursachen-Wirkungs-Diagramm nach 5M/6M
• KI als Ideengeber für Ursachen und alternative Why-Ketten
• Grenzen der KI und Verantwortung des Teams

Modul 4: KI-gestützte FMEA sowie Chancen- und Risikomanagement
• Kurzüberblick FMEA, insbesondere Prozess-FMEA
• Fehlermöglichkeiten, Ursachen, Wirkungen und Maßnahmen mit KI vorbereiten
• Chancen- und Risikobetrachtung nach ISO 9001
• KI-Textbausteine sinnvoll nutzen und fachlich bewerten

Modul 5: KI-gestützte Prozess- und Kennzahlenanalyse im QM
• Typische QM-Daten: Reklamationen, Ausschuss, Durchlaufzeiten, Auditfeststellungen
• KI zur Interpretation von Tabellen und Diagrammen nutzen
• Kennzahlenideen, einfache Auswertungen und Maßnahmenansätze entwickeln
• Einordnung von Predictive Quality ohne Programmierkenntnisse

Modul 6: KI-gestütztes Audit und Managementbewertung
• Auditplanung und Auditfragen mit KI vorbereiten
• Checklisten und Interviewleitfäden aus Prozessen und Anforderungen ableiten
• Unterstützung bei der Interpretation von ISO-9001-Anforderungen
• Berichte, Protokolle und Textbausteine für Managementbewertungen entwerfen

Modul 7: KI im QM einführen – Leitplanken, Prozesse und KVP
• Pilotbereiche auswählen und Anwendungsfälle priorisieren
• Rollen, Freigaben und Verantwortlichkeiten definieren
• Regeln zu Datenschutz, Vertraulichkeit und Umgang mit KI festlegen
• KI im kontinuierlichen Verbesserungsprozess nutzen
• Fahrplan und Checkliste für die Einführung von KI im QM

Modul 8: Prüfung und Zertifikatsabschluss
• Schriftliche Prüfung mit Multiple-Choice-Fragen
• Projektarbeit anhand eines bereitgestellten QM-Anwendungsfalls
• Auswahl aus zwei Fallstudien: Prozessdokumentation oder Ursachenanalyse mit KI-Unterstützung
• Präsentation der Ergebnisse mit kurzem Fachgespräch • Feedback und Abschluss des Zertifikatslehrgangs