KI-Transformation in der Produktion
KI für Produkt- & Industriedesign

KI-Transformation in der Produktion

Von Use Case bis Rollout: KI, Daten und Shopfloor wirksam verbinden

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

Use Cases priorisieren und scopen

OT/IT-Datenkette sauber aufbauen

Edge vs. Cloud richtig entscheiden

Predictive Maintenance umsetzen

Visuelle Prüfung bewerten

MLOps für den Linienbetrieb

Überblick
In diesem Seminar lernst Du, wie Du KI in der Produktion so einführst, dass sie messbar wirkt: von der Auswahl tragfähiger Use Cases über eine belastbare Datenbasis im Shopfloor bis zum stabilen Betrieb mit MLOps. Du arbeitest an typischen Industrie-4.0-Szenarien wie Predictive Maintenance, visueller Qualitätsprüfung und Prozessoptimierung und übersetzt sie in Architektur- und Umsetzungsentscheidungen für OT und IT. Dabei klärst Du Edge-vs-Cloud, Integrationswege wie OPC UA und MQTT, Datenqualität und Kontextdaten aus MES und Historian. Du nimmst außerdem Governance, OT-Security und Anforderungen aus dem EU AI Act in Deine Roadmap auf, damit Pilotprojekte nicht im Proof-of-Concept stecken bleiben, sondern sicher skalieren.
Wer hier richtig ist
  • Produktions- und Werksleitung
  • Industrial Engineering, Prozess- und Fertigungsplanung
  • Instandhaltung, Reliability Engineering, TPM-Verantwortliche
  • IT/OT-Architektur, Data Engineering, Data Science in der Industrie
  • Für alle, die KI in der Produktion wirksam einführen und skalieren wollen.
Das lernst du
  • Du kannst KI-Use-Cases in der Produktion bewerten, priorisieren und in umsetzbare Arbeitspakete übersetzen.
  • Du entwirfst eine OT/IT-Architektur für Datenpipelines, Edge/Cloud und Integration (z. B. OPC UA, MQTT).
  • Du planst Validierung, Nutzenmessung und den stabilen Betrieb mit MLOps inklusive Monitoring und Drift.
  • Du verankerst Governance, OT-Security und EU AI Act Anforderungen in einer realistischen Roadmap.
Die Themen KI-Use-Cases, die in der Produktion tragen Werthebel: Qualität, OEE, Energie, Durchlaufzeit · Use-Case-Scoping mit Aufwand-Nutzen-Matrix · Grenzen: Datenlage, Prozessstabilität, Taktzeiten...
  • KI-Use-Cases, die in der Produktion tragen
    • Werthebel: Qualität, OEE, Energie, Durchlaufzeit
    • Use-Case-Scoping mit Aufwand-Nutzen-Matrix
    • Grenzen: Datenlage, Prozessstabilität, Taktzeiten
    • Make-or-Buy und Build-vs-Integrate
  • Datenbasis im Shopfloor: OT trifft IT
    • Signalquellen: Sensorik, PLC, SCADA, MES, Historian
    • Datenqualität: Zeitstempel, Sampling, Drift, Missing Values
    • Kontextdaten: Aufträge, Rezepturen, Chargen, Werkzeugstände
    • Edge vs. Cloud: Latenz, Kosten, Betriebsmodelle
  • Architektur für Industrie 4.0 mit KI
    • Referenzbilder: ISA-95, Purdue Model, Datenplattformen
    • Streaming vs. Batch und Event-getriebene Pipelines
    • Digitale Zwillinge als Kontext- und Simulationslayer
    • Integration: APIs, OPC UA, MQTT, Datenkatalog
  • ML/AI in der Praxis: typische Produktionsmuster
    • Predictive Maintenance: Ausfälle, RUL, Anomalien
    • Visuelle Qualitätsprüfung: Defekte, Ausschuss, Nacharbeit
    • Prozessoptimierung: Setpoints, SPC, Ursachenanalyse
    • Planung: Forecasting, Bestände, Rüstoptimierung
  • MLOps und Betrieb: vom Pilot zur Linie
    • Modell-Lifecycle: Training, Deployment, Monitoring
    • Drift, Retraining, A/B-Tests und Rollback-Strategien
    • Validierung: Ground Truth, Labeling, Messsystemanalyse
    • KPIs: Nutzenmessung, Akzeptanz, Skalierung
  • Governance, Sicherheit und Regulatorik
    • OT-Security und sichere Datenpfade
    • Rollen, Verantwortlichkeiten, Freigabeprozesse
    • EU AI Act: Risikoklassen, Dokumentation, Pflichten
    • Datenschutz und IP: Lieferanten, Modelle, Daten
So arbeiten wir
  • Kurze Impulse mit vielen Praxisbeispielen aus Fertigung, Qualität und Instandhaltung
  • Workshops: Use-Case-Scoping, Architektur-Zielbild, KPI- und Validierungsplan
  • Gruppenübungen mit Checklisten, Templates und Entscheidungslogiken
  • Diskussion typischer Stolpersteine und Gegenmaßnahmen
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Produktionsprozessen und Kennzahlen (z. B. OEE, Ausschuss, Stillstände).
  • Basiswissen zu Daten (Tabellen, Zeitreihen) ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Dein Fahrplan
Werthebel in der Produktion, Scoping mit Aufwand-Nutzen-Matrix, Kriterien für Datenreife und Prozessstabilität, Make-or-Buy-Entscheidungen.
Organisatorisches

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

9:00-16:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

Deine Vorteile

Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Inklusivleistungen

Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.

Lernen von Experten

Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.

Keine Vorkasse

Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
08. - 09.06.2026
07. - 08.09.2026
07. - 08.12.2026

Online

Standardpreis: 1.090,00 € netto (1.297,10 € brutto)
08. - 09.06.2026
07. - 08.09.2026
07. - 08.12.2026

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu KI-Transformation in der Produktion

Brauche ich Programmierkenntnisse, um dem Seminar zu folgen?
Nein. Du arbeitest mit Vorgehensmodellen, Architektur- und Entscheidungslogiken. Technische Details werden so erklärt, dass Du sie in Projekten beauftragen, bewerten und steuern kannst.
Geht es eher um Strategie oder um Umsetzung?
Beides, mit klarer Umsetzungsorientierung. Du entwickelst Use-Case-Priorisierung, Architektur-Zielbild, Validierungs- und KPI-Plan sowie ein Betriebsmodell mit MLOps.
Welche Systeme werden behandelt?
Typische Produktionssysteme wie PLC, SCADA, MES und Historian sowie Integrationswege und Datenplattform-Konzepte. Es geht um Prinzipien und Entscheidungsregeln, nicht um ein spezifisches Herstellerprodukt.
Wie wird der EU AI Act berücksichtigt?
Du lernst, wie Du Risikoklassen, Dokumentationspflichten und Governance-Anforderungen in Projektartefakte und Freigabeprozesse übersetzt, damit KI-Lösungen auditfähig werden.
Kann ich eigene Use Cases einbringen?
Ja. Du kannst Deine Fragestellungen in den Workshop-Teilen nutzen, um Scoping, Datenbedarf, KPIs und Rollout-Schritte konkret zu erarbeiten.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

Mit Zufriedenheitsgarantie

Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.

Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns

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