# Session 6: AI für Prozesstechnik – Artificial Intelligence für Prozesstechnik HF

Allgemeine Gewerbeschule Basel · Höhere Fachschule Prozesstechnik. Herbstsemester 2026/27, Samstag, 08:00–11:15 Uhr. Quelle: https://ki-lernen.app.

## Session 6: AI für Prozesstechnik

- Datum: 21.11.2026 (2026-11-21), 08:00–11:15
- Status auf der Roadmap: roadmap
- Leitfrage: Wie hilft mir AI konkret bei der Verbesserung von Prozessen?
- Nutzen: Ich setze AI dort ein, wo mein Beruf stattfindet: bei Prozessen, Produktion, Qualität, Logistik und Projektarbeit.
- Danach kannst du: Nach diesem Block kannst du Prozesse schneller analysieren, Schwachstellen und Ursachen erkennen, Daten und Kennzahlen besser nutzen und Verbesserungsmassnahmen entwickeln und priorisieren.
- Lernziele: Ich beschreibe einen Prozess so, dass er analysierbar wird. | Ich finde Schwachstellen und arbeite Ursachen systematisch heraus. | Ich werte Kennzahlen aus, ohne der AI das Rechnen zu überlassen. | Ich priorisiere Massnahmen nach Wirkung und Aufwand.
- Ergebnisse: Prozesse schneller analysieren. | Schwachstellen und Ursachen erkennen. | Daten und KPI besser nutzen. | Verbesserungsmassnahmen entwickeln und priorisieren.
- Mindestprodukt: Eine Prozessanalyse mit Ursachenhypothesen, Kennzahlen und priorisierten Massnahmen.
- Werkzeuge: Microsoft Copilot, NotebookLM
- Hinweis zu Daten: Produktions- und Qualitätsdaten nur anonymisiert und gerundet verwenden. Kundennamen und Chargennummern ersetzen.
- Seite: https://ki-lernen.app/block/block-6

### Lektion 1: Prozesse schneller analysieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l1
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich bringe einen realen Prozess in wenigen Minuten in eine Form, mit der sich arbeiten lässt.
Szenario: Der Ablauf von der Störungsmeldung bis zur Freigabe ist niemandem vollständig klar – jeder kennt nur seinen Teil.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich beschreibe einen Prozess mit Schritten, Rollen und Übergaben.
- Ich finde Medienbrüche und Wartezeiten.
- Ich stelle den Prozess verständlich dar.

Voraussetzungen:
- Ein Prozess aus dem eigenen Betrieb

Ablauf:
1. Schritte auflisten: Vom Auslöser bis zum Ergebnis, in der Reihenfolge, ohne Bewertung.
2. Rollen und Übergaben ergänzen: Wer macht was, wer erhält was, wo wartet der Prozess?
3. Brüche markieren: Papier, Telefon, System, Doppelerfassung – jeder Wechsel kostet Zeit.
4. Darstellung erzeugen: Als nummerierte Liste oder einfaches Diagramm ausgeben lassen.

Übungsauftrag (20 min): Beschreibe und analysiere einen eigenen Prozess.
- Schritte auflisten.
- Rollen und Übergaben ergänzen.
- Brüche und Wartezeiten markieren.
Mindestprodukt: Analysierbare Prozessbeschreibung.

Qualitätschecks:
- Jeder Schritt hat eine verantwortliche Rolle.
- Medienbrüche sind markiert.
- Die Darstellung ist ohne mündliche Erklärung verständlich.
Typischer Fehler: Der Prozess wird beschrieben, wie er sein sollte, nicht wie er läuft.
Korrektur: Den Ist-Zustand erfassen, inklusive Umwege und Workarounds.

### Lektion 2: Schwachstellen und Ursachen erkennen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l2
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich unterscheide Symptom und Ursache und komme zu belastbaren Hypothesen.
Szenario: Die Reklamationen häufen sich an einer Produktgruppe – die Ursache ist unklar, der Druck hoch.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich wende eine Ursachenmethode strukturiert an.
- Ich verbinde Beobachtungen mit möglichen Ursachen.
- Ich lege fest, wie jede Hypothese geprüft wird.

Voraussetzungen:
- Prozessbeschreibung aus Lektion 1

Ablauf:
1. Symptome präzisieren: Was genau, wie oft, seit wann, bei welchen Produkten oder Schichten?
2. Ursachen strukturieren: Nach Mensch, Maschine, Material, Methode, Messung, Umfeld ordnen.
3. Nachfragen bis zur Wurzel: Fünfmal „Warum?“ – die AI stellt die Fragen, du antwortest fachlich.
4. Prüfplan festlegen: Je Hypothese: welche Daten, welcher Aufwand, welches Ergebnis erwartet.

Übungsauftrag (20 min): Arbeite die Ursachen einer echten Schwachstelle heraus.
- Symptome präzisieren.
- Ursachen strukturieren.
- Fünfmal Warum durchgehen.
- Prüfplan festlegen.
Mindestprodukt: Ursachenanalyse mit prüfbaren Hypothesen.

Qualitätschecks:
- Symptom und Ursache sind getrennt.
- Jede Hypothese hat einen Prüfweg.
- Die fachliche Bewertung stammt von mir, nicht von der AI.
Typischer Fehler: Die AI liefert eine Ursache und diese wird ungeprüft übernommen.
Korrektur: Die AI strukturiert, geprüft wird mit Daten aus dem Betrieb.

### Lektion 3: Daten und Kennzahlen nutzen

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l3
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich hole aus vorhandenen Daten Aussagen heraus – und rechne selbst nach.
Szenario: Aus 300 Störungsmeldungen im Freitext soll eine Auswertung entstehen, die den Handlungsbedarf zeigt.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich bereite Rohdaten für eine Auswertung auf.
- Ich wähle passende Kennzahlen für die Fragestellung.
- Ich prüfe jede berechnete Zahl gegen die Rohdaten.

Voraussetzungen:
- Ein anonymisierter Datenauszug

Ablauf:
1. Daten anonymisieren: Namen, Kunden und Chargennummern ersetzen, bevor etwas hochgeht.
2. Kategorien bilden lassen: Freitexte in Kategorien ordnen lassen, Kategorien selbst prüfen.
3. Kennzahl wählen: Häufigkeit, Stillstandzeit oder Kosten – passend zur Entscheidung.
4. Selbst nachrechnen: Summen und Anteile in der Tabelle kontrollieren; das Sprachmodell rechnet nicht zuverlässig.
5. Aussage formulieren: Ein Satz, der die Konsequenz benennt, nicht nur die Zahl.

Übungsauftrag (20 min): Werte einen eigenen anonymisierten Datensatz aus.
- Daten anonymisieren.
- Kategorien bilden und prüfen.
- Kennzahl berechnen und selbst nachrechnen.
- Aussage formulieren.
Mindestprodukt: Kennzahlenauswertung mit eigener Kontrollrechnung.

Qualitätschecks:
- Alle Daten sind anonymisiert.
- Jede Zahl habe ich selbst nachgerechnet.
- Meine Aussage nennt die Konsequenz.
Typischer Fehler: Berechnete Werte des Sprachmodells werden ungeprüft übernommen.
Korrektur: Rechnen gehört in die Tabelle, das Sprachmodell erklärt nur das Ergebnis.
Hinweis zu Daten: Keine echten Kunden-, Chargen- oder Personendaten hochladen.

### Lektion 4: Massnahmen entwickeln und priorisieren

URL: https://ki-lernen.app/block/block-6/lektion/b6-l4
Dauer: 45 Minuten
Nutzen: Ich lege einen Massnahmenplan vor, der umsetzbar ist und Wirkung zeigt.
Szenario: Die Analyse liegt vor. Jetzt braucht die Betriebsleitung einen Plan, der in den nächsten vier Wochen wirkt.
Hauptwerkzeug: Microsoft Copilot

Lernziele:
- Ich leite Massnahmen aus geprüften Ursachen ab.
- Ich priorisiere nach Wirkung und Aufwand.
- Ich definiere Verantwortung, Termin und Erfolgsmessung.

Voraussetzungen:
- Ergebnisse der Lektionen 1 bis 3

Ablauf:
1. Massnahmen ableiten: Zu jeder geprüften Ursache mindestens eine Massnahme.
2. Wirkung und Aufwand schätzen: Einfache Vierfelder-Einordnung: Sofort, Planen, Prüfen, Verwerfen.
3. Verantwortung festlegen: Pro Massnahme eine Person, ein Termin, eine Messgrösse.
4. Plan prüfen lassen: AI-Check: Sind Ursachen belegt, Zahlen geprüft, Verantwortung geklärt?

Übungsauftrag (20 min): Erstelle deinen priorisierten Massnahmenplan.
- Massnahmen ableiten.
- Nach Wirkung und Aufwand einordnen.
- Verantwortung, Termin und Messgrösse festlegen.
Mindestprodukt: Priorisierter Massnahmenplan.

Qualitätschecks:
- Jede Massnahme geht auf eine geprüfte Ursache zurück.
- Jede Massnahme hat Person, Termin und Messgrösse.
- Die Priorisierung ist begründet.
Typischer Fehler: Zehn Massnahmen gleichzeitig – danach wirkt keine nachweisbar.
Korrektur: Mit einer Sofortmassnahme starten und deren Wirkung messen.

## Weiteres

- Übersicht aller Sessions: https://ki-lernen.app/llms.txt
- Volltext des ganzen Kurses: https://ki-lernen.app/llms-full.txt