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4 Lernpakete · 48 KurszieleZukunftstechnologien in der IndustrieKI beurteilen, vernetzte Maschinen verstehen und überprüfbare Verbesserungen entwickeln.+

1. AusbildungsjahrEmpfohlener Einstieg

Künstliche Intelligenz im technischen Berufsalltag - Industrielle Ausbildung

Ein fiktiver Auftrag in variantenreicher Montage mit technischen Angaben, Quellen und Prüfbericht.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis KI-Workflow-Portfolio mit fachlicher Gegenprüfung.

Vorhandene Grundlagen

• KI im technischen Arbeitsalltag – KI-Anwendungen nach Aufgabe unterscheiden
• KI im technischen Arbeitsalltag – KI-Antworten anhand von Quellen überprüfen
• KI im technischen Arbeitsalltag – Vertrauliche Daten aus KI-Anfragen heraushalten

Die Vertiefung Begrenzte überprüfbare Verfahren statt Alleskönner-KI; Fundstellenbezug vor fachlicher Maßprüfung; Widerlegungsversuche als regulärer Prüfschritt.

1. 
   Künstliche Intelligenz verstehen - Grundlagen und Grenzen
2. 
   Generative KI in technischen Berufen nutzen
3. 
   Prompt Engineering für technische Aufgaben
4. 
   KI-Assistenten für Fachwissen und Problemlösungen
5. 
   Technische Zeichnungen und Dokumente mit KI auswerten
6. 
   Technische Mathematik mit KI lernen und überprüfen
7. 
   Arbeitsberichte und technische Dokumentationen mit KI erstellen
8. 
   Mehrsprachige technische Kommunikation mit KI
9. 
   KI-Fehler erkennen und Ergebnisse zuverlässig überprüfen
10. 
    Datenschutz und Betriebsgeheimnisse beim KI-Einsatz schützen
11. 
    KI-Recht Verantwortung und ethische Entscheidungen
12. 
    Mein persönlicher KI-Workflow im technischen Beruf

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2. Ausbildungsjahr

Intelligente Maschinen und vernetzte Produktion - Industrielle Ausbildung

Synthetische Messreihen mehrerer Modellmaschinen mit Lastwechsel, Datenlücken und Einheitenfehlern.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Datenvertrag, Dashboard und Diagnosevergleich mit digitalem Modellbauteilpass.

Vorhandene Grundlagen

• Digitale Vernetzung und Industrial IoT – Datenpunkte mit Einheiten modellieren
• Digitale Vernetzung und Industrial IoT – OPC-UA-Datenmodelle im Testsystem erkunden
• Digitale Zwillinge und vernetzte Modelle – Digitales Modell Schatten und Zwilling unterscheiden

Die Vertiefung Resilienz und Variantenfähigkeit; Datenherkunft statt Kennzahlendekoration; Robustheit und ausdrückliche Ablehnungsoption.

1. 
   Industrie 4.0 und die intelligente Fabrik
2. 
   Sensorik und intelligente Messsysteme
3. 
   Industrial Internet of Things - Maschinen intelligent vernetzen
4. 
   Industrielle Datenqualität und digitale Schnittstellen
5. 
   Maschinendaten analysieren und visualisieren
6. 
   Maschinelles Lernen in der industriellen Praxis
7. 
   Condition Monitoring - Maschinenzustände digital überwachen
8. 
   Predictive Maintenance - Wartungsbedarf mit KI vorhersagen
9. 
   Computer Vision und automatische Qualitätskontrolle
10. 
    Digitale Zwillinge von Maschinen und Anlagen entwickeln
11. 
    Edge Computing und Cloud-Technologien in der Produktion
12. 
    Cybersecurity für vernetzte Industrieanlagen

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2–3. Ausbildungsjahr

Zukunftstechnologien im Maschinenbau - Industrielle Ausbildung

Eine virtuelle flexible Zelle für kleine Lose mit verschiedenen Modellbauteilen, Rüstwechsel und Prozessdaten.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Variantenkonzept mit Prozessvergleich, Energiekennzahl und Sicherheitsgrenzen.

Vorhandene Grundlagen

• Kollaboration und funktionale Maschinensicherheit – Kollaborierende Anwendungen kritisch einordnen
• Kollaboration und funktionale Maschinensicherheit – Sicherheitsbezogene Signale von Betriebslogik trennen
• Additive Fertigung und industrielle Anwendungen – Additive Fertigungsverfahren vergleichen

Die Vertiefung Mensch-Roboter-Aufteilung mit unabhängigen Grenzen; Mehrzieloptimierung mit begründeter Auswahl; Fusion mit begrenztem Vertrauen.

1. 
   Industrieroboter und kollaborative Robotik
2. 
   Intelligente Automatisierung und autonome Fertigungssysteme
3. 
   Speicherprogrammierbare Steuerungen und intelligente Steuerungssysteme
4. 
   Digitales Engineering mit CAD CAM und PLM
5. 
   KI-gestützte Konstruktion und generatives Design
6. 
   Additive Fertigung und 3D-Druck im Maschinenbau
7. 
   Digitale Schweißtechnik und intelligente Fügeverfahren
8. 
   Intelligente CNC-Fertigung und Prozessoptimierung
9. 
   Sensorfusion und Mechatronik in mobilen Arbeitsmaschinen
10. 
    Hydraulik und Elektrohydraulik digital überwachen
11. 
    Digitale Assistenzsysteme für Montage und Instandhaltung
12. 
    Energieeffizienz und nachhaltige industrielle Produktion

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3–4. Ausbildungsjahr

Innovationskompetenz und praktische Zukunftsprojekte - Industrielle Ausbildung

Fiktive Variantenfertigung mit Teilemangel, Qualitätsabweichung und begrenzten Ressourcen.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Virtuelles Fertigungsprojekt mit Bewertungsraster und unabhängiger Gegenprüfung.

Vorhandene Grundlagen

• Digitale Zwillinge und vernetzte Modelle – Modelle mit unabhängigen Fällen validieren
• Kollaboration und funktionale Maschinensicherheit – Sicherheitsfunktionen verständlich beschreiben
• Mobile Robotik und autonome Materialflüsse – Ein mobiles Logistiksystem nachvollziehbar übergeben

Die Vertiefung Qualitätslernen mit nachvollziehbarer Rückkopplung; Virtuelle Gegenprüfung ist keine Anlagenfreigabe; Lebenszyklusprüfung statt Einmalbenchmark.

1. 
   Qualitätsmanagement 4.0 und digitale Fehleranalyse
2. 
   Intelligente Produktionsplanung und digitale Lieferketten
3. 
   Digitale Prüfprotokolle und technische Rückverfolgbarkeit
4. 
   Mensch-Maschine-Interaktion und intelligente Assistenz
5. 
   Simulation und virtuelle Inbetriebnahme
6. 
   Augmented Reality und Virtual Reality in der Industrie
7. 
   Funktionale Sicherheit und menschliche Kontrolle intelligenter Systeme
8. 
   Industrielle KI-Projekte erfolgreich planen
9. 
   KI-Systeme testen und zuverlässig überwachen
10. 
    Von der technischen Idee zum digitalen Prototyp
11. 
    Praxisprojekt - Maschinenzustände mit KI analysieren
12. 
    Abschlussprojekt - Die intelligente Fertigungszelle der Zukunft

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4 Lernpakete · 48 KurszieleAgentic Coding für industrielle AnwendungenMit KI programmieren und Ergebnisse selbst prüfen – vom kleinen Werkzeug bis zum nachvollziehbaren Wartungsassistenten.+

1–2. AusbildungsjahrEmpfohlener Einstieg

Mit KI programmieren lernen - Industrielle Ausbildung

Eine lokal laufende Messdaten-App für synthetische Prüfwerte eines ungefährlichen Lehrbauteils.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Geprüfte Technik-App mit Testdatei, README und erklärbarem Code.

Vorhandene Grundlagen

• Programmieren für technische Aufgaben – Variablen Datentypen und Einheiten nutzen
• Programmieren für technische Aufgaben – Eingaben validieren und Fehler behandeln
• KI im technischen Arbeitsalltag – Programmierassistenz mit Tests absichern

Die Vertiefung Überprüfbare Autonomie statt unbeschränkter Wirkung; Datenvertrag statt stiller Fehlerkorrektur; Zugängliche sichere Bedienung.

1. 
   Agentic Coding verstehen - Programmieren mit KI-Agenten
2. 
   Technische Probleme in Softwareprojekte übersetzen
3. 
   Python für technische Anwendungen - Der Einstieg
4. 
   Programmieren mit Variablen Funktionen und Datenstrukturen
5. 
   CSV JSON und technische Daten mit Python verarbeiten
6. 
   Git und Versionskontrolle für KI-gestützte Projekte
7. 
   Terminal Entwicklungsumgebung und Projektstruktur beherrschen
8. 
   APIs verstehen und mit KI-Agenten verwenden
9. 
   Web-Oberflächen mit HTML CSS und JavaScript entwickeln
10. 
    Datenbanken und SQL für technische Anwendungen
11. 
    Präzise Entwicklungsaufträge für Coding-Agenten schreiben
12. 
    Praxisprojekt - Meine erste Anwendung mit einem Coding-Agenten

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2–3. Ausbildungsjahr

Professionelle Arbeit mit Coding-Agenten - Industrielle Ausbildung

Die Messdaten-App erhält schrittweise Importprüfung, Tests sowie klare Rechte- und Reviewgrenzen.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Versioniertes Softwareprojekt mit Tests und nachvollziehbarem Review.

Vorhandene Grundlagen

• Programmieren für technische Aufgaben – Automatisierte Tests für kleine Funktionen schreiben
• IT-Sicherheit und OT-Sicherheit – Berechtigungen nach minimalem Bedarf planen
• Programmieren für technische Aufgaben – Quellcode verständlich dokumentieren

Die Vertiefung Kurze kontrollierte Iterationen; Anforderungen statt Implementierung spiegeln; Menschliches Fachreview ergänzt Automaten.

1. 
   Der Agenten-Workflow - Planen Programmieren Testen Verbessern
2. 
   Coding-Agenten mit Werkzeugen und Berechtigungen steuern
3. 
   Softwareanforderungen Tickets und Akzeptanzkriterien erstellen
4. 
   Repository-Kontext und Projektanweisungen für Agenten gestalten
5. 
   Testgetriebene Softwareentwicklung mit KI-Agenten
6. 
   Unit-Tests Integrationstests und End-to-End-Tests automatisieren
7. 
   Debugging mit KI-Agenten - Programmfehler systematisch beheben
8. 
   Refactoring mit KI - Bestehende Programme verbessern
9. 
   KI-generierten Programmcode professionell überprüfen
10. 
    Model Context Protocol und Werkzeugschnittstellen für KI-Agenten
11. 
    Continuous Integration und automatisierte Qualitätssicherung
12. 
    Mehrere KI-Agenten in einem Softwareprojekt koordinieren

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3. Ausbildungsjahr

Agentic Coding in Maschinenbau und Produktion - Industrielle Ausbildung

Lokales Prüf- und Wartungslabor für fiktive Variantenbauteile mit versionierten Beispieldokumenten.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis App-Baukasten mit Datenvertrag, Simulator, Stückliste und belegtem Wartungswissen.

Vorhandene Grundlagen

• Digitale Vernetzung und Industrial IoT – Ein Monitoring-Dashboard entwickeln
• Digitale Zwillinge und vernetzte Modelle – Versionsstände von Modell und Anlage verbinden
• Digitale Zwillinge und vernetzte Modelle – Parameter mit Referenzdaten abgleichen

Die Vertiefung Herkunft und Unsicherheit bis zum Ergebnis; Revisionsspur statt stiller Überschreibung; Physikalische Baseline erklärt Datengrenzen.

1. 
   Messdaten mit KI-Agenten erfassen und auswerten
2. 
   Virtuelle Sensorsysteme und simulierte Maschinendaten programmieren
3. 
   Technische Dashboards für Maschinenzustände entwickeln
4. 
   Anomalieerkennung für industrielle Messdaten programmieren
5. 
   Digitale Prüfprotokolle und Qualitätskontrollen entwickeln
6. 
   Digitale Stücklisten und Ersatzteilverwaltung programmieren
7. 
   Technische Zeichnungen und Stücklisten softwaregestützt auswerten
8. 
   KI-gestützte Wartungsassistenten mit Fachwissen entwickeln
9. 
   Hydraulische Systeme simulieren und Diagnosetools programmieren
10. 
    Roboter- und Steuerungsabläufe in Simulationen programmieren
11. 
    Digitale Montageanleitungen mit KI-Agenten erstellen
12. 
    Energieverbrauch und Betriebsdaten mit Software analysieren

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3–4. Ausbildungsjahr

Sichere Agentensysteme und eigenständige Softwareprojekte - Industrielle Ausbildung

Ein offline testbarer Wartungsassistent mit synthetischem Handbuch und manipulierten Testeingaben.

12 von 12 Kursen verfügbar

Kurse & Lernziele

Dein Ergebnis Wartungsassistent mit Quellen, Rechteprüfung, Ausfalltests und getesteter Rücknahme.

Vorhandene Grundlagen

• IT-Sicherheit und OT-Sicherheit – Berechtigungen nach minimalem Bedarf planen
• Kollaboration und funktionale Maschinensicherheit – Sicherheitsbezogene Signale von Betriebslogik trennen
• IT-Sicherheit und OT-Sicherheit – Sicherungen gegen Ausfälle planen

Die Vertiefung Systemgrenze statt Wortfilter; Einwegdatenpfade und Offline-Tests; Qualität umfasst Rechte und Robustheit.

1. 
   Prompt Injection und manipulierte Daten bei Coding-Agenten erkennen
2. 
   API-Schlüssel Passwörter und Zugriffsrechte sicher verwalten
3. 
   Menschliche Freigaben und Berechtigungsgrenzen für KI-Agenten
4. 
   Datenschutz Geschäftsgeheimnisse und Softwarelizenzen im Agentic Coding
5. 
   IT- und OT-Sicherheit bei industriellen Softwareprojekten
6. 
   Funktionale Sicherheit und Grenzen KI-generierter Industriesoftware
7. 
   Software-Abhängigkeiten und Lieferkettenrisiken überprüfen
8. 
   Reproduzierbare Testumgebungen und nachvollziehbare Agentenaktionen
9. 
   KI-Agenten systematisch evaluieren und Fehlerfälle testen
10. 
    Software sicher bereitstellen überwachen und zurückrollen
11. 
    Softwareprojekte gemeinsam mit Ausbildern und Fachleuten entwickeln
12. 
    Abschlussprojekt - Einen intelligenten Wartungsassistenten entwickeln

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Praxisbezug, Arbeitsweise & Quellen

Mit fiktiven Betriebsfällen, nachvollziehbaren Tests und eigenen Entscheidungen. Vorhandene Grundlagen nutzen; neue Technologien an ihrem tatsächlichen Nutzen messen.

Herstellerbericht zur Smart Factory, UpLoad 02/2025: eine öffentliche Unternehmensdarstellung als Ausgangspunkt für die kritische Auseinandersetzung mit digitaler Fertigung. Die Lernprojekte verwenden keine internen Betriebsdaten oder Prüfvorgaben.

Redaktionelle Zukunftsvertiefung, kein amtlicher oder betrieblicher Ausbildungsplan. KI-Ergebnisse bleiben prüfpflichtig; Projekte verwenden Simulationen und synthetische Daten. Keine Freigabe realer Maschinen oder Produktivsysteme.

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