Kursbeschreibung

Dieser Kurs verbindet die technische Expertise der Elektromobilität mit professionellem Projektmanagement und Six-Sigma-Methodik. Er vermittelt die zentralen Grundlagen moderner Elektrofahrzeuge – von Antrieb, Batterietechnik und Leistungselektronik bis zu Ladeinfrastruktur, Netzintegration, Sicherheit, Umweltbilanz und Zukunftstechnologien. Ergänzend werden strategische und operative Projektmanagement-Kompetenzen aufgebaut, einschließlich Risikosteuerung, agilen Methoden, Ressourcenplanung. Die Six-Sigma-Inhalte erweitern das Profil um strukturierte Qualitäts- und Prozessoptimierung nach DMAIC, unterstützt durch statistische Werkzeuge und praxisnahe Projekte.

Elektromobilität

Einführung in die Elektromobilität (ca. 1 Tag)
Energieeffizienz im Vergleich zu Verbrennungsmotoren
Auswirkungen der Mobilitätswende
Potenzial und Vorurteile der E-Mobilität
Aktuelle Marktsituation

Grundlagen des Elektrofahrzeugs (ca. 2 Tage)
Elektrofahrzeuge, Hybrid- und Plug-in-Hybride, E-Lastenfahrzeuge
Aufbau und Funktionsweise von Elektromobilen
Antriebs- und Elektromobilitätskonzepte
Energie- und Speichertechnik
Netzintegration (Smart Charging, Vehicle-to-Grid)

Elektrifizierter Antriebsstrang (ca. 3 Tage)
Grundlagen der Elektromotoren: Anforderungen, Typen (Gleichstrom, Drehstrom, Permanentmagnet, Induktion)
Betrieb in Elektrofahrzeugen
Berechnungsgrundlagen für den Pkw-Elektroantrieb
Batterietechnologien (Bauarten, Kapazitäten, Lebensdauer, Batteriemanagement, Sicherheitsaspekte, Rohstoffproblematik, Recyclingstrategien)

Künstliche Intelligenz (KI) im Arbeitsprozess (ca. 0,5 Tage)
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
Anwendungen im Arbeitsprozess der Fahrzeugtechnik

Leistungselektronik für Elektrofahrzeuge (ca. 2,5 Tage)
Einsatzgebiete und Anforderungen (Inverter, DC/DC-Wandler)
Bauelemente (SiC-, GaN-Halbleiter, IGBTs)
Messmittel und Testverfahren
Grundstrukturen und
Schaltungstopologien und Steuerungskonzepte
Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV)

Funktionale Sicherheit für Automotive (ca. 1 Tag)
Aktuelle Rechtsprechung und Normen (ISO 26262)
Sicherheitslebenszyklus im Fahrzeugbau
Sicherheitsrelevante Funktionen und deren Planung
Entwicklung von Sicherheitskonzepten in unterschiedlichen Rollen

Laden und Ladeinfrastruktur (ca. 2 Tage)
Laderate, Lademodi, Ladezeiten, Ladeorte
Induktives Laden und Schnellladen (z. B. CCS)
Netzintegration: Stromnetze, Lastmanagement, netzseitige Anforderungen
Aktuelle Lage der Ladeinfrastruktur in Deutschland
Wirtschaftlichkeit und Geschäftsmodelle (z. B. Ladeflatrates, Sharing)

Reichweite und Verbrauch von Elektrofahrzeugen (ca. 1 Tag)
Physikalische Grundlagen (Energieverbrauch, Effizienz)
Fahrzyklus-Methoden: NEFZ, WLTP, Realverbrauch
Verbrauchs- und Reichweitenberechnung

Strom für die Elektrofahrzeuge (ca. 1 Tag)
Energieerzeugung: Erneuerbare Energien, Strommix in Deutschland
Stromspeichertechnologien (Power-to-X, Pumpspeicher, Batteriespeicher)

Umweltbilanz von Elektrofahrzeugen (ca. 1 Tag)
Beurteilung einer Umweltbilanz
Herstellung, Nutzung und Verwertung
Nachhaltigkeitsaspekte

Geschäftsmodelle und rechtliche Aspekte (ca. 1 Tag)
Ladesäulenverordnung
Stromsteuergesetz/EEG
DGUV-Vorschriften
EU-Batterieverordnung
Fördermittel und -programme
Car Policy E-Fahrzeuge

Zukunftsperspektiven und Technologien (ca. 1 Tag)
Markthochlauf
Mobilität 2050
Wasserstoff, Brennstoffzelle, Synthetische Kraftstoffe

Projektarbeit (ca. 3 Tage)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektergebnisse



Projektmanagement

Künstliche Intelligenz (KI) im Projektmanagement (ca. 1 Tag)
Vorstellung von konkreten KI‐Technologien
Empfehlungen für den Umgang mit der KI
Prompting im beruflichen Kontext

Kontext-Kompetenzen (ca. 3 Tage)
Governance, Strukturen und Prozesse
Strategie
Macht und Interessen

Persönliche und soziale Kompetenzen (ca. 1 Tag)
Persönliche Kommunikation

Technische Kompetenzen (ca. 10 Tage)
Projektdesign
Agiles Projektmanagement
Organisation, Information und Dokumentation
Chancen und Risiken
Anforderungen und Ziele
Leistungsumfang und Lieferobjekte
Ablauf und Termine
Stakeholder
Ressourcen
Kosten und Finanzierung
Planung und Steuerung

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung im Projektmanagement (ca. 5 Tage)
Durch die PM-ZERT, Zertifizierungsstelle der GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement e. V.



Qualitätsmanagement – Six Sigma Yellow & Green Belt

Six Sigma Yellow Belt (ca. 1 Woche)

Einführung in die Six Sigma Strategie – Yellow Belt (ca. 1,5 Tage)
Was ist Six Sigma? Historie und Philosophie
DMAIC-Projektphasen im Überblick sowie deren einzelne Zielsetzung
Rollen und Verantwortlichkeiten
Six Sigma im Kontext von Lean- und QM (OpEx)
KI als Assistenz zur Strukturierung von Projektziel, Scope, Stakeholdern

KI im Verbesserungsprojekt (ca. 0,5 Tage)
KI-Arten (ML,DL,LLM,GenAI)
Daten- und Prompt-Grundlagen
Governance und Sicherheit

Define-Phase (ca. 0,5 Tage)
Problem und Projektdefinition (Project Charter)
Kundenanforderungen verstehen (VOC-CTQ)
Prozessdarstellung (SIPOC)
Operational Definition und Datenqualität
KI-gestütztes Clustering einfacher VOC-Beispiele

Measure-Phase (ca. 0,5 Tage)
Process-Mapping (Flow Chart und Swimlane)
Einblick in die Messsystemanalyse (MSA)
Basis-Kennzahlen (DPMO, Sigma Level)
Datentypen und -erhebung (grafische Analysen)  
KI für Messplan-Checklisten, Plausibilitätschecks

Analyse-Phase (ca. 1 Tag)
Ursache-Wirkungs-Analyse (5-Why, Ishikawa) 
Grundlagen statistischer Methoden
Einblick in Maschinen und Prozessfähigkeit

Improve-Phase (ca. 0,5 Tage)
Lösungsideen generieren (Poka Yoke)
Risiko abschätzen und Einführung FMEA

Control-Phase (ca. 0,5 Tage)
Festlegung der Prozessüberwachung (Control Plan)
Einblick in die Statistische Prozesskontrolle (SPC)
Prozessdokumentation und Standardisierung (SOP)

Six Sigma Green Belt (ca. 3 Wochen)

Projektmanagement mit Six Sigma – Green Belt (ca. 1 Tag)
Green Belts als Projektleitung
Projektstrukturplan (PSP), Projektkommunikation und -dokumentation
Teamwork und Mitarbeiterführung
DMAIC-Projektphasen anhand von Anwendungswerkzeugen und -methoden der fortgeschrittenen Statistik durchlaufen
KI-unterstützte Projektsteuerung: Risiken/Abhängigkeiten, Terminplan-Risikoanalyse

Define-Phase (ca. 1,5 Tage)
Projektsteckbrief, Business Case
Project-Scoping, Stakeholder- und Risikoanalyse
VOC in CTQ-Transformation (CTQ-Tree) 
Teamzusammensetzung, Projektplanung (Gantt Chart, Meilensteinplanung)
Kostenermittlung und Zielformulierung (Benefit)

Measure-Phase (ca. 2,5 Tage)
Erweiterte statistische Grundlagen
Visualisierung und Interpretation (Histogramm, Run Chart, Boxplot)
Kurz- vs. Langzeitfähigkeit (MFU, PFU) 
Berechnung und Interpretation des Sigma Level
Prozesskennzahlen (Pp, Ppk, Cp, Cpk)
Messsystemanalysen (MSA), Bias, Gage R&R
KI-unterstützte Datenchecks (Missing Values, Ausreißerhinweise)

Analyse-Phase (ca. 4 Tage)
Hypothesenentwicklung, Zusammenhangsanalyse
Korrelation (Pearson) und -Varianzanalyse (ANOVA)
Lean-Zeit und -Wertfluss (Yield, OEE, VSM)
Text-/Fehlercode-Clustering für Pareto nach Failure Modes mit KI

Improve-Phase (ca. 1 Tag)
Design of Experiments (DoE)
Lösungsgenerierung und Kreativitätsmethoden (Mindmapping, Brainstorm/-writing, 6-3-5-Methode)
Erprobung (Poka Yoke, Pilotierung, Kosten-Nutzen-Analyse)
Risikominimierung (FMEA, RPZ-Bewertung)
Implementierung

Control-Phase (ca. 1 Tag)
Nachhaltige Implementierung (Control-Plan) 
SPC, Qualitätsregelkarten (X̄-R Karte, X̄-s Karte)
Prozess-Monitoring (KPI, Dashboard, BSC)
Projektabschluss und Übergabe
KI-gestützte KPI-Story/Management Summary

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 4 Tage)



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.