Mit der Elektrifizierung von Antriebs- und Mobilitätssystemen steigt die technische Komplexität auf ein Niveau, das klassische, manuelle Qualitätsmethoden strukturell überfordert. Zugleich wird die Fähigkeit, Fehlersituationen schnell und zuverlässig zu verstehen, zum zentralen Hebel für Time-to-Market und Wettbewerbsfähigkeit. Dennoch dominieren vielerorts manuelle Vorgehensweisen, die Serienanläufe verlangsamen, operative Ineffizienzen erzeugen und das Risiko kritischer Qualitätsabweichungen erhöhen.

Die Knowledge-Graph-basierte IT-Lösung schafft eine skalierbare, datengetriebene Wissensbasis für das Qualitätsmanagement. Sie ermöglicht eine standardisierte, semantisch strukturierte Problembeschreibung, verknüpft heterogene Datenquellen automatisch und beschleunigt so Ursachenanalysen signifikant bei hoher Reproduzierbarkeit. Dadurch lassen sich Qualitätsprozesse effizienter gestalten, Durchlaufzeiten reduzieren und Risiken im Serienanlauf frühzeitig und nachhaltig senken.