Das Qualitätsmanagement 4.0 profitiert zunehmend von einem Anstieg der Datenqualität und der Verfügbarkeit großer Datenmengen sowie der Entwicklung und Anwendung fortschrittlicher Algorithmen, die eine immer präzisere Vorhersage der produkt- und prozessbezogenen Qualität ermöglichen. Diese technologischen Entwicklungen sind wesentlich für das Konzept der KI-gestützten Entscheidungsunterstützung in der Automobilmontage. Hierbei werden KI-basierte Vorhersagemodelle eingesetzt, um die Qualitätssicherung in der Montage in Echtzeit zu unterstützen. Die KI-gestützten Empfehlungen können beispielsweise dazu verwendet werden den Prüfaufwand gezielt zu reduzieren. Damit tragen KI-basierte Ansätze entscheidend zur Optimierung der qualitätsbezogenen Kosten bei. Eine Fallstudie aus der Automobilmontage demonstriert die erfolgreiche Implementierung eines Ansatzes zur KI-gestützten Entscheidungsunterstützung bei Qualitätsprüfungen. Unter Berücksichtigung der jeweiligen Fahrzeugkonfiguration und der an einem Fahrzeug dokumentierten Nacharbeiten wird für jedes Produkt in Echtzeit prognostiziert, ob die Durchführung der Qualitätsprüfung Dichtheitsprüfung zielführend ist oder übersprungen werden kann. Die Ergebnisse der Fallstudie verdeutlichen, dass KI-gestützte Entscheidungsunterstützung eine transformative Wirkung auf das Qualitätsmanagement in der Montage hat und wesentlich zur Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit im Zeitalter von Industrie 4.0 beiträgt.