Insbesondere in der Neuproduktentwicklung nimmt das Berücksichtigen von Gelerntem aus bereits aufgetretenen Fehlern, die eine Vielzahl von beteiligten Fachbereichen erfahren, eine tragende Rolle für die Umsetzung eines präventiven Qualitätsmanagements ein. Bei der BMW Group erfolgt die Fehlerdokumentation bereits in Ansätzen. Die dokumentierten Fehler können als ständig wachsendes Erfahrungswissen eine kontinuierliche Verbesserung bewirken.

Zielsetzung des Forschungsprojekts ist die Analyse und Bewertung des Qualitäts- und Fehlermanagements im Kontext des Konfigurations- und Releasemanagements. Ein weiteres Ziel ist die daraus abgeleitete methodische Suche, Auswahl und Umsetzung von Maßnahmen, um ein präventives Qualitätsmanagement zu ermöglichen und den Einsatz von QM 4.0 und Ansätzen des Machine Learning zu unterstützen. 

Unternehmen werden befähigt, ihr Wissen bezüglich aufgetretener Fehler automatisiert zu Dokumentieren  und durch gezielte Datenanalyse unter Einsatz von Maschinellem Lernen, eine effiziente und effektive Fehlervermeidung zu ermöglichen. 

Das Forschungsprojekt wird in Kooperation mit der BMW AG durchgeführt.