Das MSG-Schweißverfahren steht einem ausgeprägten Qualitäts- und damit Kompetenzanspruch gegenüber, der zurzeit nur mit hochausgebildeten, jedoch schlecht verfügbaren Fachkräften erfüllt werden kann. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit besteht somit darin, einen Teil der Prozesskompetenz in das Schweißsystem anhand des eingeführten Konzeptes der datenbasierten Qualitätsregelung zu übertragen. Der erste Teil (Erfassung der transienten Prozess- und Produktqualität) untersucht Sensorik und Datenverarbeitung zur Erfassung von Prozessmerkmale für die Modellierung von Qualitätsmerkmalen. Mit der hybriden Prozessbild-Sensorik wird ein Ansatz zur simultanen Erfassung von Merkmalen aus dem Bereich der Fuge, Prozesszone und Schweißnaht in einem Sensorsystem untersucht, womit sich der Vorlauffehler im Vergleich zu konventioneller, optischer Sensorik deutlich minimieren lässt. Elektrische und optische Zeitreihen zeichnen sich durch hohe Verfügbarkeit aus, erfordern jedoch ein ausgeprägtes Maß an Modellbildung. Mit einer eingeführten Methodik zur Merkmalsgewinnung werden Zeitreihen mittels neuronaler Netze zur Identifikation von Prozessabweichungen angewendet. Im zweiten Teil (Schließen des Qualitätsregelkreises) wird die datenbasierte Qualitätsregelung anhand von zwei Fallstudien demonstriert und untersucht. Hierbei konnte die Schweißrauchemission mittels Strom- und Spannungszeitreihen modelliert und um 12-40 % reduziert werden. Im Rahmen der Qualitätsregelung zur Kehlnahtgeometrie konnte ein symmetrisches Flankenverhältnis mittels Prozessbildern geregelt werden. Die datenbasierte Qualitätsregelung bietet letztendlich eine methodische Grundlage für die Erfassung und Regelung weiterer Qualitätsmerkmale im Kontext der Schweißtechnik.