高質量發展是新時代的硬道理，需要新的生產力理論來指導。習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時強調：“發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著于此，2023年12月，工業和信息化部等三部門聯合發布《制造業卓越質量工程實施意見》（工信部聯科〔2023〕249號，以下簡稱《實施意見》），并明確指出：當前，制質量價值的科學認知，不愿滿足強制性標準之上的質量需求和用戶期望，缺少精益求精、追求卓越的內在動力，疊加產業鏈供應鏈質量信息不透明、不對稱等因素，市場主體缺乏處在價值鏈中低端，與高質量發展的要求不相適應。當此制造業正面臨著前所未有的挑戰及轉型機遇之際，數字化轉型就已不再僅僅是企業的一個選擇，而是制造業企業生存和發展的必然要求。《新質生產力下制造業質量管理數字化轉型白皮書》的編撰，正是基于對當前形勢的深刻理解和對未來趨勢的準確把握，旨在為制造業質量管理提供一份行之有效作為編撰本白皮書的一份子，我深感榮幸能夠參與到這一重要工作中來。在過去的幾十年里，我有幸見證了制造業從傳統生產模式向智能制造的轉變，也深刻體會到了質量管理在其中扮演的至關重要角色。質量管理的數字化轉型，不僅關乎產品質量的提升，更關系到企業的核心競爭力和長遠發展。因此，我們必須深刻理解數字化轉型的內涵，全面把握其在編寫本白皮書的過程中，我們深入分析了制造業當前面臨的挑戰，包括供應鏈的脆弱性、質量控制的復雜性、成本壓力的增大、技術進步的快速發展等。同時，我們也看到了數字化技術，尤其是大數據、云計算、物聯網、人工智能等新一代信息技術，為解決這些問題提供了強有力的工具和方法。通過深入研究和廣泛調研，我們總結了一系列成功的案例術體系、擺脫傳統增長路徑，符合高質量發展要求，是數字時代更具創新性、融合性的生產力。本白皮書的核心觀點是：發展新質生產力，推動制造業質量管理的數字化轉型，是企業實現高質量發展的根本途徑。我們強調，企業必須以客戶需求為中心，以數據驅動為核心，構建全面質量管理的數字化體系，實現從傳統的質量控制向全面質最后，我要特別感謝所有參與本白皮書編寫的專家和團隊成員，感謝他們的辛勤工作和寶貴貢獻。我們相信，《新質生產力下制造業質量管理數字化轉型白皮書》將為廣大制造業吳迪·博士《質量的本質:開啟數字化質量管理新時代》作者劉萬濤深圳市質量強市促進會執行會長孫建剛中國留學人才發展基金會專項基金管理委員會主任孫長敬·博士 CONTENTS四全面質量管理數字化路線與解決方案23五全面質量管理數字化的典型案例30當前，新一輪科技革命和產業變革深入發展，新一代信息技術加速突破，引發質量理念、一是質量管理體系更加全面。這就要求企業對全員、全要素、全過程、全數據的質量管理和產品全生命周期質量進行系統重構，驅動質量管理范式向數字化、體系化、系統化、精二是質量發展動力更加強勁。市場及客戶對于產品和服務的高質量要求及個性化要求不斷倒逼著企業必須要提升供給對需求的適配性，促進企業對研發、制造、試驗、保障等全流程實施策劃、控制和改進，形成需求牽引供給、供給創造需求的更高水平動態平衡，推動三是質量數字轉型更加成熟。質量管理數字化的本質核心就是新一代信息技術與全面質量管理體系的融合應用，其發展必然推動質量管理活動數字化、網絡化、智能化升級，有效實現精確感知、精細管理、精益生產、精準預警、智能控制，增強產品全生命周期、全價四是質量績效表現更加優異。今天高質量發展理念的核心早已脫離了過去傳統以產品為質量管理核心的小質量管理理念，構建在以大質量管理理念為核心基礎上的高質量管理要求企業釋放創新驅動潛能，縮短產品研制周期，降低過程質量損失，從而在企業不斷追求高質量發展邁進的過程中持續增強整體經營績效，帶動經濟效益增長，實現成本最優化、效01但就當前中國總體制造業質量管理的現狀而言，制造業企業質量管理能力不高，高端產品供給不足，結構性矛盾突出，制約制造業由大變強。根據市場監管總局發布的《2022年產品質量國家監督產抽查情況公告》，2022年我國小型企業產品抽查不合格率達到1,連續三年處在10%以上的高位。其中，從地區分布看（圖2東、中、西部從高到低依次形成了質量競爭力三級階梯，02從行業橫向比較來看，高技術行業質量競爭優勢突出，在制造業質量競爭力指數行業排名中，幾乎全部位列前10名。縱向比較來看（圖3），隨著國家創新戰略深入推進，以電子通信、儀器儀表、通用設備等為代表的高技術行業質量競爭力不斷增強，傳統制造業質量03據統計，我國制造業質量損失率較高，近幾年每年造成的直接損失達上千億元，企業在競一是質量意識不強。大量企業受到傳統質量觀念影響，缺乏對質量價值的科學認知，不愿滿足強制性標準之上的質量需求和用戶期望，缺少精益求精、追求卓越的內在動力。據統計，仍有49.6%的制造業企業沒有將質量戰略轉化為實際行動，未能給企業帶來效益。大自我國進行改革開放以來，我們就進入了飛速發展的時期，我國經濟迅速騰飛，以極快的速度迅速成為了世界第二大經濟體。作為一個發展中國家，就改革開放短短四十多年的發展而言確實已經是一個非常出色的成績了。然而在我們欣喜于我們的規模在突飛猛進的同時，我們也必須清醒的認識到，作為全球制造業口碑前十的國家，目前卻沒有咱們中國的04二是質量戰略重視不足。戰略是企業根據現實狀況對未來發展趨勢進行分析和預測，并制定出可行的發展目標和戰略規劃。對企業的發展制定出基本性、整體性及長期性的謀略就是企業的發展戰略。而清晰明確的質量戰略是承接企業總體戰略高質量沒有質量的發展必然是無以為繼，而缺失了清晰的質量戰略的指引，也必然無法保障企業在邁向高質量發展的建設過程中能有效的調動各級組織和組織各類資源有效的為業務的持2020年某機構對美國企業當前的質量管理現狀進行了調查，被調查的企業300多家，覆蓋各類制造業，企業的規模51%為較大企業（年銷售收入5億美元以上），49%為中型企業結果顯示：好的質量平均給企業帶來1.56億美元的營業收入；企業劣質質量成本平均為4900萬美元。研究表明，在美國有超過66%的企業認為質量是企業發展的關鍵05中指出，盡管有近50%的中國本土企業發布了質量戰略并將戰略目標和舉措分解到適宜的部門和人員，但是也僅僅只有約28.5%的企業還能定期評價質量方針和質量目標的適宜性,實現持續改進。三是質量技術不強。企業質量工程技術能力較為薄弱，據統計，當前絕大多數企業均采用了質量管理體系、5S/現場管理、合理化建議、QC小組/信得過班組、五小（小建議、小革新、小攻關、小發明、小創造）、全面生產維護（TPM）、精益管理（Lean）、質量功能展開（QFD）和卓越績效模式等管理方法，質量技術在企業管理過程中應用逐步提升（如下圖所示）。但作為質量管理系統性工具代表的零缺陷管理和六西格瑪管理方法，其采用比例也就約44.80%和37.00%。而能夠有效應用容錯技術、試驗設計、故障樹等質量工程技術的企業不足30%，有效應用高加速壽命試驗、故障激發試驗等可靠性試驗方法的06四是質量服務不強。面向企業的質量公共服務平臺專業化服務不足，國外的大型專業機構,全球員工上萬人，年收入超百億元，能夠為企業產品全生命周期質量提供全方位技術支撐。2022年我國就業人數在100人以下的檢驗檢測機構數量占比達96.3%，且普遍缺乏先07制造業作為全球經濟的重要支柱，正經歷著前所未有的挑戰與變革。這些挑戰不僅影響企業的日常運營，還對其長期發展戰略和競爭力產生深遠影響。以下是制造業當前面臨的主1、供應鏈的脆弱性與復雜性增加：在全球化的背景下，制造業的供應鏈跨越多個國家和地區，由于地緣政治、自然災害、疫情影響等因素，供應鏈的脆弱性越來2、質量控制挑戰：在消費者日益增長的品質要求和產品多樣化需求下，企業面臨著嚴峻的質量控制挑戰。如何在保證質量的同時，實現快速響應市場變化，成為制造業亟需解決3、成本壓力：原材料價格波動、勞動力成本上升、環保要求加嚴等因素，使得制造業的08成本壓力不斷增大。如何通過提高生產效率和降低運營成本來保持競爭力，是擺在企業面4、技術進步與轉型升級的壓力：數字化、智能化技術的發展為制造業帶來了新的機遇，同時也對傳統制造企業提出了轉型升級的要求。如何有效利用先進技術，提高生產力和創5、環境與可持續發展的挑戰：隨著全球對環保和可持續發展的重視，制造業需要在減少環境影響和提高資源利用效率方面做出努力。這不僅是為了滿足法規要求，也是提升企業6、人才短缺與技能缺乏：隨著制造業技術的發展，對高技能人才的需求不斷增加。然而,技能人才短缺成為制約制造業發展的瓶頸之一。解決這些挑戰，需要制造業不斷創新和改進，特別是在質量管理方面進行數字化轉型，以09隨著全球制造業的快速發展和技術革新的不斷深入，制造業面臨的挑戰和難題日益顯現。這些挑戰包括供應鏈的脆弱性、質量控制問題、成本壓力、創新能力不足、環境可持續性問題以及技術更新速度快等。在這樣的背景下，發展新質生產力成為制造業轉型升級的關人工智能、物聯網、云計算、大數據、5G等先進技術的應用不斷拓寬，遍布制造業中的研發、供應、生產、銷售、服務等應用場景，促使數字化管理水平提升，更多的是提升了運營效率，從而推動我國制造業轉型升級。新質生產力的核心在于通過技術革命性突破、對企業而言，依托新一代數字化和智能化技術加速推動數字化轉型和高質量發展，意味著1、供應鏈復雜性和脆弱性：通過數字化技術，如物聯網、大數據分析和區塊鏈，企業能2、質量控制問題：利用智能制造和自動化技術，如機器人、人工智能和機器視覺等，可3、高成本壓力：數字化轉型有助于企業優化資源配置，提高生產效率和能源利用效率，4、創新能力不足：數字技術的應用不僅能夠提升現有產品和服務的創新能力，還能夠激5、環境可持續性挑戰：通過發展綠色制造和循環經濟，利用新材料、新工藝和節能減排6、技術更新速度快：企業需要建立快速響應機制，加強技術預研和市場預判，及時調整總之，發展新質生產力對于制造業而言，不僅是應對當前挑戰的需求，更是把握未來發展機遇的戰略選擇。通過深化數字化和智能化轉型，制造業能夠在全球競爭中保持領先地位,實現持續、健康和高質量的發展。改革開放四十余年來，經過幾代人奮進不懈的艱苦奮斗，中國制造業智能化轉型取得了重要進展。一方面，政府通過加大投入和政策扶持，推動和引導制造業企業加速采用智能化技術，提升了生產效率和質量。另一方面，隨著智能化設備和新一代信息系統和數字化裝備的研發及投入生產和應用，科技創新不斷取得突破，為制造業總體數字化提升提供了堅1.、智能化生產提升效率：通過引進智能機器人、自動化生產線等技術手段，制造業企業實現了生產過程的智能化，大幅提升了生產效率和產能。智能物流系統的推廣應用，有效2.、智能制造提升質量：借助物聯網、云計算等技程追溯，實時監測和分析生產數據，提高了產品質量控制水平。同時，智能化的倉儲管理3、智能化產品滿足市場需求：制造業企業積極推動智能化產品研發和生產，滿足消費者4.、智能化轉型帶來新機遇：智能化的轉型不僅提升了制造業的競爭力，也催生了相關的然而，在智能化轉型與高質量發展的過程中，也面臨著一些問題和挑戰。按照全球工業界質量管理的平均水平判斷，我國工業企業的質量損失率（質量損失與制造總產值之比）應該在17.5%左右。如果按當年的我國制造業的總產值測算，我國每年的質量損失是一個相一是微觀層面看，企業質量管理基礎薄弱，工序間的不合格品率居高不下；設計缺陷；計質量把關缺陷：在制造業的生產過程中，從原材料采購到成品出廠的每一個環節都可能出現質量問題，包括但不限于原材料質量不達標、生產過程中的操作錯誤、設計缺陷等。質量管理作為確保產品質量的關鍵環節，其作用雖被反復強調，但實際操作中仍有不少企業成本控制不到位：質量管理實際上是成本控制的一環。許多企業為了確保產品質量，不惜投入大量資金和資源于質量管理之中，這不僅增加了企業的運營成本，還可能因為過度的專業質量管理人員稀缺：隨著制造業向高端化、智能化發展，對質量管理人員的專業能力要求也在不斷提高。然而，目前質量管理領域中具有高級專業能力的人才仍然稀缺，這對供應鏈管理挑戰：制造業的供應鏈極其復雜，需要對供應商和合作伙伴進行有效的監督和管理，確保他們遵守質量和安全標準。構建一個透明、高效的供應鏈合作體系是制造企業在全球化的市場環境中，中國制造業需要適應日益嚴格的國際質量標準。同時，如何通過技術創新和管理創新提升質量管理的效率和效果，如何建立全面、高效的供應鏈質量管理制造業企業質量管理能力體現在質量管理體系有效性、質量管理數字化、企業持續成功的能力、全過程質量績效等方面。為了進一步引導和推動企業依據先進質量標準定期開展質量管理能力自我評價，檢視問題，精準施策，激發質量提升的內生動力。依據先進質量管理體系標準，結合國內外關于質量管理的先進方法、模型和研究成果，將制造業企業質量經驗級：質量管理基本依靠人的技能和經驗，未建立先進的質量制度、質量目標和完整的質量數據管理機制；研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈數字化未開展或只是實行經驗式的管理；未具備基本的戰略實施、文化建設、技術創新應用等能力；質量績效水平不高，產品質量水平未達到3σ,過程能力指數未做統計或小于1，全過程一次交驗合格率檢驗級：建立適宜的質量管理體系并有效運行，通過檢驗手段確定產品質量特性符合標準要求；研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈管理數字化初步開展，收集與質量目標有關的數據并用于改進；具備一定的戰略實施、文化建設、技術創新應用等能力；取得一定的質量績效，產品質量水平達到3σ,過程能力指數大于等于1，全過程一次交驗合格率大于等于90%，內部質量損失率大于等于3.0%，外部質量損失率大于等于2.3%。保證級：質量管理在體系有效運行的基礎上，通過應用適宜的質量技術、工具和方法，促進效率的提升和成本的降低；研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈管理數字化實行規范化、標準化管理，收集與關鍵過程有關的質量數據，并用于過程的改進，保證產品制造的質量可靠性、一致性、穩定性;具備較好的戰略實施、文化建設、技質量績效水平較高，產品質量水平達到4σ,過程能力指數大于等于1.33，全過程一次交驗合格率大于等于95%，內部質量損失率小于3.0%，外部質量損失率小于2.3%。預防級：質量管理貫穿于產品和服務質量產生、形成和實現的全過程，基于數據開展全面風險識別和預防，確保企業績效目標的全面達成；研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈管理數字化全面、持續開展，預防為主、不斷改進，收集全過程的績效數據加以應用并轉化為價值；具備優秀的戰略實施、文化建設、技術創新應用等能力；產品質量水平達到5σ,過程能力指數大于等于1.67，全過程一次交驗合格率大于等于卓越級：質量管理以創新為驅動力，建立全員、全要素、全過程、全數據的新型質量管理體系；研發設計、生產制造、質量保障、供應鏈管理數字化全面、持續、系統開展，實行基于新一代信息技術的數字化網絡化智能化管理，收集供應鏈上下游質量數據并實現數據資源共享；戰略實施、文化建設、技術創新應用等能力有效支撐企業以高質量產品、高水平服務超越用戶期望和體驗，質量產生卓越的經營效益和持續的競爭優勢;先，產品質量水平達到6σ,過程能力指數大于等于2.00，全過程一次交驗合格率大于等于98%，內部質量損失率小于0.75%，外部質量損失率小于0.5%。該質量管理能力等級標準的出臺，對企業而言，評價結果可作為質量判別依據，用于質量診斷和改進，幫助企業更好地貫徹先進質量管理體系標準，提高質量辨別能力，加速向高質量和價值鏈中高端邁進。對行業而言，通過貫標評價方式，可引導企業、供應商和用戶更多企業共同貫標，促進產業鏈質量水平整體提升。對政府而言，評價結果有利于切實掌握制造業質量發展情況，動態掌握制造業質量發展趨勢，充分積累制造業質的有效提升重要數據，為精準施策、精準引導、精準服務提供決策參考，為政策支持、資源配置提供重同時，該標準也為中國制造業質量管理水平的提升指明了目標和方向，即到2025年，我國制造業質的有效提升取得積極進展，企業質量意識明顯增強，質量質量管理數字化水平不斷提升，可持續發展能力有效提高，質量績效穩步增長，中高端產品的比例快速增大。到2027年，我國制造業質量水平顯著提升，企業質量管理能力顯著提高，產品高端化取得明顯進展。質量提升對制造業整體效益的貢獻更加突出，推動制造為了應對中國制造業在質量管理方面的挑戰，重要的是采取一系列綜合性策略，從增強企業質量意識、提升企業質量發展能力、推進質量管理數字化，到開展質量管理能力評價。2、強化頂層設計：鼓勵企業最高管理層強化質量意識，明確領導責任，確保質量管理體3、全員參與：明確全員參與質量管理的重要性，完善全員參與制度，提升質量協同能力,開展群眾性質量活動，調動全員參與質量提升的積極性。4、構建先進質量文化：指導企業建立符合自身特點的質量文化，營造質量文化氛圍，弘175、用戶滿意導向：以用戶為中心，定期進行滿意度調查，圍繞用戶需求和期望優化質量1、創新質量管理方法：引導企業建立先進質量管理系統，深化精益管理、六西格瑪管理2、持續改進：采用科學的持續改進模式，識別質量提升的關鍵要素，制定針對性的質量3、循證決策模式：加強關鍵指標識別和監測，深入分析影響質量的因素，采取有效措施,確保質量持續改進。4、質量技術創新：鼓勵企業加強技術創新，應用新技術優化質量設計和過程控制，提高5、提升基礎能力：支持企業加強計量、標準、認證認可、試驗驗證等能力建設，提升質1、研發設計數字化：支持企業利用數字化工具進行質量設計，應用數字孿生、可靠性設2、生產制造數字化：推動制造過程的數字化控制、網絡化協同和智能化管理，加快工業3、質量保障數字化：推廣綜合保障數字化和數字化供應鏈管理，提高質量保障水平，加4、強化質量數據管理：建立質量數據管理制度，深化數據的采集、分析和應用，實現質1.自我評價與外部評價：鼓勵企業定期開展質量管理能力自我評價，引導專業機構提供第2.質量績效評價：建立質量績效評價制度，科學評估質量管理的經濟效益，確保評價的真通過上述綜合性策略的實施，可以有效提升中國制造業的質量管理水平，促進制造業的高通過持續改進和員工全員參與，提高企業的產品和服務質量，以滿足甚至超越客戶期望。該方法強調質量不僅是生產或服務過程的責任，而是每一位員工的共同責任，從高層管理1、客戶導向：企業的所有活動都應以滿足客戶需求和期望為目標，將客戶滿意度作為衡2、全員參與：全面質量管理要求企業全體成員參與到質量管理和改進活動中，每個員工3、過程導向：看待質量問題時，應關注整個生產過程和服務流程，識別和管理過程中可4、持續改進：持續改進是全面質量管理的核心思想之一，企業應不斷地尋求改進生產過5、事實基礎的決策制定：決策應基于數據和事實，通過收集和分析數據來識別問題、制6、供應鏈管理：質量管理不僅限于企業內部，還應擴展到供應商和分銷商，確保整個供全面質量管理對于企業而言至關重要，它不僅可以提升產品和服務的質量，增強客戶滿意度和忠誠度，還能提高企業的運營效率，減少浪費，最終提升企業的競爭力和市場份額。全面質量管理數字化是通過新一代信息技術與全面質量管理融合應用，推動質量管理活動數字化、網絡化、智能化升級，增強產品全生命周期、全價值鏈、全產業鏈質量管理能力,提高產品和服務質量，促進制造業高質量發展的過程。在全面質量管理數字化過程中，企業通過集成和分析來自生產線、供應鏈、客戶反饋等多個環節的大量數據，以實時監控和預測質量問題，實現對生產過程的精準控制和持續改進。這不僅涉及到產品的質量監控，還包括服務質量的提升，以及通過數據分析來預測未來全面質量管理數字化是制造業在當前和未來競爭中保持領先地位的關鍵策略之一。通過利用先進的數字技術，企業能夠在質量管理上實現質的飛躍，從而在全球市場中獲得更強的20字化具有深遠的意義，不僅能夠顯著提高質量管理的效率和效果，還能為企業帶來全方位數字化工具和技術的應用，如數據分析、云計算、物聯網（IoT）和人工智能（AI），可以有效地提高質量數據的收集、分析和應用效率。通過自動化的數據收集和實時監控，企全面質量管理數字化使企業能夠基于大數據和深度分析進行決策，從而確保決策的科學性和有效性。數據驅動的決策過程有助于企業更準確地預測和應對市場變化，優化資源配置,實現精準的質量改進和產品創新。數字化技術能夠實現供應鏈各環節的無縫連接和信息共享，加強供應鏈內部的協同和透明度。通過數字化的供應鏈管理，企業能夠更有效地監控和管理供應商質量，確保原材料和全面質量管理數字化為企業持續改進和創新提供了強大的技術支撐。利用先進的數字化工具，企業可以持續跟蹤質量績效，識別改進機會，快速實施改進措施。同時，數字化平臺21通過實施全面質量管理數字化，企業能夠更有效地收集和分析客戶反饋信息，及時響應客戶需求和期望。通過提供高質量的產品和服務，企業不僅能夠提升客戶滿意度，還能增強實施全面質量管理數字化是企業適應數字經濟時代、提升質量管理水平、增強市場競爭力的必由之路。通過全面質量管理數字化，企業可以實現質量管理的高效率、高準確性和高可靠性，同時促進企業的持續改進和創新，最終實現企業的可持續發展目標。隨著數字化22眾所周知，完美的產品不僅僅取決于最初的設計，還取決于對產品生命周期中每個環節的質量控制。全生命周期質量管理是一個涵蓋市場策劃、產品設計、生產制造、供應鏈管理、質量檢測、分析和控制、營銷服務、運行維護等產品全生命周期的質量管理體系。企業要管理好質量，最重要的是在產品設計、制造、質量檢測、分析與控制方面同時進行管控,并加強預防性工作，從源頭杜絕不良品發生。然而，隨著行業發展，不同利益方對質量的要求并不相同。生產方關注產品可靠性，消費者注重性價比，不同部門和角色有不同的產品的設計質量對于產品的整體質量至關重要。因此，產品設計的質量管理顯得尤為重要。從客戶的角度來看，設計的產品應該是零故障的。即使出現質量問題，也需要迅速解決,以確保客戶的負面評價和損失最小化。在產品設計的過程中，制造企業面臨以下主要問2、產品設計和開發策劃過程中，考慮不夠全面，涉及人員、設備、工裝、技術能力和物23在制造過程中，質量管理是至關重要的。正如質量管理專家愛德華·戴明所強調的的質量是在生產過程中形成的，而非通過檢驗獲得的。”企業在質量管理方面面臨的挑戰1、人員相關的質量問題：這包括員工對質量認識的缺乏、技術技能不足、注意力不集中2、設備相關的質量問題：涉及機器設備和工具的精確度及其維護狀態。例如，不定期的點檢、保養和維護不足導致的設備故障，或是缺乏對首件的檢查而引發的批量缺陷，以及3、原材料的質量問題：原材料的成分、物理和化學性能未得到充分保證，問題源自原材4、方法上的質量問題：即使不同企業使用相同的設備和原材料，成品質量仍有差異，這主要是由于工藝質量控制方法的差異。問題還包括制造過程中的尺寸協調問題，影響到裝配質量、生產周期和成本。此外，缺乏對產品設計、工藝設計和制造過程的全面尺寸管理,以及前期優化設計不足，都使得后期的生產協調變得困難。產品工序的質量控制點若未5、生產車間環境問題：包括生產過程中對溫度、濕度、無塵度等生產條件的控制不足，當前，制造企業在質量管理方面的主要挑戰是如何有效地收集和利用海量數據，以支持決(a）工業環境中，生產設備和測量儀器的數據（b）企業IT系統由多個子系統組成，如ERP、24。為了解決這些問題，制造企業需要采用先進的數據集成和分析技術，建立統一的數據平臺以實現數據的協同采集和一致性管理。同時，推動實時監控和智能分析的發展，利用機器學習和人工智能技術提升質量控制和改進的效率。此外，提高數據安全和準確性，確保信系管理、實驗室管理、質量工具、主數據管理、系統集成等功能模塊一體化封裝在整體解決方案中，一站式提供質量管理全流程數據共享、質量監控、問題預警、分析決策等服務。25單地收集與分析質量數據，提高質量反應速度，縮短質量問題解決的時間。同時還提供一,實現數據分析預警，產品外觀瑕疵智能質檢，廠區安全智能巡檢，相似零件智能查重等26、質量檢測便捷化、質量數據規范化、質量表現可視化、質量控制自動化以及質量決策智能化。這不僅有助于企業降低質量成本、提升生產效率、提高客戶滿意度和品牌價值，還能幫助企業更好地符合國際質量標準和特定行業準則的要求，進而推進企業邁向高質量發這些技術不僅促進了質量管理流程的優化和自動化，還為制造業帶來了更高的效率、靈活大數據技術能夠處理和分析海量的質量相關數據，包括生產過程數據、產品使用反饋數據等。通過高級數據分析技術，企業能夠識別出生產中的潛在問題，預測并避免可能的質量云計算為質量管理提供了靈活性和可擴展性，使企業能夠輕松存儲和訪問大量數據，同時支持遠程協作。通過云平臺，質量管理系統可以實現跨地域的集物聯網技術使得設備和系統能夠實時相連，收集和交換數據。在質量管理中，IoT可以實時監控生產線上的設備狀態、工作環境和產品質量，27人工智能（AI）和機器學習技術在質量管理中的應用，可以通過自學習和自適應算法來優化質量控制流程。AI能夠幫助分析復雜的數據模式，預測產品缺陷，并提供改進措施。同區塊鏈技術通過提供一個去中心化、不可篡改的數據記錄系統，為質量管理帶來了新的可能。它可以用于追蹤產品從原材料到最終用戶的整個生產和供應鏈過程，確保數據的透明通過這五大關鍵技術的應用，全面質量管理的數字化不僅能夠提高制造業的質量管理效率和效果，還能夠幫助企業更好地適應市場變化，提升競爭力。未來，隨著這些技術的不斷1、目標設定：明確數字化轉型的目標、范圍和預期成果。這些目標應當與企業的總體戰2、現狀評估：對現有的質量管理流程、工具及技術進行全面評估，確定數字化轉型起點。3、需求分析：識別內部需求和客戶需求，確保數字化轉型方案能夠滿足這些需求，提升282、角色分配：明確團隊成員的角色和責任，確保每個人都明確自己在數字化轉型過程中2、評估與優化：定期評估數字化轉型的成效，根據評估結果進行持續的流程、技術和策29通過以上實施路徑，企業能夠有效地推進全面質量管理的數字化轉型，實現質量管理過程番纜集團是一家成立于1969年的老牌電纜企業，主營包括35KV及以下輸、配電產業全結構與組合產品，新型合金導體材料，全結構特種電纜與組合產品，智能輸配電產品、新能數字化是企業轉型升級的必經之路，隨著番禺電纜與多家世界500強企業達成戰略合作關系，番禺電纜需要以始終如一的卓越品質，為客戶實現卓越價值。以某大客戶三化一穩定30正是嚴格的質量控制和優質的服務，番纜集團能夠持續地為全球知名企業華為、南網、國網、美的、中興、松下、立訊技術、美大提供電纜產品，且多年位居中國電力電纜供應商綜合能力50強及中國最具投標實力電線電纜供應商百強企業行列。目前完成質化轉型的番纜集團，實現線纜品質與管理能力的雙向提升，也為企業打造供應鏈體系的競1、質量業務效率提升：電子化檢測、系統化監測。無需手工整理檢測設備數據、2、體系管理無紙化流程：也無需紙檔保存或傳遞質量相關文件，通過角色權限在線即可3、質量管理業務自動化：通過SPC、分析報表等質量工具實時掌控質量指標，對質量問4、降低三化一穩定實施成本：在數據收集統計、來料檢驗、售后問題處理等各環節，數高端凈水專家安吉爾成立于1987年，總部位于廣東深圳。安吉爾專注凈水領域36年，專超500萬，產品暢銷全球65個國家。安吉爾始終堅持科技創新，不斷引領行業技術升級。參與17項國家及行業標準制修訂，累計獲得900余項專利。建立4大水質實驗室，并聯合航天生物建立實驗室，研發六大航天技術。2023年，安吉爾憑實力斬獲全球9項發明獎，安吉爾擁有三大生產基地，其中安吉爾環境科技智慧園占地超60萬平米，可實現年產1000萬臺（套）的凈飲水產品規模。安吉爾擁有完整的生產管理體系，已獲中國CQC、美國UL、美國NSF、加拿大CSA、法國BV、英國ITS、瑞士SGS和德國TüV全球八項權威31將現代信息化技術與質量管理的需求相結合，從整體的質量數據監控，數據分析，再到質量資源分配，質量人員資質管理，質量工具管理，質量技能提升等方面，進而將端到端質量管理模塊進行串聯，系統智能化預警，從而進行高效的企業風險管理，最終將信息化的1、實時監控整體質量水平：通過質量KPI模塊實時監控質量水平，預警質量風險；有任何2、質量業務報告自動化：從系統獲取各質量業務數據。改變了過去需要從其它部門定期收集反饋質量業務數據，數據不及時，不準確，不完整，需要再投入大量人力進行再加工3、質量管理業務自動化：質量業務前置，通過系統在研發、來料、生產、體系等各個環4、節省人力：在數據收集統計、來料檢驗、售后問題處理等各環節，數字化系統都幫助32蘇州維信電子有限公司(簡稱MFLEX),電子電路產業先行者，起步于美國，以蘇州為全球總部，多元化跨國團隊合作，是集研發、設計、生產、銷售服務為一體的全球最大柔性電路板供應商之一。致力于為全球頂級消費電子產品、新能源汽車、通訊、物聯網等品牌提供出色的互聯網解決方案。維信電子(MFLEX)柔性電路板全球排名前三、印刷線路板內資第1、生產工序復雜：產品生產需要經過上百道工序，每個工序的生產質量影響因素的規律復雜，任何一個關鍵工序的質量問題都會導致產品良率的異常，造成產品質量監控和追溯2、生產過程監控水平低：產品在生產過程中的監控以關鍵工序的批次通過率為主要評價標準，對每個產品以定性的評價方式評價關鍵工序的生產能力，缺乏對關鍵工序的過程能3、質量數據分析瓶頸：質量檢測數據量大且雜，當前業務系統無法滿足關鍵質量檢測結果數據的關聯查詢和實時分析，出現質量問題后只能通過人工手段進行分析定位，難以滿良率大數據分析平臺以工廠生產環境的生產數據和檢測數據為依據，通過領域建模實現高效的數據關聯，利用數據驅動模型完成柔板質檢數據分析，達到柔板生產實時監控和質量1、數據關聯建模：通過產線領域建模，將柔板生產線的工藝、生產、檢測數據高效組織在一起，并通過良率大數據分析平臺以統一的數據服務提供高效的訪問方式，實現客戶快332、質量數據分析：對各檢測工序的質檢數據以SPC、過程能力指數、6-sigma管控等統計方法精細化展示良率缺陷，并基于關聯規則挖掘、孤立森林、決策樹等通過數據驅動模柔性電路板良率大數據分析平臺已經在蘇州維信電子紅莊廠區、郭巷廠區的一些關鍵制程1、經濟效益：大幅減少了工程師人工進行數據分析工作量，從而降低運營成本，為企業2、質量效益變革：實現了過程質量監控的可視化和質量管理的規范化，質量問題追溯效隨著全球供應鏈緊耦合發展，傳統的制造質量管理模式已無法適應新的發展變化。供應商物料測試、來料檢驗測試、生產測試等都會產生大量的質量數據，而海量的質量數據之間存在大量數據孤島，從供應鏈協同的角度保障質量是一個重要命題。本方案打通供應商、研發、制造、市場返還等產業鏈全流程關鍵質量數據；應用大數據分析構建數據驅動的全球測試大數據質量預警體系；實現供應商來料質量預警、制造過程質量預警及網上返還質量預警；質量預警從制造向上游研發、采購/產業鏈及市場/用戶的覆蓋;驅動質量管控從事后攔截向事前預測、預防方向轉變，是質量預警所要研究的重要內容。1、難以深入質量管理前端：既有的質量管理方法大多都是依賴事后解決，無法將質量問342、難以進行質量數據協同：制造工廠分布在各地，各制造工廠所產生的海量生產、檢測3、難以進行數據挖掘融合分析：物料供應商測試、來料檢驗測試、生產測試、市場質量表現產生的數據存在隱性因果關系。這些數據無法有效地進行融合分析，應用于質量管理1、供應商來料質量控制：采集供應商來料關鍵測試參數，實現數據監控、分析及預警，提前識別潛在的來料質量風險，并攔截在供應商處，提高來料入口質量，質量控制前移供2、出廠產品質量預警：匯聚全球加工網點制造過程質量數