伴随第四次工业革命，三网融合、移动互联网、云计算、物联网的快速发展，数据呈指数级增长，越来越多的企业业务和社会活动呈现出数字化特征。未来，数字化浪潮将席卷各行各业的各个业务领域。面对日益复杂的竞争形势，以数字化赋能全员全过程全方位质量管理，实现高质量的发展，是每个企业的现实需求。

当前，中国虽然是世界上工业体系最为健全、产品规模最大的国家，但是质量水平和品牌影响力滞后于规模的增长。为加快推动制造业高质量发展，打造制造业品牌竞争新优势，推动中国制造业向全球价值链中高端跃升，工信部于2021年12月30日正式发布了《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》。

质尚质量的数字化技术专家结合工信部的原文和实际实践经验，对指南的有关要点内容进行了整理和解读。

数字化和质量数字化

数字转型是以价值创造为目的，以提升效率和效益为导向，激发数据要素创新驱动潜能，用数字技术驱动业务变革的过程。

质量数字化是伴随着数字化转型引发的质量管理模式的转变，主要聚焦质量管理范围、方式、目标的转变，其核心是在数字化条件下，企业质量管理数字化能力的提升，涉及到数字思维构建、数字技术应用、管理机制调整、数据开发利用等各个方面。

数字化质量和传统质量

共同点：

质量管理工作的本质内涵未改变，都是利用一系列技术、方法和工具，系统化开展质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等活动，有效管控产品和服务质量。

不同点：

1、关注点不同

传统质量：关注规模化生产中的质量问题。发展环境相对稳定。数字化质量:关注规模化生产质量问题的同时，更加关注对用户个性化、差异化需求的快速满足和高效响应。发展环境不确定。

2、管理范围不同

传统质量：企业内部和供应链范畴的质量管理。数字化质量: 企业生态圈质量，由强调质量管理岗位分工、上下游质量责任分工转变为强调以客户为中心的质量协作，更加注重对产品全生命周期、产业链供应链乃至生态圈质量进行全面管理。

3、工作方法不同

传统质量：传统质量管理的方法、工具。数字化质量:应用数字化智能化的设备装置、系统平台等技术条件，注重以客户为中心的流程优化重构与管理方式变革，充分挖掘数据在质量管理创新驱动作用，系统化提升企业质量管理数字化能力。

数据要素在质量数字化中的作用

数据是继土地、劳动力、资本和技术后的第五大生产要素，具有可复制、可共享、无限供给等属性，在支撑质量管理数字化具有重要作用：

1、提升质量管理决策水平

质量数字化基于大数据、数字孪生、人工智能等技术融合应用，构建基于数据的质量判定、质量改进、质量预防等一系列决策模型，促进依靠人工判定的决策机制转变为基于数据驱动的自优化、智能化决策机制，有效提升质量业务决策的效率，降低质量风险，提升用户体验，强化对不确定性的柔性响应能力和水平 。

2、驱动质量管理工作协同

质量数字化通过加强质量数据自动采集、集中管理、交换共享等，以质量数据流动促进企业内部跨部门质量协同和产品服务创新，带动产业链供应链上下游质量管理联动，加快质量管理新模式培养发展，有效提升质量协同效率。

3、促进质量知识经验共享和方法工具创新

随着企业内及上下游质量数据持续汇聚，企业可建立统一质量管理平台，推进质量管理知识、方法、经验等数字化、模型化、平台化，基于多领域多类型数据融合分析创新质量方法工具，降低质量管理专业化门槛，提升质量管理活动水平成效。

质量数字化的预期目标和收益

质量数字化能增强企业的全生命周期、全价值链、全产业链质量管理能力，强化“人机料法环测”等各环节质量管理数字化能力，推进数据驱动质量策划、质量控制和质量改进，提升产业链供应链质量协同水平，进一步提升产品和服务质量水平，促进形成质量品牌竞争新优势，推动制造业整体向中高端跃升。

质量管理数字化实施指南的主要内容

主要内容有7个章节，23条主要内容，包括：第1章：明确了“一条主线、三大转变、四项原则” 总体要求，强化方向指引；第2章：从三个层面提出制造业质量管理数字化的关键场景，引导企业将场景建设作为推进质量管理数字化的切入点；第3-5章：突出企业主体，从工作机制、增强能力、数据开发等方面提出实施要求。引导企业系统完善工作机制，夯实推进质量数字化的管理基础；聚焦能力建设主线，从“人、机、料、法、环、测”等方面全面强化质量管理数字化能力；加强全生命周期质量数据开发利用，提升数据驱动作用。第6章：引导相关方创新质量管理数字化公共服务，提升服务供给水平。第7章：坚持多措并举，引导相关方完善政策保障和支撑环境。

华会科技对于企业进行质量数字化的建议

1、顺应数字化转型的时代潮流，建立质量数字化转型升级的架构、行动计划和文化氛围。

2、打造统一的质量数字化平台，推动质量管理活动数字化、网络化、智能化全面升级。

3、打造质量生态圈，开展产品全生命周期、全价值链、全产业链质量管理。

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