製造業質量管理如何實現數字化？ 這裡借花獻佛，把“ 工信部 ”印發的8000字 《製造業質量管理數字化實施指南（試行）》 分享給你。

該指南重點表明了：推進製造業質量管理數字化是一項系統性工程，要以提高質量和效益、推動質量變革為目標，按照“ 圍繞一條主線、加快.三大轉變、把握四項原則 ”進行佈局。

製造企業要發揮主體作用，強化數字化思維，持續深化數字技術在製造業質量管理中的應用，創新開展質量管理活動。專業機構要以提升服務為重點，加快質量管理數字化工具和方法研發與應用，提供軟體平臺等公共服務。各地工業和資訊化主管部門要以完善政策保障和支撐環境為重點，做好組織實施。

《製造業質量管理數字化實施指南（試行）》具體內容如下：

製造業質量管理數字化 是透過新一代資訊科技與全面質量管理融合應用，推動質量管理活動數字化、網路化、智慧化升級，增強產品全生命週期、全價值鏈、全產業鏈質量管理能力，提高產品和服務質量，促進製造業高質量發展的過程。為推動製造業質量管理升級，以數字化賦能企業質量管理，強化產業鏈質量協同，最佳化質量創新生態，特制定本指南。

一、總體要求

推進製造業質量管理數字化是一項系統性工程，要以提高質量和效益、推動質量變革為目標，按照“圍繞一條主線加快.三大轉變、把握四項原則”進行佈局。企業要發揮主體作用，強化數字化思維，持續深化數字技術在製造業質量管理中的應用，創新開展質量管理活動。專業機構要以提升服務為重點，加快質量管理數字化工具和方法研發與應用，提供軟體平臺等公共服務。各地工業和資訊化主管部門要以完善政策保障和支撐環境為重點，做好組織實施。

(一)圍繞一條主線。

把數字能力建設作為推進質量管理數字化發展的主線，加快數字技術在質量管理中的創新應用，最佳化重構質量管理業務流程，打破不同管理層級、職能部門以及企業間的合作壁壘，賦能企業多樣化產品創新、精細化生產管控、高附加值服務開發、個性化體驗提升，快速有效應對不確定性變化，不斷構建差異化競爭優勢。

(二)加快.三大轉變。

加快重塑數字時代質量發展理念推動質量管理範圍從企業質量管控向生態圈協作轉變，加強對產品全生命週期、產業鏈供應鏈乃至生態圈協作質量的管理:推動質量管理重點環節從以製造過程為主向研發、設計製造、服務等多環節並重轉變，深化質量資料跨部門跨環節跨企業採集、整合和共享利用，促進質量協同和質量管理創新;推動質量管理關注焦點從規模化生產為主向規模化生產與個性化、差異化、精細化並重轉變，積極協同生產模式和組織方式創新，主動適應動態市場變化需求。

(三)把握四項原則。

注重價值牽引和資料驅動。把提升發展質量與效益作為出發點和落腳點，深化全過程全鏈條資料探勘，驅動質量變革。注重深化實踐和創新應用。發揮數字化系統作用，深化推廣質量管理理論方法和實踐活動，依託資訊化平臺在全產業鏈、價值鏈推動質量管理創新應用。注重分類引導和示範帶動。引導企業結合自身條件制定方法路徑，透過樹立一批典型場景、質量標杆企業加強方向指引。注重開放合作和安全可控。完善覆蓋全產業鏈、生態圈的質量協作機制，把握安全和發展的關係，加強企業資訊保安保護。

二、明確質量管理數字化關鍵場景

(四)面向企業重點業務環節的質量管理數字化。

處於數字化起步期的企業要根據實際需求，選擇研發、設計、採購、生產、檢測、倉儲、物流、銷售、服務中的重點業務環節，著力推進數字技術應用。充分運用數字化工具加強對業務環節質量資訊的採集、分析和利用，開展數字化設計驗證質量控制、質量檢驗、質量分析和質量改進，提升質量過程控制的精細化、智慧化水平，提高企業質量管理的效率和效益。

(五)面向產品全生命週期和全產業鏈的質量協同。

已較好實現數字化並實現業務整合運作的企業，要推進基於數字化產品模型的研發、設計、生產、服務一體化，加強產品全生命週期的質量資訊追溯，提升產業鏈供應鏈各環節質量資料共享與開發利用，推進資料模型驅動的產品全生命週期、全產業鏈的質量策劃、質量控制和質量改進，加強產業鏈供應鏈上下游質量管理聯動，促進多樣化、高附加值產品服務創新。

(六)面向社會化協作的質量生態建設與知識分享。

具備平臺化執行和社會化協作能力的企業，要推進質量管理相關資源、能力、業務的線上化、模組化和平臺化，與生態圈合作伙伴共建質量管理平臺，加強質量生態資料的收集整理、共享流通和開發利用，推動質量管理知識經驗對外輸出和迭代最佳化，構建客戶導向、資料驅動、生態共贏的質量管理體系和商業模式，逐步打造形成質量共生共贏新生態。

《重點行業質量管理數字化關鍵場景 》

1、原材料行業。面向鋼鐵、石化、化工、建材等行業。

推進生產製造數字化質量管控。基於感測器、機器視覺、自動化控制、先進測量儀器等技術在生產環節深度應用，加強企業內部管控精細化程度，推進生產環節質量資料自動採集與處理，開展全流程質量線上監測、診斷與最佳化，以市場、過程質量指標為牽引設定智慧預警的管控限制，持續提升質量控制水平。強化供應鏈上下游質量管理聯動聯合上下游企業共建供應鏈管理系統及平臺，打通供應鏈上下游企業間質量資訊傳遞渠道，基於資料互聯互通與有序流通共享，提升從採購尋源到生產銷售的全過程質量協同管控、全生命週期質量追溯管理等水平。

2、裝備製造行業。面向機械、交通裝置製造等行業。

推進基於數字模型的產品質量設計。推進人工智慧、模擬等技術在產品研發設計環節應用，搭建產品級部件級數字模擬模型，開展失效模式分析預防、裝配及物流模擬，識別最優設計方案，透過智慧化質量策劃提升質量設計水平，降低質量損失風險。推進生產製造數字化管控，基於感測器、機器視覺、自動化控制、先進測量儀器等技術在生產環節深度應用，提升精益生產過程質量控制水平。推進基於產品全生命週期管理的服務質量提升。基於線上平臺連線實現整機及零部件狀態識別與跟蹤，開展產品故障預警預測，保養服務預警提示等延伸服務，促進產品高階化。

3、消費品行業。面向輕工、紡織行業推進生產製造環節數字化質量管控。

推廣感測器、機器視覺、自動化控制技術等在輕紡生產環節廣泛應用，提高線上監控水平。面向醫藥、食品等行業，推進產品全生命週期質量追溯。聯合上下游共建產品唯.一標識規範，開展質量追溯體系建設，提供資訊實時追溯和查詢服務，強化全生命週期質量協同管控，讓消費者放心消費。

三、完善企業質量管理數字化工作機制

(七)加強質量管理數字化組織領導。

企業應結合兩化融合的發展目標和規劃部署，最佳化質量方針、質量目標，制定質量管理數字化的提升路徑。明確推進質量管理數字化工作的責任部門、職責和許可權，創新質量部門與業務部門協同推進組織模式，統籌規劃並選擇質量管理數字化關鍵場景，確定資源保障，分步推動實施。在質量管理體系執行管理中應定期評估數字化能力的提升效果，並向最高管理者報告。

(八)加強質量管理數字化活動策劃。

企業應以使用者需求為導向，梳理關鍵場景的質量管理要求，運用兩化融合管理體系等方法，開展包括流程最佳化、裝備升級、資訊系統整合、資料資源利用、操作規程更新在內的質量管理數字化活動策劃，運用數字技術打通流程斷點，加強業務流程狀態跟蹤、線上監控和動態最佳化，強化質量目標和質量活動的閉環管控。

(九)推動質量管理數字化資源整合。

鼓勵企業依託工業網際網路平臺、資料整合平臺等，建設統一質量管理平臺，實現質量管理知識、方法、經驗等模型化、平臺化。加強數字設計工具的開發利用，運用數字分析建模、數字李生、可靠性設計與模擬、質量波動分析等技術提高產品使用者體驗和質量設計水平。鼓勵龍頭企業建設產業鏈質量協同平臺，推動企業間質量資訊共享與知識共創，探索產業鏈質量管理聯動新模式，提升產業鏈質量協同發展水平。

四、增強企業質量管理數字化執行能力

(十)提高崗位數字化作業技能。

企業應加強質量管理數字化活動的全員參與，完善評價和激勵機制，將推進質量管理數字化轉變為員工主動創新、有能力創新的現實行動結合數字化轉型的發展需要，對影響質量的相關崗位人員制定數字化技能提升計劃，提高運用資訊化系統以及在數字化條件下應用質量管理技術方法的能力。對有重要影響的崗位人員實施適當的考核評價，以確保相關人員具有在數字化條件下履行質量職責的能力。

(十一) 推進裝備數字化改造升級。

企業應按照質量管理數字化核心能力建設需求，加強必要的生產製造裝備改造，提高工藝控制自動化、智慧化、精準化水平，保證工藝穩定，減少質量波動。結合裝備數字化改造過程，設計開發相應的質量管理系統平臺，形成以資料為驅動的線上質量控制和自主決策能力，為工藝改進和產品創新夯實基礎。

(十二)實施全流程物料數字化管理。

企業應建立與數字化製造相適應的倉儲物流系統，在採購、生產、倉儲、物流、交付及售後服務全過程提高物料數字化追溯管理水平與重要供應商建立協同的數字化管理系統，共享採購產品質量、批次、交期等資訊。有條件的企業應對關鍵物料實施一物一碼管理，實現全流程質量追溯。

(十三)強化檢驗測試數字化管理。

企業應根據質量管理數字化要求，完善檢驗測試的方法和程式。推動線上檢測、計量等儀器儀表升級，促進製造裝備與檢驗測試裝置互聯互通，提高質量檢驗效率，提升測量精密度和動態感知水平運用機器視覺、人工智慧等技術，提升生產質量檢測全面性精準性和預判預警水平。

五、加強產品全生命週期質量資料開發利用

(十四)加強質量資料管理。

企業應將質量資料納入資料資產管理範疇，加強質量資料標準化管理，開展企業資料管理能力建設。加強質量資料採集、管理、處理、分析、應用等全過程管理，明確各環節的職責和許可權，強化跨部門及部門內資料管理機制建設。完善資料架構設計，促進質量資料在業務活動之間高效率交換共享

(十五) 深化質量資料建模分析。

企業應基於質量知識庫的質量管控模型，開展基於大資料的全過程、全生命週期、全價值鏈質量分析、控制與改進，推進資料模型驅動的產業鏈供應鏈質量協同，深入挖掘質量資料價值，及時洞察質量風險和機遇。開發部署基於資料的質量控制和質量決策模型，提高質量響應和處理的及時性，降低質量業務決策風險，實施更加有效的質量預防和改進，提升使用者體驗，強化對不確定性的柔性響應能力和水平。

(十六)提升質量資料安全管理水平。

企業應落實《資料安全法》和有關行政法規要求，強化資料安全意識，履行資料安全保護義務。加強態勢感知、測試評估、預警處置、災難備份等安全能力建設，保障企業自身和使用者的質量資料安全，構築涵蓋網路安全、系統安全、業務安全等的多方位質量資料安全保護屏障。

六、創新質量管理數字化公共服務

(十七)培育推廣系統解決方案。

鼓勵裝備製造商、軟體服務商、企業、科研院所等圍繞質量管理數字化發展需求，聯合研製推廣關鍵巫需的方法和工具，分行業、分場景開展聯合攻關和測試驗證，形成集架構設計、方案諮詢、關鍵裝備、核心軟體、資料整合、流程最佳化、運營評估於一體的系統性解決方案並進行推廣。鼓勵各地工業和資訊化主管部門組織開展質量管理數字化系統解決方案試點示範，分行業、分場景遂選和支援一批解決方案最.佳應用實踐，建設解決方案體驗和推廣中心，促進市場服務資源與企業需求精準對接。

(十八) 探索平臺化資料共享服務。

在生物醫藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子製造、新能源與智慧網聯汽車等領域，鼓勵相關行業協會和龍頭企業建設產品質量大資料公共服務平臺，提供質量資訊線上查詢、質量風險分析、質量成本分析和質量追溯等服務。鼓勵專業機構基於平臺提供質量管理數字化水平測評、診斷等服務，不斷構建和完善診斷對標模型，加強對中小企業質量管理數字化的診斷、培訓和輔導，提升質量管理整體績效。

(十九)完善標準和檢測認證服務。

在現有領域已釋出的相關標準規範基礎上，鼓勵標準化組織、行業協會、社會團體、重點企業圍繞質量管理數字化建立標準和規範，加強標準宣貫、應用服務和實施效果評估。面向產業集聚區，推動建立和完善面向質量管理數字化的標準研製、產業計量、檢測認證等公共服務體系，培育提供諮詢診斷、專案實施和執行維護等全流程質量管理數字化提升服務的專業機構。

七、完善政策保障和支撐環境

(二十)加強組織落實。

各地工業和資訊化主管部門要結合本地區實際，加強與市場監管等相關部門在質量管理數字化發展中重大問題、重大政策和重大工程等方面的協調配合，建立健全政府、行業、企業、科研院所和專業機構的協同推進機制。充分利用現有財政資金、產業投資基金，加大對製造業質量管理數字化薄弱環節和公共服務平臺的支援力度。

(二十一)強化宣貫引導。

鼓勵各地工業和資訊化主管部門加大質量管理數字化推進力度，加強政策宣貫解讀，普及質量管理數字化知識，提高企業推進質量管理數字化的意識和實踐能力，持續擴大企業質量管理數字化的影響力。支援行業協會、產業聯盟與企業共同推廣質量管理數字化相關產品、技術、標準、服務，推動系統解決方案對外輸出(二十二)建立標杆示範。鼓勵產業聯盟、行業協會、專業機構等分行業建設質量管理數字化場景清單，持續開展質量管理數字化新模式遂選。總結提煉質量管理數字化的典型案例，培育和發現一批帶動性強、可複製可推廣的典型經驗。加強交流推廣，以成效顯著的企業標杆引領推動行業整體質量水平提升，營造良好質量管理數字化發展氛圍。

(二十三)加強人才培養。

推動產業聯盟、行業協會與高校、科研院所等深化合作，共建質量管理數字化創新聯合實驗室，開展數字化質量先進方法體系培訓。鼓勵校企聯合建設一批數字技能實訓基地，培養知識型、技能型、創新型的質量管理人才。

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《製造業質量管理數字化實施指南（試行）》解讀

2021年底，工業和資訊化部發布了《製造業質量管理數字化實施指南（試行）》（工信廳科〔2021〕59號，下稱《指南》），現就《指南》的有關內容解讀如下：

一、《指南》編制的背景是什麼？

我國是世界上工業體系最為健全的國家，自2010年以來製造業增加值連續11年位居世界第一，製造業大國地位進一步鞏固。在500種主要工業產品中，有40%以上產品的產量居世界第一。但總體看來，質量水平和品牌影響力仍滯後於規模的增長，“大而不強、全而不優”的局面尚未得到根本改變。加快推動製造業高質量發展，打造製造業品牌競爭新優勢，推動我國製造業向全球價值鏈中高階躍升，仍然是當前和今後一個時期我國經濟發展中的重要戰略任務。

近年來，圍繞推進製造業質量提升，黨中央、國務院印發《國務院關於開展質量提升行動的指導意見》，我部出了臺《關於促進製造業產品和服務質量提升的實施意見》（工信部科〔2019〕188號），組織開展了工業質量品牌建設等系列工作，取得了顯著成效。當前，新一代資訊科技引領的新一輪產業變革蓬勃發展，數字化轉型成為大勢所趨，數字生產力日益彰顯出強大的增加動力，為製造業質量管理創新、高質量發展提供新機遇新空間 。身處世界百年未有之大變局，應對日益複雜的國際形勢，以數字化賦能企業全員全過程全方位質量管理，提升產業鏈供應鏈質量協同水平，是推動製造業質量變革、效率變革、動力變革，實現高質量發展的現實選擇。

二、《指南》的定位是如何考慮的，主要內容有哪些？

在落實《工業和資訊化部關於促進製造業產品和服務質量提升的實施意見》（工信部科〔2019〕188號）等要求的基礎上，我們結合產業數字化轉型新趨勢和質量管理變革新動向，在強化方向指引、突出企業主體、完善服務供給、加強環境建設等方面提出針對性舉措。

《指南》共7章23條，主要內容包括：第一章明確了“一條主線、三大轉變、四項原則” 總體要求，強化方向指引；第二章從三個層面提出製造業質量管理數字化的關鍵場景，引導企業將場景建設作為推進質量管理數字化的切入點；第三至五章，突出企業主體，從工作機制、增強能力、資料開發等方面提出實施要求。引導企業系統完善工作機制，夯實推進質量數字化的管理基礎；聚焦能力建設主線，從“人、機、料、法、環、測”等方面全面強化質量管理數字化能力；加強全生命週期質量資料開發利用，提升資料驅動作用。第六章，引導相關方創新質量管理數字化公共服務，提升服務供給水平。第七章堅持多措並舉，引導相關方完善政策保障和支撐環境。

三、質量管理數字化與傳統質量管理之間的區別與聯絡？

質量管理數字化是透過新一代資訊科技融合應用，推動質量管理活動數字化、網路化、智慧化升級，增強全生命週期、全價值鏈、全產業鏈質量管理能力，提高產品和服務質量，促進製造業高質量發展的過程，可以簡單理解為數字化條件下的質量管理。與傳統質量管理相比，質量管理數字化工作內涵並未發生本質性的改變，均是利用一系列技術、方法和工具，系統化開展質量策劃、質量控制、質量保證和質量改進等活動，有效管控產品和服務質量。但二者在關注焦點、管理範圍、工作手段上等方面存在差別：

在關注焦點方面 ，傳統質量管理主要面向工業時代相對穩定的發展環境，更多關注規模化生產中的質量問題；而質量管理數字化主要面向數字時代的不確定性需求，在關注規模化生產質量問題的同時，也更加關注對使用者個性化、差異化需求的快速滿足和高效響應。

在管理範圍方面 ，傳統質量管理更多是針對企業、供應鏈範疇的質量管理。隨著數字化的深入發展，企業邊界日益模糊，質量管理的範圍從企業質量向生態圈質量加速轉變，由強調質量管理崗位分工、上下游質量責任分工轉變為強調以客戶為中心的質量協作，更加註重對產品全生命週期、產業鏈供應鏈乃至生態圈質量進行全面管理。

在工作手段方面 ，質量管理數字化在應用傳統質量管理沉澱的方法、工具的基礎上，進一步應用數字化智慧化的裝置裝置、系統平臺等技術條件，注重以客戶為中心的流程最佳化重構與管理方式變革，充分挖掘資料在質量管理創新驅動作用，系統化提升企業質量管理數字化能力。

四、數字化轉型與質量管理數字化的聯絡？

數字化轉型是以價值創造為目的，以提升效率和效益為導向，激發資料要素創新驅動潛能，用數字技術驅動業務變革的過程。數字化轉型是兩化融合在新時期的新要求新部署，透過數字化轉型以實現產業轉型升級和高質量發展開啟了兩化融合新徵程。

質量管理數字化是伴隨著數字化轉型引發的質量管理模式的轉變，主要聚焦質量管理範圍、方式、目標的轉變，其核心是在數字化條件下，企業質量管理數字化能力的提升，涉及到數字思維構建、數字技術應用、管理機制調整、資料開發利用等各個方面。

五、開展質量管理數字化的目標什麼？

推動製造業企業、專業機構、各級工信主管部門等各方協同推進質量管理數字化，增強全生命週期、全價值鏈、全產業鏈質量管理能力，提高製造業產品和服務質量，促進形成質量品牌競爭新優勢，推動製造業整體向中高階躍升。具體而言，預期可達到以下幾方面效果：

一是提升企業質量管理水平 。引導企業更加體系化系統化推進數字技術和質量管理深度融合，強化“人機料法環測”等各環節質量管理數字化能力，推進資料驅動質量策劃、質量控制和質量改進，提升產業鏈供應鏈質量協同水平，進一步提升產品和服務質量水平。

二是促進重點行業質量品牌提升 。加強分類引導，結合試點示範等工作，在生物醫藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子製造、新能源與智慧網聯汽車等重點行業，樹立一批可複製、可推廣的質量管理數字化典型場景、標杆企業，帶動行業質量整體提升。

三是提升基礎支撐服務能力 。“以用促建”，以企業質量管理數字化對標準規範、方法工具、系統性解決方案等的需求為牽引，促進專業機構、行業組織、解決方案提供商等創新服務供給，提升基礎支撐能力。

六、資料要素對企業開展質量管理數字化的作用有哪些？

資料是繼土地、勞動力、資本和技術後的第五大生產要素，具有可複製、可共享、無限供給等屬性，在支撐企業決策、驅動協同、促進創新等方面具有重要作用。資料在企業質量管理數字化中的主要作用可概括為以下幾個方面：

一是提升質量管理決策水平 。基於大資料、數字孿生、人工智慧等技術融合應用，構建基於資料的質量判定、質量改進、質量預防等一系列決策模型，促進依靠人工判定的決策機制轉變為基於資料驅動的自最佳化、智慧化決策機制，有效提升質量業務決策的效率，降低質量風險，提升使用者體驗，強化對不確定性的柔性響應能力和水平 。

二是驅動質量管理工作協同 。透過加強質量資料自動採集、集中管理、交換共享等，以質量資料流動促進企業內部跨部門質量協同和產品服務創新，帶動產業鏈供應鏈上下游質量管理聯動，加快質量管理新模式培養髮展，有效提升質量協同效率。

三是促進質量知識經驗共享和方法工具創新 。隨著企業內及上下游質量資料持續匯聚，企業可建立統一質量管理平臺，推進質量管理知識、方法、經驗等數字化、模型化、平臺化，基於多領域多型別資料融合分析創新質量方法工具，降低質量管理專業化門檻，提升質量管理活動水平成效。

七、如何推動《指南》落地應用？

一是加強宣貫動員 。充分利用各種媒介，以政策解讀文章、線上線下專題沙龍、分級分類培訓等多元方式，開展宣貫動員，增進各方對《指南》的理解。實施過程中，加強對標杆企業、示範場景等的典型做法、實踐經驗進行提煉總結，組織經驗交流、現場觀摩、案例分享等系列活動，激發企業推進質量管理數字化動力。

二是加強細化指導 。按照《指南》的總體要求，結合不同行業、不同發展階段企業質量管理數字化提升需求，進一步研製質量管理數字化能力建設指南等標準，推進分行業質量管理數字化場景清單建設。結合我部兩化融合管理體系升級版貫標等工作部署，規模化推廣建設指南標準，組織開展質量管理數字化能力建設試點示範，帶動更多行業和企業推廣應用質量管理數字化新技術、新方法、新模式。

三是加強成效跟蹤 。常態化組織開展質量管理數字化診斷對標工作，從總體、不同行業、不同區域等維度進一步摸清質量管理數字化的現狀趨勢、發展重點、薄弱環節等，形成“比學趕幫超”良好氛圍。探索將診斷對標與政策支援、示範遴選、績效考核等工作掛鉤，提升《指南》應用成效。

合理並且有效地運用數字化工具，不僅可以讓我們工作高效地執行，還能最.大.程度保證團隊目標的達成。織信Informat低程式碼平臺基於資料模型優先的設計理念，提供大量標準化的元件，還內建了自動化（自研的一套圖形化程式設計）、指令碼、工作流引擎（BPMN2.0）、自定義API等功能，能幫助企業構建高度複雜核心的業務系統。如ERP、PLM、MES、SCM、WMS、OMS、EMS、專案、企業服務等多個應用場景，全面助力企業落地數字化轉型戰略目標。

內容來源：工業和資訊化部