制造業質量管理數字化實施指南（轉載）
制造業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。為推動制造業質量管理升級，以數字化賦能企業質量管理，強化產業鏈質量協同，優化質量創新生態，特制定本指南。
一、總體要求
推進制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”進行布局。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制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，提供軟件平臺等公共服務。各地工業和信息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，優化重構質量管理業務流程，打破不同管理層級、職能2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，推動質量管理范圍從企業質量管控向生態圈協作轉變，加強對產品全生命周期、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制造過程為主向研發、設計、制造、服務等多環節并重轉變，深化質量數據跨部門跨環節跨企業采集、集成和共享利用，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、精細化并重轉變，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。注重價值牽引和數據驅動。把提升發展質量與效益作為出發點和落腳點，深化全過程全鏈條數據挖掘，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，依托信息化平臺在全產業鏈、價值鏈推動質量管理創新應用。注重分類引導和示范帶動。引導企業結合自身條件制定方法路徑，通過樹立一批典型場景、質量標桿企業加強方向指引。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系，加強企業信息安全保護。
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。處于數字化起步期的企業要根據實際需求，選擇研發、設計、采購、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信息的采集、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、智能化水平，提高企業質量管理的效率和效益。
（五）面向產品全生命周期和全產業鏈的質量協同。已較好實現數字化并實現業務集成運作的企業，要推進基于數字化產品模型的研發、設計、生產、服務一體化，加強產品全生命周期的質量信息追溯，提升產業鏈供應鏈各環節質量數據共享與開發利用，推進數據模型驅動的產品全生命周期、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。具備平臺化運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、業務的在線化、模塊化和平臺化，與生態圈合作伙伴共建質量管理平臺，加強質量生態數據的收集整理、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優化，構建客戶導向、數據驅動、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
原材料行業。
面向鋼鐵、石化、化工、建材等行業，推進生產制造數字化質量管控。基于傳感器、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，推進生產環節質量數據自動采集與處理，開展全流程質量在線監測、診斷與優化，以市場、過程質量指標為牽引設置智能預警的管控限制，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信息傳遞渠道，基于數據互聯互通與有序流通共享，提升從采購尋源到生產銷售的全過程質量協同管控、全生命周期質量追溯管理等水平。
裝備制造行業。
面向機械、交通設備制造等行業，推進基于數字模型的產品質量設計。推進人工智能、仿真等技術在產品研發設計環節應用，搭建產品級、部件級數字仿真模型，開展失效模式分析預防、裝配及物流仿真，識別最優設計方案，通過智能化質量策劃提升質量設計水平，降低質量損失風險。推進生產制造數字化管控，基于傳感器、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。推進基于產品全生命周期管理的服務質量提升。基于線上平臺連接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，促進產品高端化。
消費品行業。
面向輕工、紡織行業推進生產制造環節數字化質量管控。推廣傳感器、機器視覺、自動化控制技術等在輕紡生產環節廣泛應用，提高在線監控水平。面向醫藥、食品等行業，推進產品全生命周期質量追溯。聯合上下游共建產品唯一標識規范，開展質量追溯體系建設，提供信息實時追溯和查詢服務，強化全生命周期質量協同管控，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，優化質量方針、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、職責和權限，創新質量部門與業務部門協同推進組織模式，統籌規劃并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。在質量管理體系運行管理中應定期評估數字化能力的提升效果，并向最高管理者報告。
（八）加強質量管理數字化活動策劃。企業應以用戶需求為導向，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，開展包括流程優化、裝備升級、信息系統集成、數據資源利用、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、在線監控和動態優化，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。鼓勵企業依托工業互聯網平臺、數據集成平臺等，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、數字孿生、可靠性設計與仿真、質量波動分析等技術提高產品用戶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，推動企業間質量信息共享與知識共創，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運行能力
（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，提高運用信息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，加強必要的生產制造裝備改造，提高工藝控制自動化、智能化、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，形成以數據為驅動的在線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制造相適應的倉儲物流系統，在采購、生產、倉儲、物流、交付及售后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，共享采購產品質量、批次、交期等信息。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序。推動在線檢測、計量等儀器儀表升級，促進制造裝備與檢驗測試設備互聯互通，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、人工智能等技術，提升生產質量檢測全面性、精準性和預判預警水平
五、加強產品全生命周期質量數據開發利用
（十四）加強質量數據管理。企業應將質量數據納入數據資產管理范疇，加強質量數據標準化管理，開展企業數據管理能力建設。加強質量數據采集、管理、處理、分析、應用等全過程管理，明確各環節的職責和權限，強化跨部門及部門內數據管理機制建設。完善數據架構設計，促進質量數據在業務活動之間高效率交換共享。
（十五）深化質量數據建模分析。企業應基于質量知識庫的質量管控模型，開展基于大數據的全過程、全生命周期、全價值鏈質量分析、控制與改進，推進數據模型驅動的產業鏈供應鏈質量協同，深入挖掘質量數據價值，及時洞察質量風險和機遇。開發部署基于數據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，提升用戶體驗，強化對不確定性的柔性響應能力和水平。
（十六）提升質量數據安全管理水平。企業應落實《數據安全法》和有關行政法規要求，強化數據安全意識，履行數據安全保護義務。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，保障企業自身和用戶的質量數據安全，構筑涵蓋網絡安全、系統安全、業務安全等的多方位質量數據安全保護屏障。
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。鼓勵裝備制造商、軟件服務商、企業、科研院所等圍繞質量管理數字化發展需求，聯合研制推廣關鍵亟需的方法和工具，分行業、分場景開展聯合攻關和測試驗證，形成集架構設計、方案咨詢、關鍵裝備、核心軟件、數據集成、流程優化、運營評估于一體的系統性解決方案并進行推廣。鼓勵各地工業和信息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范，分行業、分場景遴選和支持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）探索平臺化數據共享服務。在生物醫藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子制造、新能源與智能網聯汽車等領域，鼓勵相關行業協會和龍頭企業建設產品質量大數據公共服務平臺，提供質量信息在線查詢、質量風險分析、質量成本分析和質量追溯等服務。鼓勵專業機構基于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。在現有領域已發布的相關標準規范基礎上，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范，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制、產業計量、檢測認證等公共服務體系，培育提供咨詢診斷、項目實施和運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。各地工業和信息化主管部門要
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
對制造業質量管理數字化薄弱環節和公共服務平臺的支持
力度。
（二十一）強化宣貫引導。鼓勵各地工業和信息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。支持行業協會、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）創建標桿示范。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遴選。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、可復制可推廣的典型經驗。加強交流推廣，以成效顯著的企業標桿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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