全国首个 | 这一地方出台制造业质量管理数字化实施指南

为进一步引导全省制造业企业深化新一代信息技术与全面质量管理融合应用，以数字化赋能企业全员、全要素、全周期、全数据质量管理，提升产业链供应链质量协同水平，省市场监管局会同经济和信息化厅组织编制了《四川省制造业质量管理数字化实施指南》。现印发给你们，请推动企业组织实施。

质量管理数字化是制造业高质量发展的必然要求，是增强企业全员、全要素、全周期、全数据质量管理水平，实现企业创新驱动和竞争力提升的重要举措。 本指南主要面向全省有质量管理数字化需求或潜在需求的制造业企业，以企业全生命周期质量管理为重点，指导和帮助企业应用质量管理数字化工具和相关模块，促进质量管理数字化意识和水平提升，驱动产业链供应链质量协同和质量创新生态优化，推动全省制造业高质量发展。 实施中应坚持以下原则：

坚持企业主体、需求导向。尊重市场经济规律和企业发展规律，以制造业企业为主体，以企业质量管理数字化升级存在问题为导向，以点带面，逐步体系化、系统化推进企业内部数字技术与质量管理深度融合。

坚持政府引导、要素协同。加强制造业质量管理数字化相关政策支持，整合要素资源，完善配套，推动形成部门联动、要素协同的工作格局。

坚持因链施策、分类指导。遵循由点及线、连线成面工作思路，针对不同区域、不同类型产业链条和企业特征，分层分类分步推进质量管理数字化创新发展，注重实效。

基于企业生命周期理论逻辑框架和实施理念，从企业全生命周期质量管理数字化、产业链供应链质量协同、“大质量”创新生态优化三个维度出发，点线面整体推进质量管理数字化活动。 即体系化构建质量管理数字化推进机制和支撑体系，丰富相关工具和方法，点对点精准导入需求识别、研发设计、生产制造、供应链管理、销售交付、售后保障和客户维护等企业生产经营主要环节，指引企业全生命周期数字化持续改进和不断升级，带动产业链供应链质量协同和“大质量”创新生态优化。

（一）企业质量管理数字化推进机制

在企业全生命周期中，全方面推进质量管理数字化工具应用和相关模块嵌入，以实现企业质量管理工作或其他业务活动相关数据可见、可懂、可用、可运营为目标。搭建或引入数字化企业质量管理系统，并配套具备数据采集和集中管理能力的数字中台。设置数据字典，建立企业数据库，通过数据治理和数据标准化存储方式，确保企业数据信息准确性、完整性、一致性、可靠性和安全性。对敏感数据进行加密处理，采用网络安全防护措施，定期开展网络攻防测试，定期进行数据安全审计与风险评估，通过质量管理数字化促进企业在实际应用场景中逐步实现精准决策、供需匹配、流程协同、信息互通、管理同步、资源共享。

培育企业质量管理数字化人才。鼓励企业设置首席质数官，优先聘请取得数字或管理类专业技术等级证书的技术人员担任，提供专业技术保障和战略性智力支持。引进具有企业管理或数字化工作经验的专项人才，通过交叉培养、多岗位锻炼等方式，培养一批既懂质量管理又懂数字化技术的复合型人才。支持企业现有人员参与大数据、人工智能、质量管理等相关培训，提升全员质量管理意识和数字素质。

（二）产业链供应链质量协同推进机制

产业链供应链质量协同通过企业间合作、企业与软件和信息技术服务机构联合等形式推进，重点关注质量管理数字化系统优化。企业可通过战略合作、组建产业链联盟、标准化联盟、行业协会等形式，建立统一的质量数据管理体系和标准，共建质量信息披露平台、质量数据管理平台，对外部质量风险进行实时监测和预警。有条件的链上企业可研发全产业链数字化质量管理工具，提高资源模块化、平台化水平，并向产业链开放权限和端口。

（三）“大质量”创新生态推进机制

“大质量”创新生态主要着眼质量管理数字化系统优化，依托区域政产学研用多主体联动形式推进。链主企业、龙头企业通过提建议、配合调研、先行先试等方式，为行业主管部门出台制造业质量管理数字化相关政策提供支撑，并深度参与网络、数据中心、云计算平台等数字化基础设施建设。支持和配合政产学研用联合模式创新，共同推动数据接口、数据交互标准建设，打破信息孤岛，促进数据流通和利用。参与和助推区域标准数字化建设，规范标准数字化转型底层逻辑、架构和规则，开发标准结构化编写工具、内容识别大模型，提升标准数字化的效率和智能化水平。

（一）需求识别管理

1.需求收集和存储

建立多渠道客户需求和市场动态收集机制。应用客户反馈平台、在线调查工具、互联网数据采集工具等实施产品质量需求、服务需求等信息采集，将市场需求信息整合到企业数字化平台中。其中按订单生产的企业可通过接入客户采购系统的方式直接获取需求信息。利用数据识别抓取工具或人工智能工具跟踪收集产业政策、行业发展动态、标准更新动态、市场投资风向、客户市场战略等信息，提炼潜在需求。

建立需求信息分类存储机制。建立需求分类表单目录，按照需求类型、细分市场、重要程度实施多维分类，以在线表单、数据库的形式实现需求的快速更新、快速查询。依托数字化中台，为每个需求设置唯一标识符，跟踪其状态、优先级和处理进展，并采取数据加密、访问控制、备份恢复等措施，对涉及客户隐私、商业机密的需求数据进行合规性管理。

2.需求跟踪和分析

以数字化形式实施需求信息提取、排序、跟踪。使用文本分析工具、大语言模型，对市场需求反馈进行情感分析、主题提取等，发现潜在的需求模式和趋势，明确市场对产品或服务的功能、性能、质量、价格、交付时间等方面的具体要求。根据重要性和紧急程度，对需求进行优先级排序。建立需求跟踪矩阵，明确每个需求与项目阶段、任务、责任人之间的对应关系。

对需求信息实施统计分析、特征分析和预测分析。利用数据统计分析工具，对收集到的需求数据进行统计分析和可视化展示，帮助企业更好地理解需求分布、优先级及变化趋势。利用大数据分析工具，对海量客户数据进行挖掘和分析，构建各细分市场需求标签，绘制客户需求画像，包括客户特征、需求偏好、购买行为等。有条件的企业可构建基于机器学习、时间序列分析的需求预测模型，将预测结果融入企业决策过程。

（二）研发设计管理

1.质量设计管理

根据前期需求分析和预测结果，实施质量设计管理。企业可通过质量功能展开（QFD），将用户需求转化为质量特征，引入数字化DFx质量管理工具，充分考虑产品的性能、质量、可制造性、可装配性、可测试性、产品服务和价格等因素实施质量设计。企业可进一步引入计算机辅助设计和计算机辅助工程软件提高设计研发效率，并采用敏捷开发模式，如Scrum模型，通过短周期的迭代开发，对设计研发成果进行持续改进。有条件的企业可建立数字化故障模式与影响分析（FMEA）系统，在设计阶段开展潜在故障及影响识别预测。

2.试验验证管理

在理化试验、环境试验、可靠性试验、安全性试验、寿命试验等典型测试环节中，利用传感器、数据采集系统等质量管理数字化工具实时收集试验数据，对收集到的数据进行处理和分析，识别质量风险。实施持续集成与持续部署，建立自动化测试与部署流程。在小试阶段，利用数字化技术构建反应过程的仿真模型，通过模拟实验来预测和优化反应条件，降低实验成本和时间。在中试接产放大阶段，利用数字化技术对工艺参数进行实时监控和数据分析，对整个中试生产流程进行模拟和优化，找出最佳的工艺参数组合，发现生产流程中的瓶颈和潜在问题。

有条件的企业可探索和应用人工智能、量子计算等前沿技术，进行前沿技术的模拟研发与沙盘验证。搭建产品级、零部件级数字仿真平台和虚拟环境测试平台，包括性能仿真、可靠性仿真、安全性仿真等，对产品和零部件进行质量仿真、虚拟测试和快速优化。