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大数据、人工智能等新一代信息技术在生产生活各领域广泛融合渗透，驱动生产要素、经营理念、组织方式与管理模式的变革，数字化转型成为大势所驱，数字生产力日益彰显出强大的增加动力，为制造业质量管理创新、高质量发展提供新机遇新空间，以数字化赋能企业全员全过程质量管理、提升产业链质量协同水平，是推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展的现实选择。

制造业质量管理实现数字化到底有什么意义，为何重要呢？我们从以下3个方面进行分析。

一、帮助实现产品定制化和质量管控的及时性

随着制造业服务转型升级，以用户需求为导向的定制化研制模式已成为企业质量管理水平提升的重要前提和基础。同时，在高度自动化、信息化的原材料生产制造产线上，如果上道工序造成的不合格不能及时制止，不仅会带来产程和资源的浪费，而且极易导致产品报废，甚至影响产线的安全。

通过数字化手段，关键工序的生产数据能够实时录入系统，系统实时运算并得到工序级的质量管理，出现不合格可以实时给出报警，并及时制止物件继续向下游工序流动，从而减少因此带来的不必要的麻烦。此外，数字化的及时性还反映在质量数据可以实时的反馈给上级管理者，直接省去了原本的统计周期，让管理者可以及时掌握质量情况，从而对生产状况做出快速的反应。

二、提高高质量管理的透明度和规范性

数字化技术可以协助制造企业实现规范化操作，所有步骤通过人机交互过程进行规范。信息化基础较好的企业，可以将生产流程和质检流程在信息化系统固化下来，引导生产现场严格执行，所有流程的执行情况在系统中都留下了记录，一旦出现质量管理，管理人员可以迅速定位，有据可查，进而有效地解决质量管理责任不清、措施无法有效落实的问题，此外，随着现场对信息系统的逐渐适应，人员生产经营活动会越来越规范化，为企业高效化、透明化奠定坚实基础。

三、实现产品质量可追溯和可持续

数字化手段能够建立有效的质量信息追溯体系，通过记录生产过程中各关键工序的质量数据，给每一批产品建立产品合格证，客户通过扫描产品的条码、二维码等自动获取产品生产全周期的健康状况。而随着区块链技术的进一步成熟，也有望将其引入到制造业的质量管理中，避免出现人为修改数据。

同时，诸如检查表、帕拉图、层别法、特殊要因图、散布图等先进管理理念和方法虽然越来越得到企业的重视，但同样的问题依然频繁出现，其根本原因在于无法通过强有力的组织记录和高质素人员实现质量持续改善。数字化时代可以很好地突破管理的限制，降低对管理的难度要求，通过信息化系统的自动统计分析功能，加上用户设定的规则，系统可以自动运算并定义出问题，同时给出相应的警报。通过信息系统跟踪问题的解决过程，以及分析对比措施的实施结果，实现质量持续优化迭代。

数据具有可复制、可共享、无限供给等属性，在支撑企业决策、驱动协同、促进创新等方面具有重要作用，同样的也在制造业质量管理数字化方面有着重要的作用。


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