大資料、人工智能等新一代資訊技術在生産生活各領域廣泛融合滲透，驅動生産要素、經營理念、組織方式與管理模式的變革，數字化轉型成為大勢所趨，數字生産力日益彰顯出強大的增加動力，為制造業品質管理創新、高品質發展提供新機遇新空間。
以數字化賦能企業全員全過程全方位品質管理，提升産業鍊供應鍊品質協同水準，是推動制造業品質變革、效率變革、動力變革，實作高品質發展的現實選擇。
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什麼是制造業品質管理數字化？
制造業品質管理數字化是通過新一代資訊技術融合應用，推動品質管理活動數字化、網絡化、智能化更新，增強全生命周期、全價值鍊、全産業鍊品質管理能力，提高産品和服務品質，促進制造業高品質發展的過程，可以簡單了解為數字化條件下的品質管理。
與傳統品質管理相比，品質管理數字化工作内涵并未發生本質性的改變，均是利用一系列技術、方法和工具，系統化開展品質策劃、品質控制、品質保證和品質改進等活動，有效管控産品和服務品質。但二者在關注焦點、管理範圍、工作手段上等方面存在差别：
在關注焦點方面，傳統品質管理主要面向工業時代相對穩定的發展環境，更多關注規模化生産中的品質問題；而品質管理數字化主要面向數字時代的不确定性需求，在關注規模化生産品質問題的同時，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，傳統品質管理更多是針對企業、供應鍊範疇的品質管理。随着數字化的深入發展，企業邊界日益模糊，品質管理的範圍從企業品質向生态圈品質加速轉變，由強調品質管理崗位分工、上下遊品質責任分工轉變為強調以客戶為中心的品質協作，更加注重對産品全生命周期、産業鍊供應鍊乃至生态圈品質進行全面管理。
在工作手段方面，品質管理數字化在應用傳統品質管理沉澱的方法、工具的基礎上，進一步應用數字化智能化的裝置裝置、系統平台等技術條件，注重以客戶為中心的流程優化重構與管理方式變革，充分挖掘資料在品質管理創新驅動作用，系統化提升企業品質管理數字化能力。
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制造業實作品質管理數字化的意義是什麼？
1、幫助實作産品定制化和品質管控的及時性
随着制造業服務化轉型更新，以使用者需求為導向的定制化研制模式已經成為企業品質管理水準提升的重要前提和基礎。同時，在高度自動化、資訊化的原材料生産制造産線上，如果上道序造成的不合格不能及時制止，不僅會帶來産程和資源的浪費，而且極易導緻産品報廢，甚至影響産線的安全。
通過數字化的手段，關鍵工序的生産資料能夠實時進入系統，系統實時運算并得到工序級的品質情況，出現不合格可以實時給出報警，并及時制止物件繼續向下遊工序流動，進而減少是以帶來的不必要浪費。此外，數字化的及時性還反映在品質資料可以實時地回報給上級管理者，直接省去了原本的統計周期，讓管 理者可以及時掌握品質情況，進而對生産狀況做出快速的反應。
2、提高品質管理的透明度和規範性
數字化技術可以協助制造業企業實作規範化操作，所有步驟通過人機互動過程進行規範。資訊化基礎較好的企業，可以将生産流程和質檢流程在資訊系統中固化下來，引導生産現場嚴格執行，所有流程的執行情況在系統中都留下了記錄，一旦出現品質問題，管理人員可以迅速定位，有據可查，進而有效地解決品質管理責任不清、措施無法有效落實的問題。此外，随着現場對資訊系統的逐漸适應，人員生産經營活動會越來越規範化，為企業高效化、透明化管控奠定堅實基礎。
3、實作産品品質可追溯和可持續
數字化的手段能夠建立有效的品質資訊追溯體系，通過記錄生産過程中各關鍵工序的品質資料，給每個（批）産品建立産品合格證，客戶通過掃描産品的條碼、二維碼、RFID等自動擷取産 品生産全周期的健康狀況。而随着區塊鍊技術 的進一步成熟，也有望将其引入到制造業的品質管理中，避免出現人為修改資料。
同時，諸如檢查表、柏拉圖、層别法、特殊要因圖、散布圖等先進管理理念和方法雖然越來越得到企業重視，但同樣的問題依然頻繁出現，其根本原因在于無法通過強有力的組織紀律和高素質人員實作品質持續改善。數字化時代可以很好地突破管理的限制，降低對管理的難度要求。通過資訊系統的自動統計分析功能，加上使用者設定的規則，系統可以自動運算并定義出問題，同時給出相應的警報，系統提供魚骨圖、問題樹、5W 等問題分析手段來實施措施。通過資訊系統跟蹤問題的解決過程，以及分析對比措施的實施結果，完成PDCA 的閉環控制，實作品質持續優化疊代。
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制造業品質管理如何實作數字化？
1、打造生産全過程品質管控能力，實作産品品質線上監控和離線分析
在品質管控的過程中堅持以預防為主，把事後檢查轉化為事前把關。為了保證産品品質，加強預控，同時在工序中的重點工序設定為關健工序，作為生産過程中的品質控制要點，在關鍵部位或薄弱環節處設定品質控制點，在控制的過程中進行品質跟蹤檢查。
智能工廠以現代傳感技術為基礎，成功建構線上的生産全過程品質管理體系，通過儀器儀表、SCADA以及傳感器實時采集生産過程參數，通過現場總線等控制網絡傳輸到工藝參數資料庫中，将采集到的生産過程資料進行處理并與相應的工藝标準進行比對，系統在發現異常資料後會自動記錄并實時報警提醒相 關人員，督促其分析原因、采取措施取消報警狀态。
對報警資訊即時響應的處理過程和結果資料會自動上傳到監控中心，供監控中心人員檢視及後續分析統計。對生産過程資料長期存儲，提升生産現場品質的資料收集和統計分析能力，開發各種統計報表，對影響産品品質的資料進行統計分析，為産品品質管理提供科學決策依據，實作生産過程參數線上監控、預警以及産品品質閉環管理。
2、打造精益生産管控能力，提升産品品質穩定性和一緻性
對現有工藝設計參數和制造流程全面梳理，挖掘影響産品合格率及品質穩定性的相關薄弱環節。在綜合衡量成本和品質間關系的基礎上，通過優化工藝參數實作産品品質穩步提升。采用 PLC、FCS 以及 DCS 等自動控制系統和技術手段全面提升制造過程自動化、數字化和網絡化水準，基于資料采集與監視控制系統實作生産過程安全穩定和連續控制。采用MES資訊系統、RFID以及可視化監控等技術和方法，實作生産過程透明化、标準化、精準化管控。借鑒精益制造相關理論方法，在綜合衡量成本和品質間關系的基礎上，不斷優化生産過程參數，提高産品合格率，實作降本增效。
3、打造品質資料內建管控能力，實作産品品質全面控制和提升
目前，越來越多原材料企業通過資訊化手段實作産品品質資訊化管控，這些品質管理資訊系統根據企業經營戰略需求分布在MES、ERP以及 SCM 等資訊系統中，由于系統內建能力較低，無法實作面向産品全生命周期的品質資料內建管控。為此，兩化融合發展水準較高的原材料企業正在通過資訊系統內建實作品質資料內建管控。
例如，打造設計、工藝、制造全流程一貫品質保證能力，就是通過設計和制造品質資料內建實 現品質提升和管控；産銷一體化管控能力就是打通生産制造和供應鍊之間品質資料連接配接；基于資料自動分析與決策的品質全過程保證能力就是通過打通設計、制造、供應鍊等資訊系統實作品質資料全面管控。
億信華辰的智慧工廠解決方案能幫助制造企業無縫對接企業CRM/ERP/MES等系統資料，對工單完成情況、今日傳遞工單、工單生産進度、工單完成率、産品直通率及生産效率等資料進行追蹤，整合工廠資訊系統資料。可以更加清晰的看到工單的目前完成進度及産品品質指數等，輔助管理者實時掌握生産資料，把握生産進度，産能監控，提高生産效率，按時按量完成生産計劃。
4、強化數字化品質分析結果對決策的支撐作用，提升品質管理範疇
通過系統将品質資料和有價值的資訊及時共享給管理人員，幫助他們即時了解企業的 實時品質狀況，将品質控制“透明化”，以便能幫助他們更好地進行決策。進一步将将數字化品質管理能力提升至全面品質管理範疇。通過業務環節資訊化管控，實作業務流程透明化、規範化管理，有效提升原材料産品品質。采購管理環節，可實作采購尋源、采購成本管理、采購計劃生成與發放、采購索賠等資訊化管理；物流和庫存管理環節，可實作原料出入庫及配送資訊化；績效管理環節，能夠利用資訊系統實作關鍵績效管理事務記錄、跟蹤和考核全過程管理。
億信華辰曾與著名制造企業科華控股建立深度合作，以實際業務需求為導向，搭建科華控股資料分析平台系統，基于公司财務、人力、供應鍊、品質、生産等各子產品系統資料，對資料進行加工計算，幫助使用者分析公司曆史及現狀，對未來決策提供分析依據。通過資料分析确定經營成果需改進的方向，通過過程資料的采集監控改進結果；通過名額體系傳導經營理念和重點，推進管理和業績提升；通過資料補錄系統和資訊化資料的轉換，完善資料源，加強過程監控，實作資料資産價值。
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小結
資料是繼土地、勞動力、資本和技術後的第五大生産要素，具有可複制、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。同樣的也在制造業品質管理數字化方面有着重要作用，但制造業品質公路的數字化還有很長一段路要走，需要企業不斷提高管理能力和大資料技術的應用，協同整個行業共同進步。