《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》解读

《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》解读 字体： 小 中 大 分享到： 《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》解读 2022-01-10 10:33:13 来源：工业和信息化部网站

往年12月30日，工业和信息化部发布《制造业质量管理数字化实施指南(试行)》(工信部发[2021]59号，以下简称《指南》)，现将《指南》相关内容解释如下:

1.编制指南的背景是什么？

***是世界上工业体系最完善的国家。2010年以来，制造业增加值连续11年位居世界比较好，制造业大国地位进一步巩固。在500种主要工业产品中，40%以上的产品产量居世界比较好。但总体来看，质量水平和品牌影响力仍然滞后于规模的增长，“大而不强，全而不优”的局面尚未得到根本改变。加快制造业高质量发展，打造制造业品牌竞争新优势，推动我国制造业迈向全球价值链高端，仍是当前和今后一个时期我国经济发展的重要战略任务。

近年来，围绕推进制造业质量提升，党***、***印发了《******、***关于开展质量提升行动的指导意见》，我部印发了《关于推进制造业产品和服务质量提升的实施意见》(工信部发〔2019〕188号)，组织开展了工业质量品牌建设等一系列工作，取得了明显成效。当前，以新一代信息技术为引领的新一轮产业变革正在蓬勃兴起，数字化转型成为大势所趋，数字化生产力日益呈现出强劲的增长动力，为制造业质量管理创新和高质量发展提供了新的机遇。面对世界近百年来前所未有的变革，通过数字化赋能企业全过程、全方位质量管理，提升产业链供应链质量协同水平，推动制造业质量变革、效率变革、动力变革，实现高质量发展，是现实选择。

2.如何考虑《指南》的定位，其主要内容是什么？

在贯彻落实《工业和信息化部关于推进制造业产品和服务质量提升的实施意见》(工信部发〔2019〕188号)等要求的基础上，结合工业数字化转型新趋势和质量管理改革新趋势，在加强方向引导、突出企业主体、提升服务供给、加强环境建设等方面提出了针对性措施。

该指南由7章23条组成。主要内容包括:比较好章明确“一条主线、三大转变、四项原则”的总体要求，加强方向引导；第二章从三个层面提出制造质量管理数字化的关键场景，引导企业以场景建设为切入点推进质量管理数字化；第三章至第五章突出企业主体，从工作机制、提升能力、数据开发等方面提出实施要求。指导企业系统完善工作机制，夯实数字化质量管理基础；围绕能力建设这条主线，从“人、机、物、法、环境、测量”等方面全面强化质量管理数字化能力；加强全生命周期质量数据的开发利用，增强数据驱动作用。第六章:引导相关方创新质量管理数字公共服务，提高服务供给水平。第七章坚持多措并举，引导有关方面完善政策保障和支持环境。

三。数字化质量管理与传统质量管理的区别和联系？

管理数字化是通过新一代信息技术的集成应用，推动质量管理活动数字化、网络化、智能化升级，提升全生命周期、全价值链、全产业链的质量管理能力，提高产品和服务质量，促进制造业高质量发展的过程，可以简单理解为数字化条件下的质量管理。与传统质量管理相比，数字化质量管理的内涵没有发生本质变化。是运用一系列技术、方法和工具，系统地开展质量策划、质量控制、质量保证和质量改进等活动，有效地控制产品和服务的质量。但是，两者的侧重点、管理范围和工作方法有所不同:

从侧重点来看，传统质量管理主要面对工业时代相对稳定的发展环境，更关注大规模生产中的质量问题；质量管理的数字化主要面对数字化时代的不确定性需求。在关注规模化生产质量问题的同时，更注重对用户个性化、差异化需求的快速满足和高效响应。

在管理范围上，传统质量管理更多的是对企业和供应链的质量管理。随着数字化的深入发展，企业的边界越来越模糊，质量管理的范围正迅速从企业质量向生态系统质量转变，从强调质量管理岗位和上下游质量责任的划分向强调以客户为中心的质量合作转变，更加注重产品生命周期、产业链供应链乃至生态系统质量的整体管理。

在工作方法上，质量管理数字化在应用传统质量管理方法和工具的基础上，进一步应用数字化、智能化的设备、系统平台等技术条件，注重以客户为中心的流程优化重构和管理模式变革，充分挖掘数据在质量管理创新中的驱动作用，系统提升企业质量管理数字化能力。

4.数字化转型与数字化质量管理的关系？

数字化转型是以价值创造为目标，以提高效率和效益为导向，激发数据要素创新驱动潜力，用数字化技术驱动商业变革的过程。数字化转型是新时代两化融合的新要求和新部署。通过数字化转型，产业转型升级和高质量发展，开启了两化融合的新征程。

数字化管理是数字化转型引起的质量管理模式的变化，主要集中在质量管理范围、方法和目标的变化。其核心是数字化条件下企业质量管理数字化能力的提升，涉及数字化思维构建、数字化技术应用、管理机制调整、数据开发利用等。

5.数字化质量管理的目标是什么？

推动制造业企业、专业机构、各级工业和信息化主管部门等各方共同推进质量管理数字化，提升全生命周期、全价值链、全产业链的质量管理能力，提升制造业产品和服务质量，促进形成质量品牌竞争新优势，推动整个制造业向中高端跃升。具体来说，预计将达到以下效果:

首先是提高企业质量管理水平。引导企业以更加系统的方式推进数字技术与质量管理的深度融合，强化“人-机-物环境测量”等各环节质量管理的数字化能力，推进数据驱动的质量策划、质量控制和质量改进，提升产业链供应链质量协调水平，进一步提升产品和服务质量水平。

二是推动重点行业优质品牌推广。加强分类指导，结合试点示范等工作，在生物医药、新材料、航空空航空航天、船舶与海洋工程、电子制造、新能源、智能网联汽车等重点行业，树立一批可复制、可推广的质量管理数字化典型场景和标杆企业，推动行业质量整体提升。

三是提升基础支撑服务能力。“以用促建”，以数字化企业质量管理对标准规范、方法工具、系统解决方案等的需求为导向。，促进专业机构、行业组织、解决方案提供商等创新服务供给，提升基础支撑能力。

6.数据元素对企业进行质量管理数字化有哪些作用？

数据是继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。它具有可复制、共享、无限供给的特点，在支持企业决策、驱动协作、促进创新等方面发挥着重要作用。数据在企业质量管理数字化中的主要作用可以概括为以下几个方面:

比较好，提高质量管理决策水平。基于大数据、数字结对、人工智能等技术的集成应用，基于数据的质量判断、质量改进、质量预防等一系列决策模型。将依赖人工判断的决策机制转变为数据驱动的自优化智能决策机制，有效提高了质量业务决策的效率，降低了质量风险，提升了用户体验，增强了对不确定性的灵活响应能力和水平。

二是带动质量管理的协调。质量数据流通过加强质量数据的自动采集、集中管理、交换和共享，可以促进企业内部跨部门的质量协作和产品服务创新，促进产业链供应链上下游质量管理的联动，加快质量管理新模式的发展，有效提高质量协作效率。

三是促进质量知识和经验的共享以及方法和工具的创新。随着企业内部和上下游质量数据的不断融合，企业可以建立统一的质量管理平台，推进质量管理知识、方法和经验的数字化、建模和平台化，创新基于多领域、多类型数据融合分析的质量方法和工具，降低质量管理专业化门槛，提高质量管理活动的水平和有效性。

7.如何推广指南的应用？

一是加强宣传动员。充分利用各种媒体，通过政策解读文章、线上线下主题沙龙、分类培训等多种方式开展宣传动员，增进各方对《指南》的理解。在实施过程中，要提炼总结标杆企业和示范场景的典型做法和实践经验，组织开展经验交流、现场观摩、案例分享等一系列活动，激发企业推进质量管理数字化。

二是加强细节指导。按照《指南》的总体要求，结合不同行业、不同发展阶段企业提升质量管理数字化的需求，进一步制定《质量管理数字化能力建设指南》等标准，推进不同行业质量管理数字化场景清单建设。结合我部标准实施等一体化管理体系升级版的部署，大规模推广建设导则和标准，组织开展质量管理数字化能力建设试点示范，带动更多行业和企业推广应用数字化质量管理新技术、新方法、新模式。

三是加强效果跟踪。定期组织开展质量管理数字化诊断和对标工作，从整体、不同行业、不同区域等维度，进一步查找数字化质量管理的现状、趋势、发展重点和薄弱环节，形成“赶学、助阵”的良好氛围。将诊断标杆与政策支持、示范评选、绩效考核等挂钩。提高指南的应用效果。

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