2026年初，全球制造业与服务业迎来新一轮质量变革浪潮。国际标准化组织（ISO）更新了ISO 9001:2025版标准草案，强调数据驱动决策与系统韧性建设；与此同时，欧盟启动“质量透明计划”（Quality Transparency Initiative），要求所有进入欧洲市场的供应链企业提供实时质量追溯数据。在中国，工信部联合市场监管总局发布《智能制造质量提升三年行动方案（2025–2027）》，明确提出将AI质检覆盖率、缺陷预测准确率纳入企业数字化评估体系。这些动态共同指向一个事实：质量管理正从传统的合规性检查，转向以预测性控制、全链路协同和持续自优化为核心的新范式。
🚀 趋势一：AI驱动的质量预测与主动干预
- 核心趋势点：基于机器学习的质量缺陷预测模型在电子、汽车、医药等行业快速落地
- 实时过程监控结合历史数据训练，实现SPC（统计过程控制）向APC（自适应过程控制）演进
- 计算机视觉+深度学习在表面缺陷检测中替代传统人工目检，误判率下降至0.3%以下
据麦肯锡2025年第四季度报告，采用AI质检的企业平均减少质量损失成本达37%，产品召回事件同比下降52%。以某新能源电池龙头企业为例，其通过部署AI图像识别系统对电极涂布均匀性进行毫秒级扫描，结合LSTM时序模型预测极片褶皱风险，提前干预生产参数调整，使批次不良率由1.8%降至0.41%。该案例揭示了一个关键转变——质量不再是“事后检验”的结果管理，而是“事前预警+事中调控”的动态闭环。
然而，AI模型的落地面临三大挑战：一是高质量标注数据获取难，尤其在小批量多品种场景下；二是算法黑箱导致根因分析困难；三是现有MES系统难以支撑高频数据采集与边缘推理需求。因此，企业需构建“可解释性AI+低代码集成平台”的双轮架构。
- 建立跨部门数据治理小组，统一定义质量特征标签体系，确保训练数据一致性
- 采用SHAP值等可解释性技术反向追溯模型判断逻辑，辅助工艺工程师理解异常模式
- 借助 质量管理系统 实现AI模块与ERP/MES/QMS系统的可视化对接，降低开发门槛
- 在关键工序部署边缘计算网关，支持TensorFlow Lite模型本地化运行，保障响应延迟低于50ms
- 设立AI模型生命周期管理制度，定期验证准确率并触发再训练机制
值得注意的是，搭贝低代码平台已支持拖拽式构建AI质检工作流，用户可通过配置摄像头输入源、选择预训练模型模板、设定报警阈值等方式，在无需编码的情况下完成端到端部署。某家电制造商利用该能力在两周内上线空调外壳划痕检测应用，节省开发成本超60万元。
📊 趋势二：全链条质量数据贯通与数字孪生映射
- 核心趋势点：基于产品主数据（Item Master）构建贯穿研发、采购、制造、交付的统一质量视图
- 质量信息作为核心维度嵌入数字孪生体，实现“物理-虚拟”双向同步
- 区块链技术用于高价值部件的质量承诺存证，增强客户信任
德勤调研显示，2025年全球Top 500制造企业中，已有68%启动了质量数字孪生项目。其中，航空航天领域进展最快，波音777X项目实现了每颗紧固件的材质证书、热处理记录、安装扭矩等200+属性的全程可查。这种透明化不仅提升了内部追溯效率，更成为赢得适航认证的关键支撑。
但在消费品行业，由于SKU数量庞大、供应商层级复杂，数据贯通仍存在显著断点。例如，某食品集团曾因原料乳供应商未上传冷链温控日志，导致整批酸奶被迫下架。根本原因在于：上游中小供应商缺乏信息化基础，手工填报易出错且难审计。
| 数据断层环节 | 典型问题 | 解决方案建议 |
|---|---|---|
| 供应商来料检验 | 纸质报告无法自动校验真伪 | 推广移动端APP扫码录入，绑定GPS位置与时间戳 |
| 制程流转记录 | 不同车间使用独立WMS系统 | 通过API网关实现异构系统中间件集成 |
| 客户投诉反馈 | 客服电话记录未关联批次号 | 部署NLP引擎自动提取关键字段并写入QMS |
为破解上述难题，领先企业开始采用“轻量化接入+分级管控”策略。即对一级战略供应商要求全面接入EDI系统，而对三级以下供应商开放基于微信小程序的简易填报入口，并设置自动校验规则（如数值范围、格式匹配）。同时，利用主数据管理（MDM）工具建立唯一的物料编码体系，作为打通各环节数据的“身份证”。
在此过程中， 质量管理系统 展现出独特优势：其内置的BOM解析器可自动识别多层装配关系，支持按序列号追踪组件来源；并通过可视化流程设计器灵活配置审核节点，满足不同品类的合规要求。推荐***使用其提供的免费试用环境快速验证业务场景匹配度。
数字孪生赋能下的质量仿真优化
当质量数据完成全链路贯通后，企业可进一步构建产品级数字孪生体。西门子安贝格工厂已实现PLC控制器在虚拟环境中模拟运行十万小时老化测试，提前暴露潜在失效模式。国内某医疗器械企业则利用FMEA历史数据库训练仿真模型，在新产品设计阶段即可预测临床使用中的操作失误概率，从而优化人机交互界面。
未来两年，随着OPC UA over TSN标准普及，设备层通信延迟将进一步压缩至微秒级，为实时孪生同步提供网络基础。企业应着手规划IT/OT融合架构，预留足够的数据带宽与存储空间。
🔮 趋势三：质量文化的敏捷化重构与员工赋能
- 核心趋势点：从“质量是质检部门的事”转向“人人都是质量官”的分布式责任机制
- 通过游戏化（Gamification）手段激励一线员工主动上报隐患
- 微学习（Micro-learning）课程嵌入工位终端，实现“五分钟掌握一个质量要点”
哈佛商学院2025年研究指出，拥有成熟质量文化的企业，其客户满意度得分平均高出行业均值21个百分点。但传统培训方式收效有限——某汽车零部件厂曾花费百万引入ISO内审员培训课程，但三个月后现场巡检发现，仅32%的操作工能正确填写首件检验表。
根本症结在于：知识传递与实际作业脱节。新一代解决方案强调“场景即课堂”，将质量规则嵌入具体操作流程中。例如，在拧紧枪触发报警时，系统自动弹出对应扭矩异常的动画解析视频；在扫码报工环节，提示当前工序常见的五种错误装配形态。
实践案例：某消费电子代工厂实施“质量积分榜”制度，员工每发现并确认一条有效隐患可获得积分，累积兑换礼品或休假权益。上线六个月后，主动报告量增长4.7倍，内部漏检率下降61%。更重要的是，跨班组协作意愿显著增强。
- 重构KPI体系，将质量指标权重提升至绩效考核的40%以上
- 开发移动端“质量随手拍”功能，支持语音描述+图片上传+定位标记一键提交
- 利用RPA机器人自动分发任务至责任部门，并跟踪闭环进度
- 每月生成个人质量行为画像，包含参与度、改进贡献、知识掌握等维度
- 集成 质量管理系统 的学习中心模块，推送个性化培训内容
值得关注的是，搭贝平台提供开放API接口，可与企业微信、钉钉等办公生态无缝对接。员工无需切换系统即可完成隐患上报、任务领取、知识查阅等操作，极大降低使用阻力。此外，其支持离线模式运行，适用于无网络覆盖的洁净车间或野外作业场景。
零代码平台如何加速质量创新落地？
面对上述三大趋势，中小企业常陷入“想转型却缺资源”的困境。定制开发周期长、成本高、依赖专业团队，严重制约响应速度。此时，低代码/零代码平台的价值凸显。
以 质量管理系统 为例，其采用模块化设计理念，涵盖来料检验、制程巡检、不合格品处理、CAPA管理、供应商评估等12个标准组件。用户可根据自身业务流程自由组合，并通过图形化界面配置审批流、通知规则与数据看板。
某医疗器械初创公司借助该平台，在三天内搭建起符合GMP规范的电子批记录系统，顺利通过药监局飞行检查。相比传统外包开发节省时间约两个月，费用压缩至原来的五分之一。这正是零代码的核心价值：让懂业务的人直接创造工具，而非等待IT排期。
展望2026年下半年，随着AI Agent技术成熟，预计将出现“智能流程助手”，能够根据自然语言指令自动生成应用原型。例如，“创建一个用于收集客户投诉的表单，自动分类为外观/功能/包装三类，并邮件通知区域经理”，系统即可完成全流程构建。这将进一步降低数字化门槛，推动质量管理进入“全民共创”时代。
