2026年初，全球制造业与服务业对质量的要求正经历结构性重塑。国际标准化组织（ISO）于2025年底发布的《ISO 9001:2025修订说明》明确提出，质量管理体系需从“合规性验证”转向“价值创造引擎”。与此同时，欧盟新《产品安全与可持续法案》（PSD II）强制要求所有进入欧洲市场的产品必须提供全生命周期质量数据链，推动企业加速构建可追溯、可预警、可干预的质量数字孪生系统。中国工业和信息化部也在2026年1月启动“千企质量升级工程”，重点支持中小企业通过低代码平台实现质量流程敏捷重构。在这一背景下，质量管理不再局限于质检部门的职能范畴，而是演变为跨系统、跨组织、跨技术栈的战略能力。
🚀 趋势一：AI驱动的质量预测与主动干预机制普及
传统质量管理多依赖事后检验与统计过程控制（SPC），存在响应滞后、成本高昂等问题。据麦肯锡2025年调研数据显示，全球领先制造企业在引入AI质量预测模型后，缺陷识别效率提升47%，平均故障修复时间（MTTR）缩短至原来的38%。以德国博世苏州工厂为例，其在电机装配线部署基于深度学习的视觉检测系统后，微小划痕识别准确率达到99.6%，较人工检测提升近3倍，年节约返工成本超1200万元人民币。
当前，AI已从单一图像识别扩展至多模态融合分析，涵盖声学信号、振动频谱、温湿度波动等非结构化数据。例如，在半导体晶圆生产中，台积电利用LSTM神经网络对蚀刻工艺参数进行实时建模，提前15分钟预测潜在良率偏差，实现由“被动拦截”向“主动调优”的转变。这种模式的核心在于构建高质量训练数据集，并建立模型迭代闭环——即每一次实际缺陷反馈都用于反哺算法优化。
然而，AI落地仍面临三大挑战：一是中小企业缺乏专业数据科学家团队；二是现有MES/ERP系统难以快速接入AI模块；三是模型可解释性不足导致决策信任危机。为应对这些难题，越来越多企业选择基于低代码平台搭建轻量级AI应用。例如，搭贝低代码平台提供的 质量管理系统 模板，内置预训练的异常检测组件，用户可通过拖拽方式配置传感器数据源、设定阈值规则，并一键部署边缘计算节点，大幅降低AI应用门槛。
- 优先在高价值、高复杂度工序试点AI预测模型，如焊接、涂装、封装等关键环节；
- 建立“数据标注—模型训练—上线验证—持续优化”的闭环机制，确保AI系统具备自进化能力；
- 采用低代码平台集成AI服务，避免重复开发底层接口，缩短项目周期50%以上；
- 加强跨部门协作，让质量工程师参与模型设计，提升业务可解释性与接受度；
- 定期开展AI伦理审查，防止算法偏见导致误判或歧视性处理。
📊 趋势二：全链条质量数据闭环成为核心竞争力
随着供应链全球化与定制化需求上升，单一环节的质量控制已无法保障最终交付品质。根据德勤2025年《全球质量成熟度报告》，具备端到端质量数据追踪能力的企业，客户投诉率平均下降62%，产品召回次数减少78%。典型案例如特斯拉上海超级工厂，其通过打通供应商来料检验、生产过程参数、整车出厂测试及售后维修记录，实现了电池包热失控问题的精准溯源——从发现异常到锁定上游隔膜供应商仅用时4小时，远低于行业平均72小时。
真正的质量闭环不仅包含数据采集，更强调跨系统流动与智能关联。某家电龙头企业在其空调生产线中部署了RFID+IoT联合追踪系统，每台外机从钣金冲压开始即生成唯一身份码，后续焊接强度、冷媒充注量、噪音测试等27项指标自动绑定。当市场反馈某批次噪音超标时，系统可在3分钟内反向定位至特定焊枪压力波动时段，极大提升了根因分析效率。
但现实中，超过60%的中型企业仍面临“数据孤岛”困局。ERP管订单、MES管执行、WMS管仓储，质量数据散落在Excel表、纸质巡检单和独立数据库中。破解之道在于构建统一的数据中间层。搭贝平台通过可视化API编排工具，支持快速对接SAP、用友、金蝶等主流系统，将分散的质量事件自动归集并生成趋势图谱。更重要的是，该平台允许非技术人员通过表单设计器自定义数据字段，无需IT介入即可完成流程变更，真正实现“业务驱动技术”。
| 数据维度 | 传统模式 | 闭环模式 |
|---|---|---|
| 来料检验 | 纸质报告存档，查询耗时 | 扫码自动同步至供应商门户 |
| 制程异常 | 微信群通报，响应延迟 | 系统自动触发纠正措施（CAPA） |
| 客户反馈 | 客服手工录入CRM | 自然语言处理提取关键词并关联生产批次 |
| 改进效果 | 季度会议汇报 | 实时仪表盘展示KPI变化曲线 |
- 梳理关键质量触点，绘制从供应商到客户的全流程数据地图；
- 优先打通高频交互系统（如MES与QMS），建立最小可行闭环；
- 引入主数据管理（MDM）策略，确保物料、设备、人员编码一致性；
- 利用低代码平台构建统一入口，替代原有多个孤立系统；
- 设置自动化预警规则，如连续3次CPK<1.33则邮件通知质量主管。
🔮 趋势三：质量文化向组织协同与员工赋能演进
尽管技术不断进步，但人为因素仍是质量事故的主要诱因之一。美国质量学会（ASQ）2025年调查显示，约43%的重大质量问题源于沟通断层或责任模糊，而非技术缺陷。传统的“质量是质检员的事”观念正在瓦解，取而代之的是“人人都是质量官”的新型组织文化。日本丰田近年来推行的“质量圈2.0”计划，鼓励一线工人通过移动端提交改进建议，每月评选“金手指奖”，获奖提案平均每年为企业节省超800万日元。
新一代质量管理系统正从“管控工具”转型为“协作平台”。国内某新能源汽车零部件企业上线搭贝定制的质量协同应用后，实现了三大转变：第一，巡检任务由系统自动派发至班组长手机，完成情况实时可视；第二，发现异常可拍照上传并@相关责任人，形成闭环跟踪；第三，设立积分商城，员工参与审核、培训、改善活动均可获得积分兑换福利。上线半年内，质量问题平均关闭时间由14天缩短至3.2天，员工主动上报率提升310%。
这种变革的背后，是对组织激励机制与数字工具的双重重构。单纯依靠制度约束难以持久，必须结合正向激励与便捷体验。低代码平台的价值在此尤为突出——它允许HR、生产、质量等部门共同参与应用设计，确保功能贴合真实工作场景。例如，上述企业最初尝试使用某知名ERP附带的QMS模块，但因操作复杂、加载缓慢，基层员工普遍抵触。转而采用搭贝平台自主搭建后，界面完全本地化，操作步骤由7步简化为2步，真正实现了“让系统适应人，而不是让人适应系统”。
- 推行质量责任制，将关键指标分解至班组和个人；
- 建立跨职能质量小组，定期召开短会聚焦TOP问题；
- 开发移动端轻应用，支持随时随地发起/响应质量事件；
- 设置积分、排行榜、徽章等游戏化元素，激发参与热情；
- 高层定期公开表彰优秀案例，强化正向反馈。
低代码平台如何加速质量转型落地？
面对上述三大趋势，企业常陷入“想改却不知从何入手”的困境。大型系统实施周期长、成本高，而传统外包开发又缺乏灵活性。在此背景下，低代码平台成为连接战略愿景与基层执行的关键桥梁。以搭贝为例，其核心优势体现在四个方面：首先是极速交付，某医疗器械公司仅用9天即完成从需求调研到上线运行的全过程；其次是灵活迭代，支持每周甚至每日更新版本；再次是成本可控，相比传统开发节省60%-80%投入；最后是自主可控，业务人员可直接参与维护与优化。
具体应用场景包括但不限于：供应商准入评估系统——通过在线表单收集资质文件，自动比对黑名单数据库；内部审核管理——制定年度审核计划，系统提醒到期任务，生成整改报告；客户投诉处理流程——对接CRM接口，自动分级分派，超时未处理逐级上报；质量目标看板——整合各部门数据，动态展示达成率与趋势预测。所有这些应用均可通过 质量管理系统 模板快速启动，并根据企业特性深度定制。
未来展望：迈向自适应质量生态系统
展望2026年下半年及以后，质量管理将进一步融入企业数字化生态。我们预计将看到更多“质量即服务”（Quality as a Service, QaaS）模式出现，即通过云平台按需订阅质量功能模块。同时，区块链技术有望在高端装备制造领域实现质量证据链的不可篡改存储，增强第三方审计公信力。此外，随着AR/VR设备普及，远程专家指导将成为现场质量问题处置的新常态——德国西门子已在部分工厂试点AR眼镜辅助调试，首次修复成功率提升至91%。
在这个过程中，企业的核心竞争力将不再是拥有多少先进设备，而是能否构建一个感知灵敏、反应迅速、持续进化的质量生态系统。这需要技术、流程与人的深度融合，也需要打破部门壁垒、重建协作逻辑。那些能够率先拥抱AI预测、数据闭环与组织协同三大趋势的企业，将在新一轮产业竞争中占据先机。而对于广大中小企业而言，借助搭贝这类低代码平台，完全可以在资源有限的前提下实现高质量跃迁——毕竟，未来的赢家不属于规模最大者，而属于进化最快者。
