2026年初，国家市场监督管理总局联合工信部发布《制造业质量数字化转型三年行动计划（2026-2028）》，明确提出将质量数据资产化、智能质检覆盖率提升至65%以上，并推动跨企业质量协同平台建设。与此同时，ISO 9001:2025新版标准正式实施，首次将AI决策透明度和供应链韧性纳入审核要点。这一系列政策与标准更新，标志着质量管理正从传统的合规性检查迈向以数据为核心、技术为引擎的系统性变革。据中国质量协会最新调研显示，2025年全国规模以上制造企业中已有47.3%部署了初步的质量数据分析系统，较2020年增长近三倍。然而，仅有18.6%的企业实现了质量问题的实时闭环处理，暴露出系统割裂、响应滞后等深层次挑战。在此背景下，如何借助低代码平台快速构建敏捷、可迭代的质量管理应用，成为企业破局的关键。
🚀 趋势一：质量数据资产化，从“记录留存”到“价值挖掘”
传统质量管理长期停留在“文档驱动”阶段，检验报告、不合格单、纠正措施表等大量以PDF或纸质形式存在，不仅检索困难，更难以形成统一的数据视图。随着工业互联网平台普及和边缘计算能力增强，越来越多企业开始将质量数据视为核心战略资产。例如，某新能源汽车电池制造商通过整合MES、SCM与QMS系统中的200余项质量参数，构建了覆盖电芯生产全流程的数据湖，实现了从原材料批次到终端产品性能的全程追溯。在该体系下，每片电芯的电压一致性波动可提前48小时预测，不良品率下降32%。
这一趋势的核心在于建立标准化的质量数据模型，打破部门壁垒，实现设计、工艺、制造、售后等环节的数据贯通。麦肯锡研究指出，具备成熟质量数据治理体系的企业，其新产品上市周期平均缩短21%，客户投诉响应效率提升57%。值得注意的是，数据资产化并非简单地“上云入库”，而是需要定义清晰的数据所有权、更新机制与使用权限。例如，在多供应商协作场景中，主厂应主导制定统一的数据接口规范，确保来料检验结果能自动同步至供应商端进行根因分析。
落地建议如下：
- 梳理现有质量相关数据源，绘制企业级质量数据地图，明确关键字段与流转路径；
- 采用主数据管理（MDM）理念，统一物料编码、缺陷分类、工序名称等基础字典；
- 部署轻量级数据集成工具，优先打通ERP与MES之间的断点，实现工单与检验任务自动关联；
- 利用可视化看板展示关键质量指标（如CPK、PPM、一次合格率）的趋势变化；
- 通过 质量管理系统 模板快速搭建原型，支持业务人员自主配置报表与告警规则；
- 设立质量数据治理小组，定期审计数据完整性与准确性，防止“垃圾进、垃圾出”；
- 探索将质量数据纳入企业ESG披露范畴，提升外部信任度与品牌溢价能力。
案例参考：华东某家电集团通过搭贝低代码平台，在两周内开发出“来料质量画像系统”，对接SRM与IQC模块，自动生成供应商月度评分卡。系统上线后，高风险供应商淘汰率提高40%，内部沟通会议减少60%。
📊 趋势二：AI驱动的智能质量预警与根因分析
人工智能在质量管理领域的应用已从概念验证进入规模化落地阶段。不同于早期局限于图像识别的单一功能，新一代AI系统能够融合多模态数据，实现复杂问题的前置干预。根据Gartner 2025年Q2报告，全球已有31%的头部制造企业部署了基于机器学习的过程异常检测系统，平均提前1.8个班次发现潜在失控风险。
典型应用场景包括：动态SPC控制图优化——传统X-bar R图依赖固定控制限，易受季节性波动干扰；而AI模型可根据历史数据自动调整阈值，并结合设备状态、环境温湿度等因素进行加权判断。另一重要方向是非结构化数据挖掘，如将售后服务录音转为文本，利用NLP提取“异响”“顿挫”等关键词，反向追溯至总装线特定工位，实现市场问题向制造端的精准反馈。
影响层面看，AI不仅提升了检测精度，更重要的是改变了组织响应模式。以往质量问题往往需召开多次跨部门会议才能定位责任，而现在系统可自动生成“问题树”，列出概率最高的前三个可能原因及证据链。这使得一线班组即可完成初步排查，大幅压缩MTTR（平均修复时间）。波士顿咨询测算显示，全面引入AI辅助决策的企业，年度质量成本可降低12%-18%。
- 视觉检测准确率突破99.2%，误判率较人工下降8倍；
- 过程能力预测模型使试产阶段调试次数减少45%；
- 客户投诉分类自动化率达78%，释放质检工程师30%精力用于改进项目；
- 设备健康度与产品质量关联分析，推动预防性维护策略升级。
为有效落地AI质量方案，建议采取渐进式路径：
- 选择高频、高损、高重复性的质量场景作为切入点，如外观瑕疵检测、焊接强度预测；
- 确保训练数据具备足够代表性，避免因采样偏差导致模型失效；
- 采用可解释AI（XAI）框架，让算法判断过程对工程师透明，增强信任感；
- 建立模型迭代机制，每月评估F1-score、召回率等指标并重新训练；
- 通过 质量管理系统 内置AI组件库，快速调用预训练模型，降低技术门槛；
- 设置人机协同流程，关键决策仍由质量经理最终确认，防范系统性误判；
- 开展AI素养培训，帮助现场人员理解基本原理，提升配合度。
🔮 趋势三：全链条质量协同网络兴起
在全球化供应链持续重构的背景下，单一企业的质量管控能力已不足以应对系统性风险。近年来频发的芯片短缺、原材料污染事件表明，任何一个二级供应商的微小失误都可能导致整车厂停产。因此，构建跨组织的质量协同网络成为行业共识。所谓“协同”，不只是信息共享，更是规则共治、责任共担、能力共建。
领先实践者正在打造开放式质量生态平台，允许上下游伙伴按权限访问特定数据集。例如，某轨道交通装备制造商建立了“供应商质量门户”，所有一级供方必须上传关键工序的SPC数据流，系统自动比对目标值并触发预警。若连续三批CPK低于1.33，则自动冻结付款申请，直至提交整改报告并通过验证。这种机制显著增强了上游质量自律性，使其从“被动迎检”转向“主动管理”。
该趋势带来的深远影响体现在三个方面：一是加速问题溯源速度，某食品企业曾通过区块链存证的温控日志，在两小时内锁定冷链断裂节点；二是促进最佳实践扩散，平台内优秀供应商的防错方案可被其他成员借鉴复用；三是重构商业关系，质量表现优异者获得优先订单、简化审核等激励，形成良性竞争。
- 跨企业质量问题闭环处理时间由平均14天缩短至3.2天；
- 联合质量改进项目数量同比增长2.6倍；
- 供应链整体PPM水平下降39%，带动行业基准提升；
- 中小企业借力平台获得原本无法负担的高级分析工具。
推动全链协同需克服文化阻力与技术障碍，具体建议如下：
- 由龙头企业牵头制定协同平台建设路线图，明确各方权责边界；
- 采用零信任架构保障数据安全，实现“可用不可见”的隐私保护；
- 设计激励相容机制，将质量贡献度与商务权益挂钩；
- 提供标准化API接口，支持不同规模企业低成本接入；
- 利用 质量管理系统 快速搭建多租户协作空间，支持文件共享、任务派发、在线评审等功能；
- 定期组织跨企业质量研讨会，建立互信关系；
- 探索基于智能合约的自动赔付机制，提升纠纷处理效率。
技术底座支撑：低代码平台如何赋能质量创新
上述三大趋势的落地，离不开灵活高效的技术支撑体系。传统定制开发周期长、成本高、变更难，难以适应快速演进的质量需求。而低代码平台凭借可视化建模、模块化组件和一键部署优势，正成为质量数字化转型的“加速器”。
以 质量管理系统 为例，其预置了NCMR（不合格品管理）、CAPA（纠正与预防措施）、Audit Management（审核管理）等标准模块，企业可在小时级完成基础系统搭建。更重要的是，平台支持业务人员自行扩展字段、调整流程、添加审批节点，无需依赖IT部门排期。某医疗器械公司质量主管仅用三天即完成客户投诉处理流程重构，新增法规符合性检查点与律师会签环节。
| 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|
| 需求调研→方案设计→编码→测试→上线，平均耗时8-12周 | 拖拽配置→数据绑定→权限设置→发布，平均耗时2-5天 |
| 变更需重新走完整流程，灵活性差 | 所见即所得编辑，即时生效 |
| 高度依赖专业程序员，人力成本高 | 培训后质量工程师可独立操作 |
| 系统封闭，集成难度大 | 提供RESTful API与主流系统无缝对接 |
此外，平台还集成了OCR识别、电子签名、移动端扫码等通用能力，进一步降低使用门槛。对于希望快速验证AI质量应用的企业，还可直接调用平台封装好的图像分类、文本聚类模型，仅需上传样本数据即可训练专属算法。这种“平民化”技术供给模式，极大降低了中小企业的创新门槛。
组织能力升级：匹配新技术的管理变革
技术只是手段，真正的挑战在于组织能否随之进化。许多企业虽引进先进系统，却仍沿用旧有工作方式，导致“新瓶装旧酒”。要充分发挥数据与智能潜力，必须同步推进管理理念与人才结构升级。
首先，应重新定义质量部门角色——从“警察”转变为“教练”与“架构师”。前者专注于发现问题开罚单，后者则致力于赋能全员、优化流程。某电子代工厂推行“质量BP（Business Partner）”制度，每位BP负责一个产品线，深入研发与生产前端参与DFM（可制造性设计）评审，提前规避潜在风险。
其次，建立跨职能质量团队，打破“质量是质管部的事”的认知误区。理想配置应包含工艺工程师、数据分析师、IT专家与一线班组长代表，共同负责质量应用的设计与优化。该团队每月召开“质量创新会”，评审低代码平台上提交的流程改进建议，择优实施。
最后，完善激励机制。除了传统的质量奖惩制度外，可增设“数字化贡献积分”，对积极使用新系统、提出有效优化建议的员工给予额外奖励。某汽车零部件企业还将低代码应用开发能力纳入晋升评价体系，激发基层创新活力。
