2026年初，全球制造业与服务业对质量管理体系的要求正经历深刻重构。国际标准化组织（ISO）于2025年底发布的《ISO 9001:2025修订草案》明确强调“实时响应能力”与“跨系统协同治理”将成为新标准的核心评估维度。与此同时，欧盟《数字产品护照》（Digital Product Passport, DPP）法规全面实施，强制要求所有进入欧洲市场的工业品提供全生命周期质量数据链，推动企业从被动合规转向主动质量设计。在中国，工信部联合市场监管总局启动“智能制造质量提升三年行动”，明确提出到2027年重点行业关键工序数字化检测覆盖率需达到90%以上。这些政策动向共同指向一个事实：传统以文档审查和定期审计为主的质量管理模式已无法满足当前复杂供应链与高动态市场需求。
🚀 趋势一：全流程数据驱动的质量闭环管理
在工业4.0深化推进背景下，数据驱动型质量管理已成为领先企业的标配。据德勤2025年调研显示，采用端到端质量数据集成的企业，其缺陷识别速度平均提升68%，质量问题溯源时间缩短至原来的1/5。典型案例如三一重工通过部署统一数据中台，将生产线上数万台传感器采集的工艺参数、设备状态与ERP、MES系统打通，实现焊接强度异常自动触发停线机制，2025年全年重大质量事故同比下降73%。
这一趋势的核心在于打破“信息孤岛”。传统QMS系统往往独立运行，质量数据分散在Excel表单、纸质记录或孤立数据库中，导致问题发现滞后、责任界定模糊。而现代数据驱动模式则要求构建统一的数据模型，覆盖来料检验、过程控制、成品测试、客户反馈等全环节，并通过API接口实现实时同步。例如，在汽车零部件行业，某头部 Tier-1 供应商通过引入低代码平台快速搭建数据集成应用，将原本需要3个月开发周期的数据对接项目压缩至15天完成，显著提升了应对客户审核的响应效率。
落地此类系统面临的主要挑战并非技术本身，而是组织流程重构与数据治理规范缺失。许多企业在尝试构建质量大数据平台时，常因缺乏统一编码规则（如物料编号、缺陷代码）、权限管理混乱而导致项目停滞。因此，成功的数据驱动转型必须伴随管理制度的同步升级。
- 建立企业级质量数据标准体系，明确字段定义、采集频率与存储格式；
- 优先选择支持开放API与多源异构系统接入的QMS平台，避免形成新的技术壁垒；
- 利用低代码工具快速构建试点场景，验证数据价值后再规模化推广；
- 推荐使用 质量管理系统 ，该平台具备可视化数据建模与自动化报表生成功能，可大幅降低实施门槛；
- 设立专职数据治理小组，负责元数据维护与权限审批，确保数据可用性与安全性。
📊 趋势二：AI赋能的智能质量预警与根因分析
人工智能正在从根本上改变质量风险的防控方式。基于机器学习的过程异常预测正逐步取代传统的SPC（统计过程控制）方法。西门子成都工厂在SMT贴片环节部署AI视觉+时序预测模型后，可在焊点虚焊发生前2小时发出预警，准确率达91.3%，远超传统控制图的62%检出率。这类系统通过持续学习历史故障模式，结合实时工况参数（温度、湿度、设备振动等），构建多维风险评分模型，实现从“事后纠正”向“事前预防”的跃迁。
更进一步，自然语言处理（NLP）技术被用于非结构化质量信息挖掘。某家电龙头企业将其近三年5万条售后服务工单输入大模型进行语义聚类，成功识别出“门封条老化”这一潜在设计缺陷，早于市场大规模投诉出现前6个月启动改进方案，避免了可能超过亿元的品牌损失。这表明，AI不仅能处理结构化数据，更能从海量文本中提炼隐藏风险信号。
然而，AI在质量管理中的落地仍存在三大障碍：一是高质量标注数据集获取困难；二是算法黑箱特性影响决策可信度；三是现场工程师对AI建议接受度不高。解决这些问题需采取渐进式策略，而非追求一步到位的“全自动质检”。
- 优先在高频、高损环节部署AI辅助诊断，如半导体晶圆检测、药品灌装偏差识别；
- 采用可解释AI（XAI）框架，输出风险特征权重与推理路径，增强用户信任；
- 建立人机协同闭环，AI提供建议，人工确认并反馈结果，形成持续学习机制；
- 借助 质量管理系统 内置的AI模块，企业无需自建算法团队即可启用预训练模型进行初步分析；
- 设置A/B测试机制，对比AI介入前后的问题解决周期与成本变化，量化投入产出比。
案例延伸：某新能源电池厂的AI质量看板实践
为应对动力电池一致性难题，该企业搭建了融合IoT与AI的质量监控平台。系统每分钟采集电芯压差、内阻、容量衰减等12项关键参数，输入LSTM神经网络进行趋势预测。当某批次电芯预计循环寿命低于设计值95%时，系统自动推送预警至工艺工程师手机端，并附带可能原因排序——如“注液量波动”、“化成温度偏移”等。工程师可通过点击链接直接跳转至对应工序调整参数。上线半年后，客户投诉率下降44%，返修成本节约超2800万元/年。此案例证明，AI的价值不在于替代人类，而在于放大专业人员的判断力。
🔮 趋势三：跨组织协同治理的生态化质量网络
随着全球化供应链复杂度攀升，单一企业内部的质量管控已不足以应对系统性风险。供应链质量协同治理正成为行业新范式。波音787梦想客机曾因二级供应商复合材料不合格导致交付延迟三年，损失超百亿美元，这一教训促使航空业建立起严格的供应商质量数据共享机制。如今，空客已要求其全球300余家一级供应商接入统一质量云平台，实现NCR（不合格报告）实时通报与整改追踪。
这种协同模式的本质是构建“质量信用体系”。通过区块链或可信日志技术记录每一次来料检验结果、审核发现与整改措施，形成不可篡改的质量履历。采购方可据此评估供应商长期表现，而非仅依赖一次性认证证书。京东工业品在其“供应链质量联盟”项目中即采用了类似机制，将供应商质量评分纳入采购权重算法，促使上游企业主动优化品控流程。
实现跨组织协同的技术前提在于系统的互操作性与安全可控的数据交换机制。完全封闭的私有系统难以获得合作伙伴信任，而完全开放又存在商业机密泄露风险。理想的解决方案是采用“最小必要原则”下的 selective data sharing（选择性数据共享）架构。
- 定义核心共享数据集，如关键特性CPK值、重大异常事件、体系认证状态等；
- 采用零知识证明或联邦学习技术，在不暴露原始数据的前提下完成合规性验证；
- 推动上下游共同采纳国际通用数据标准，如ISA-95、OPC UA for Quality；
- 推荐 质量管理系统 作为协同节点，其支持多租户隔离与细粒度权限控制，适合构建集团化质量网络；
- 设立联合质量委员会，定期召开跨企业复盘会议，强化制度执行力。
扩展元素：2026年主流质量管理技术栈对比
| 技术方案 | 适用场景 | 实施周期 | 典型成本（万元） | 推荐指数 |
|---|---|---|---|---|
| 传统QMS套装软件 | 中小型企业基础合规 | 3-6个月 | 50-150 | ★★★☆☆ |
| 定制化开发平台 | 大型集团复杂流程 | 6-12个月 | 300+ | ★★★☆☆ |
| 低代码质量应用平台 | 快速迭代与敏捷响应 | 2-8周 | 20-80 | ★★★★★ |
| AI+IoT智能质检系统 | 高精度制造领域 | 4-10个月 | 200-500 | ★★★★☆ |
| 区块链质量存证平台 | 高端装备与医药行业 | 6-15个月 | 150-400 | ★★★☆☆ |
注：推荐指数综合考虑ROI、灵活性与维护难度。低代码平台因其快速部署能力与低成本试错优势，在当前环境下尤为突出。
搭贝低代码平台在质量趋势落地中的角色
面对上述三大趋势，企业亟需一种既能快速响应业务变化，又能保障系统稳定性的技术底座。 质量管理系统 作为基于搭贝低代码引擎构建的专业应用，恰好契合这一需求。其核心优势体现在三个方面：首先是敏捷构建能力，用户可通过拖拽方式自定义表单、流程与报表，无需编写代码即可完成80%以上的常规功能开发；其次是深度集成支持，平台原生兼容主流MES、ERP、SCM系统，提供标准化连接器，确保质量数据无缝流动；最后是持续演进机制，企业可根据实际运行反馈不断优化应用逻辑，真正实现“系统随业务成长”。
某医疗器械公司原使用某国际品牌QMS软件，每年维护费用超百万元，且每次流程变更需等待厂商排期。2025年切换至 质量管理系统 后，不仅年度IT支出下降62%，更实现了内部审核流程从提出需求到上线仅用72小时的惊人效率。这充分说明，低代码不是权宜之计，而是面向未来的战略选择。
未来展望：质量管理将走向“自治化”
展望2026年下半年及以后，质量管理将进一步向“自治化”方向演进。所谓自治化，是指系统能够在极少人工干预下完成质量目标设定、过程监控、异常处置与持续优化的完整闭环。这需要融合数字孪生、强化学习与自主决策算法等多项前沿技术。尽管目前尚处于实验室阶段，但已有初步探索。例如，博世苏州工厂试点项目中，产线数字孪生体可根据订单质量等级自动配置SPC抽样频率与检验标准，并在检测资源紧张时动态调整优先级，整体资源利用率提升37%。
要迈向自治化，企业当前应重点夯实数据基础、培养复合型人才（懂质量+懂数据+懂业务）、并建立鼓励创新的容错机制。唯有如此，才能在下一轮质量革命中占据先机。
