數智底座、AI賦能，QMS如何打開質量管理新局面？

作為制造企業核心競爭力的關鍵一環，質量管理對于提升生產效率、降低成本、增強市場競爭力具有重要意義。當下，制造業數字化轉型浪潮席卷，企業外部承壓內部挑戰并存。隨著客戶需求升級、市場競爭加劇、技術升級提速，傳統質量管理模式已經越來越難滿足“提質、降本、增效”的持續要求，存在著以下痛點：

數據“孤島”、業務離散：傳統質量管理依賴人工記錄和分散的系統，導致質量數據分散于不同部門或環節，業務流轉部分離散低效，質量管理難閉環，缺乏產品全生命周期的質量管控，難以實現全價值鏈貫通；

人效欠佳、資源浪費：人工排產、抽檢量測、供應商考核等環節效率低下，體系與執行存在“兩張皮”現象，重復不增值的數據編輯、報告工作無規則/未執行的Double work成本；

業務深度、跨度不足：在ERP（企業資源計劃系統）、MES（生產制造管理系統）中存在質量相關記錄或簡易流程，但無法進行有效分析、跨業務域流轉；質量分析停留在Max、Min、Ave的基礎分析，無法進行專業性預測；

經驗難復用、數據無法支持決策：對于歷史問題的經驗無法進行有效的復用，產品設計未進行模塊化分析，形成的經驗無法準確推送，數據獲取依賴于事后調查，業務決策依賴于經驗而非數據支持；

工藝變更與風險管控滯后：先進制程中工藝參數調整頻繁，但傳統依賴人工經驗的管理方式難以及時關聯設備參數、材料批次與質量結果，良率波動無法快速歸因；

智能化分析能力欠缺：質量數據未能深度有效挖掘，缺乏預測性分析工具，無法提前預警潛在風險；

這些痛點制約了制造企業質量改進的敏捷性，在此背景下，質量管理系統（以下簡稱QMS）成為破局的關鍵。

相比于ERP和MES這些只能進行“局部”質量信息化的管理系統，QMS顯得更富有針對性、全面性、成熟度及系統性。其核心優勢在于，能夠打破質量數據在不同系統內的信息“孤島”，形成有效閉環，面向集團及產品實現全生命周期質量管理，通過數據采集與錄入，對原本離散、隱性的質量數據進行深度挖掘與匯總分析，為全生命周期的質量管控提供有效數據支撐。

縱向上，貫通集團、分子公司、事業部、工廠的質量信息鏈；橫向上，協同研發設計、采購、來料、生產、實驗、售后的質量業務鏈；在外部，還能通過與ERP、MES等系統配合、補充，通過整合數據和流程，實現質量工作網絡化、協同質量事件有效閉環、質量信息智能應用、質量經驗充分共享，全面提升企業質量管理水平和產品質量水平。

QMS基于ISO9000/IATF16949/GJB9001C等體系管理要求，覆蓋質量管理體系的管理過程、產品實現過程和支持過程，聚焦產品全生命周期一體化、規范化、集成化、智能化的決策支持平臺，助力企業改善質量指標、降低質量成本，通過立足質量業務優化和管理數字化升級，賦能企業質量管理數字化轉型。

●通過業務流程整合、打通，實現質量管理線上化，深度挖掘、匯總分析復雜離散的質量數據；

●通過人/機/料/法等工廠重要數據進行深度解析與關聯計算，實現產品質量管理可視化、分析自動化；

●通過建立質量數字化平臺，打通ERP/MES/WMS/PLM/SAP等多系統數據流，消除數據“孤島”，助力質量業務與數據實現跨系統互聯互通；

●通過對質量數據的集中、規范、高效管理，推動數據價值最大化，實現以數據驅動智能化決策；

AI技術躍遷發展，“人工智能+制造”行動持續推進，技術端+政策端的雙重驅動力，助推QMS融合AI成為當前質量管理發展新趨勢。QMS+AI的結合，通過引入AI大模型和機器學習技術，能夠有效賦能智能質檢和預測性質量管理領域，推動AI質量革命。例如，運用計算機視覺+深度學習算法，能夠精準識別、分類產品缺陷；通過AI+大數據的預測分析能力，能夠幫助企業預測潛在質量問題，實現“事前預防”糾錯。在AI融合質量管理方面，格創東智結合AI算法與大數據，積極賦能產品質量識別分析與設備故障診斷預測。基于已深度融合DeepSeek的“章魚智腦”Agentic AI平臺和全面AI工具，利用AI Agent自動生成8D報告，在生成時效、數據關聯效率、根因定位準確率、措施生成有效性、問題復發率、知識傳承、質量管理成本降低等多個方面有突出表現。

格創東智QMS是公司“品質全面化”解決方案的重要組成部分，秉持面向全員、全過程、全生命周期的理念，涵蓋質量專項工作、質量知識管理、計量設備管理、研發質量管理、供方質量管理、來料質量管理、過程質量管理、售后質量管理、持續改進管理、全生命周期跟蹤與追溯、質量工具（APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA、CP）等10余個功能板塊，貫通從研發設計、來料檢驗、生產制造到售后服務的全鏈條質量信息流。目前，已成功服務包含半導體、新能源、汽車零部件、3C電子、消費品等多個行業。

制造業智能化轉型加速時代，企業質量管理亟待變革，運用QMS推動質量業務優化與管理數字化升級，能夠幫助企業把握質量管理數字化前沿方向，持續融合工業AI與質量管理實踐，打開智能化質量管理新局面，為制造業穿越周期波動打造可持續質量競爭力。