新质生产力下制造业质量管理数字化转型全知道
2024年11月14日⏰星期四🗓农历十月十四
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
在当今时代，制造业正站在转型升级的十字路口，新质生产力的崛起为其带来了前所未有的机遇与挑战。制造业如何借助数字化转型的东风，实现质量管理的飞跃，已成为亟待解决的关键问题。
制造业变革趋势：挑战与机遇并存
当下，科技革命和产业变革风起云涌，新一代信息技术加速突破，制造业面临着诸多变革趋势。质量管理体系需全面重构，质量发展动力要更强劲，质量数字转型应更加成熟，质量绩效表现也得更加优异。然而，当前中国制造业质量管理现状却不容乐观，存在诸多问题。企业质量管理能力参差不齐，高端产品供给不足，结构性矛盾突出。质量意识淡薄，许多企业未将质量战略转化为实际行动；质量战略重视不足，缺乏清晰的质量战略指引；质量技术不强，技术应用水平较低；质量服务不够专业，难以满足企业需求。此外，制造业还面临着供应链脆弱复杂、质量控制困难、成本压力增大、技术进步与转型升级压力大、环境与可持续发展挑战以及人才短缺等难题。不过，发展新质生产力为制造业带来了转机，人工智能、物联网等技术的应用可推动企业数字化、智能化转型，提升运营效率，助力企业从“中国制造”迈向“中国智造”。
中国制造业质量管理现状与策略：提升之路任重道远
改革开放以来，中国制造业智能化转型取得了一定进展，智能化生产提升了效率，智能制造提高了质量，智能化产品满足了市场需求，智能化转型也带来了新机遇。但仍面临着质量损失率高、质量把关存在缺陷、成本控制不到位、专业质量管理人员稀缺、供应链管理挑战等问题。为提升质量管理水平，中国制造业采取了一系列策略，包括增强企业质量意识，将质量作为发展核心，强化顶层设计，鼓励全员参与，构建先进质量文化，以用户满意为导向；提升企业质量发展能力，创新质量管理方法，持续改进，采用循证决策模式，加强质量技术创新，提升基础能力；推进质量管理数字化，涵盖研发设计、生产制造、质量保障等环节，并强化质量数据管理；开展质量管理能力评价，包括自我评价与外部评价以及质量绩效评价。
全面质量管理数字化：开启质量提升新篇章
全面质量管理（TQM）强调全员参与、持续改进，以客户为导向，基于事实决策，注重过程管理和供应链协同，对企业提升竞争力至关重要。全面质量管理数字化则是通过新一代信息技术与TQM的融合，推动质量管理活动升级，具有提升效率与准确性、促进数据驱动决策、加强供应链协同、支持持续改进与创新、增强客户满意度与忠诚度等重要意义。在实施过程中，企业面临着产品设计缺乏系统规划、生产制造中人员设备原材料等多方面存在质量问题、数据分析存在收集利用困难等挑战。Feigenbaum QMS构建了统一的质量管理平台，集成多种功能模块，为企业提供全面服务，帮助企业实现质量管理的数字化转型，提升企业效益。其包含大数据分析、云计算、物联网、人工智能与机器学习、区块链五大关键技术，实施路径包括制定规划、组建团队、选择技术工具、重构流程、培训文化塑造以及持续改进优化等步骤。
典型案例：数字化转型的成功实践
番禺电缆集团通过导入QMS数字化质量管理系统，实现了质量数据全流程贯通，提升了质量管理水平，在质量业务效率、体系管理、质量管理业务自动化等方面取得显著业务价值，并降低了实施成本。安吉尔集团构建了“AEEQMS”模式，串联质量管理模块，实现实时监控质量水平、自动化质量业务报告和质量管理业务，节省了人力。苏州维信电子建立柔性电路板良率大数据分析平台，解决了生产工序复杂、监控水平低和数据分析瓶颈等问题，带来了经济效益和质量效益变革。全球制造大数据质量预警体系打通产业链全流程质量数据，实现了供应商来料、制造过程和反馈设计前端的质量预警，有效提升了质量指标。西安中兴通讯终端科技有限公司的SMT产线缺陷识别系统，通过数据采集处理和构建缺陷识别模型，提高了缺陷识别准确率和效率，带来了经济效益和质量效益变革。
制造业质量管理数字化转型势在必行，企业应积极借鉴成功经验，充分利用数字化技术，提升质量管理水平，实现可持续发展。未来，随着技术的不断进步，制造业质量管理数字化转型将迎来更加广阔的发展前景。
AI解读
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报告原文
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