四、增強企業質量管理數字化運行能力

（十）提高崗位數字化作業技能。企業應加強質量管理數字化活動的全員參與，完善評價和激勵機制，將推進質量 管理數字化轉變為員工主動創新、有能力創新的現實行動。結合數字化轉型的發展需要，對影響質量的相關崗位人員制定數字化技能提升計劃，提高運用信息化系統以及在數字化 條件下應用質量管理技術方法的能力。對有重要影響的崗位人員實施適當的考核評價，以確保相關人員具有在數字化條 件下履行質量職責的能力。

（十一）推進裝備數字化改造升級。企業應按照質量管 理數字化核心能力建設需求，加強必要的生產制造裝備改 造，提高工藝控制自動化、智能化、精準化水平，保證工藝 穩定，減少質量波動。結合裝備數字化改造過程，設計開發 相應的質量管理系統平臺，形成以數據為驅動的在線質量控制和自主決策能力，為工藝改進和產品創新夯實基礎。

（十二）實施全流程物料數字化管理。企業應建立與數字化制造相適應的倉儲物流系統，在采購、生產、倉儲、物 流、交付及售后服務全過程提高物料數字化追溯管理水平。與重要供應商建立協同的數字化管理系統，共享采購產品質 量、批次、交期等信息。有條件的企業應對關鍵物料實施一物一碼管理，實現全流程質量追溯。

（十三）強化檢驗測試數字化管理。企業應根據質量管理數字化要求，完善檢驗測試的方法和程序。推動在線檢測、計量等儀器儀表升級，促進制造裝備與檢驗測試設備互聯互通，提高質量檢驗效率，提升測量精密度和動態感知水平。運用機器視覺、人工智能等技術，提升生產質量檢測全面性、精準性和預判預警水平。

五、加強產品全生命周期質量數據開發利用

（十四）加強質量數據管理。企業應將質量數據納入數據資產管理范疇，加強質量數據標準化管理，開展企業數據管理能力建設。加強質量數據采集、管理、處理、分析、應用等全過程管理，明確各環節的職責和權限，強化跨部門及部門內數據管理機制建設。完善數據架構設計，促進質量數據在業務活動之間高效率交換共享。

（十五）深化質量數據建模分析。企業應基于質量知識庫的質量管控模型，開展基于大數據的全過程、全生命周期、全價值鏈質量分析、控制與改進，推進數據模型驅動的產業鏈供應鏈質量協同，深入挖掘質量數據價值，及時洞察質量風險和機遇。開發部署基于數據的質量控制和質量決策模型，提高質量響應和處理的及時性，降低質量業務決策風險，實施更加有效的質量預防和改進，提升用戶體驗，強化對不 確定性的柔性響應能力和水平。

（十六）提升質量數據安全管理水平。企業應落實《數據安全法》和有關行政法規要求，強化數據安全意識，履行 數據安全保護義務。加強態勢感知、測試評估、預警處置、災難備份等安全能力建設，保障企業自身和用戶的質量數據安全，構筑涵蓋網絡安全、系統安全、業務安全等的多方位質量數據安全保護屏障。

六、創新質量管理數字化公共服務

（十七）培育推廣系統解決方案。鼓勵裝備制造商、軟件服務商、企業、科研院所等圍繞質量管理數字化發展需求， 聯合研制推廣關鍵亟需的方法和工具，分行業、分場景開展聯合攻關和測試驗證，形成集架構設計、方案咨詢、關鍵裝備、核心軟件、數據集成、流程優化、運營評估于一體的系統性解決方案并進行推廣。鼓勵各地工業和信息化主管部門組織開展質量管理數字化系統解決方案試點示范，分行業、 分場景遴選和支持一批解決方案最佳應用實踐，建設解決方案體驗和推廣中心，促進市場服務資源與企業需求精準對接。

（十八）探索平臺化數據共享服務。在生物醫藥、新材料、航空航天、船舶與海洋工程、電子制造、新能源與智能網聯汽車等領域，鼓勵相關行業協會和龍頭企業建設產品質量大數據公共服務平臺，提供質量信息在線查詢、質量風險分析、質量成本分析和質量追溯等服務。鼓勵專業機構基于平臺提供質量管理數字化水平測評、診斷等服務，不斷構建和完善診斷對標模型，加強對中小企業質量管理數字化的診斷、培訓和輔導，提升質量管理整體績效。

（十九）完善標準和檢測認證服務。在現有領域已發布的相關標準規范基礎上，鼓勵標準化組織、行業協會、社會團體、重點企業圍繞質量管理數字化建立標準和規范，加強標準宣貫、應用服務和實施效果評估。面向產業集聚區，推動建立和完善面向質量管理數字化的標準研制、產業計量、 檢測認證等公共服務體系，培育提供咨詢診斷、項目實施和運行維護等全流程質量管理數字化提升服務的專業機構。