近日，四川省市場監督管理局、四川省經濟和信息化廳聯合印發《四川省制造業質量管理數字化實施指南》(以下簡稱《指南》)。這是全國首個省級層面出臺的推進質量管理數字化工作的政策指南。該《指南》包括總體要求、基本框架、推進機制、企業全生命周期實踐應用和重點產業企業質量管理數字化建設建議五個部分。
四川省市場監督管理局 四川省經濟和信息化廳關于印發《四川省制造業質量管理數字化實施指南》的通知
川市監函〔2025〕59號
各市(州)市場監督管理局、經濟和信息化局：
為進一步引導全省制造業企業深化新一代信息技術與全面質量管理融合應用，以數字化賦能企業全員、全要素、全周期、全數據質量管理，提升產業鏈供應鏈質量協同水平，省市場監管局會同經濟和信息化廳組織編制了《四川省制造業質量管理數字化實施指南》?，F印發給你們，請推動企業組織實施。
四川省市場監督管理局
四川省經濟和信息化廳
2025年3月10日
四川省制造業質量管理數字化實施指南
制造業質量管理數字化是通過新一代信息技術與全面質量管理融合應用，推動質量管理活動數字化、網絡化、智能化升級，增強產品全生命周期、全產業鏈、大質量生態質量管理能力，促進制造業高質量發展的過程。為推動全省制造業質量管理數字化升級，根據《中共四川省委 四川省人民政府關于加快建設質量強省的實施意見》《四川省加快制造業智能化改造數字化轉型行動計劃(2024—2027年)》等文件部署要求，特制定本指南。
一、總體要求
質量管理數字化是制造業高質量發展的必然要求，是增強企業全員、全要素、全周期、全數據質量管理水平，實現企業創新驅動和競爭力提升的重要舉措。本指南主要面向全省有質量管理數字化需求或潛在需求的制造業企業，以企業全生命周期質量管理為重點，指導和幫助企業應用質量管理數字化工具和相關模塊，促進質量管理數字化意識和水平提升，驅動產業鏈供應鏈質量協同和質量創新生態優化，推動全省制造業高質量發展。實施中應堅持以下原則：
堅持企業主體、需求導向。尊重市場經濟規律和企業發展規律，以制造業企業為主體，以企業質量管理數字化升級存在問題為導向，以點帶面，逐步體系化、系統化推進企業內部數字技術與質量管理深度融合。
堅持政府引導、要素協同。加強制造業質量管理數字化相關政策支持，整合要素資源，完善配套，推動形成部門聯動、要素協同的工作格局。
堅持因鏈施策、分類指導。遵循由點及線、連線成面工作思路，針對不同區域、不同類型產業鏈條和企業特征，分層分類分步推進質量管理數字化創新發展，注重實效。
二、基本框架
基于企業生命周期理論邏輯框架和實施理念，從企業全生命周期質量管理數字化、產業鏈供應鏈質量協同、“大質量”創新生態優化三個維度出發，點線面整體推進質量管理數字化活動。即體系化構建質量管理數字化推進機制和支撐體系，豐富相關工具和方法，點對點精準導入需求識別、研發設計、生產制造、供應鏈管理、銷售交付、售后保障和客戶維護等企業生產經營主要環節，指引企業全生命周期數字化持續改進和不斷升級，帶動產業鏈供應鏈質量協同和“大質量”創新生態優化。
四川省制造業質量管理數字化實施指南基本框架
三、推進機制
(一)企業質量管理數字化推進機制
在企業全生命周期中，全方面推進質量管理數字化工具應用和相關模塊嵌入，以實現企業質量管理工作或其他業務活動相關數據可見、可懂、可用、可運營為目標。搭建或引入數字化企業質量管理系統，并配套具備數據采集和集中管理能力的數字中臺。設置數據字典，建立企業數據庫，通過數據治理和數據標準化存儲方式，確保企業數據信息準確性、完整性、一致性、可靠性和安全性。對敏感數據進行加密處理，采用網絡安全防護措施，定期開展網絡攻防測試，定期進行數據安全審計與風險評估，通過質量管理數字化促進企業在實際應用場景中逐步實現精準決策、供需匹配、流程協同、信息互通、管理同步、資源共享。
培育企業質量管理數字化人才。鼓勵企業設置首席質數官，優先聘請取得數字或管理類專業技術等級證書的技術人員擔任，提供專業技術保障和戰略性智力支持。引進具有企業管理或數字化工作經驗的專項人才，通過交叉培養、多崗位鍛煉等方式，培養一批既懂質量管理又懂數字化技術的復合型人才。支持企業現有人員參與大數據、人工智能、質量管理等相關培訓，提升全員質量管理意識和數字素質。
(二)產業鏈供應鏈質量協同推進機制
產業鏈供應鏈質量協同通過企業間合作、企業與軟件和信息技術服務機構聯合等形式推進，重點關注質量管理數字化系統優化。企業可通過戰略合作、組建產業鏈聯盟、標準化聯盟、行業協會等形式，建立統一的質量數據管理體系和標準，共建質量信息披露平臺、質量數據管理平臺，對外部質量風險進行實時監測和預警。有條件的鏈上企業可研發全產業鏈數字化質量管理工具，提高資源模塊化、平臺化水平，并向產業鏈開放權限和端口。
(三)“大質量”創新生態推進機制
“大質量”創新生態主要著眼質量管理數字化系統優化，依托區域政產學研用多主體聯動形式推進。鏈主企業、龍頭企業通過提建議、配合調研、先行先試等方式，為行業主管部門出臺制造業質量管理數字化相關政策提供支撐，并深度參與網絡、數據中心、云計算平臺等數字化基礎設施建設。支持和配合政產學研用聯合模式創新，共同推動數據接口、數據交互標準建設，打破信息孤島，促進數據流通和利用。參與和助推區域標準數字化建設，規范標準數字化轉型底層邏輯、架構和規則，開發標準結構化編寫工具、內容識別大模型，提升標準數字化的效率和智能化水平。
四、企業全生命周期實踐應用
(一)需求識別管理
1.需求收集和存儲
建立多渠道客戶需求和市場動態收集機制。應用客戶反饋平臺、在線調查工具、互聯網數據采集工具等實施產品質量需求、服務需求等信息采集，將市場需求信息整合到企業數字化平臺中。其中按訂單生產的企業可通過接入客戶采購系統的方式直接獲取需求信息。利用數據識別抓取工具或人工智能工具跟蹤收集產業政策、行業發展動態、標準更新動態、市場投資風向、客戶市場戰略等信息，提煉潛在需求。
建立需求信息分類存儲機制。建立需求分類表單目錄，按照需求類型、細分市場、重要程度實施多維分類，以在線表單、數據庫的形式實現需求的快速更新、快速查詢。依托數字化中臺，為每個需求設置唯一標識符，跟蹤其狀態、優先級和處理進展，并采取數據加密、訪問控制、備份恢復等措施，對涉及客戶隱私、商業機密的需求數據進行合規性管理。
2.需求跟蹤和分析
以數字化形式實施需求信息提取、排序、跟蹤。使用文本分析工具、大語言模型，對市場需求反饋進行情感分析、主題提取等，發現潛在的需求模式和趨勢，明確市場對產品或服務的功能、性能、質量、價格、交付時間等方面的具體要求。根據重要性和緊急程度，對需求進行優先級排序。建立需求跟蹤矩陣，明確每個需求與項目階段、任務、責任人之間的對應關系。
對需求信息實施統計分析、特征分析和預測分析。利用數據統計分析工具，對收集到的需求數據進行統計分析和可視化展示，幫助企業更好地理解需求分布、優先級及變化趨勢。利用大數據分析工具，對海量客戶數據進行挖掘和分析，構建各細分市場需求標簽，繪制客戶需求畫像，包括客戶特征、需求偏好、購買行為等。有條件的企業可構建基于機器學習、時間序列分析的需求預測模型，將預測結果融入企業決策過程。
(二)研發設計管理
1.質量設計管理
根據前期需求分析和預測結果，實施質量設計管理。企業可通過質量功能展開(QFD)，將用戶需求轉化為質量特征，引入數字化DFx質量管理工具，充分考慮產品的性能、質量、可制造性、可裝配性、可測試性、產品服務和價格等因素實施質量設計。企業可進一步引入計算機輔助設計和計算機輔助工程軟件提高設計研發效率，并采用敏捷開發模式，如Scrum模型，通過短周期的迭代開發，對設計研發成果進行持續改進。有條件的企業可建立數字化故障模式與影響分析(FMEA)系統，在設計階段開展潛在故障及影響識別預測。
2.試驗驗證管理
在理化試驗、環境試驗、可靠性試驗、安全性試驗、壽命試驗等典型測試環節中，利用傳感器、數據采集系統等質量管理數字化工具實時收集試驗數據，對收集到的數據進行處理和分析，識別質量風險。實施持續集成與持續部署，建立自動化測試與部署流程。在小試階段，利用數字化技術構建反應過程的仿真模型，通過模擬實驗來預測和優化反應條件，降低實驗成本和時間。在中試接產放大階段，利用數字化技術對工藝參數進行實時監控和數據分析，對整個中試生產流程進行模擬和優化，找出最佳的工藝參數組合，發現生產流程中的瓶頸和潛在問題。
有條件的企業可探索和應用人工智能、量子計算等前沿技術，進行前沿技術的模擬研發與沙盤驗證。搭建產品級、零部件級數字仿真平臺和虛擬環境測試平臺，包括性能仿真、可靠性仿真、安全性仿真等，對產品和零部件進行質量仿真、虛擬測試和快速優化。
3.生產策劃管理
在研發設計階段，需明確產品、業務場景的管理要求，提前實施產品生產策劃。引入企業資源計劃(ERP)系統、產品生命周期管理(PLM)系統、智能決策平臺等，精準規劃產線建設，合理配置人力、物力、財力等資源，對生產工藝進行智能優化，優化布局和產能，降低大規模生產的成本和損失風險。有條件的企業可構建復雜、高價值產品的數字孿生模型，進行精準模擬和仿真生產裝配過程，識別瓶頸和低效環節。
(三)生產制造管理
1.計劃管理
根據市場需求與產品特征，開展企業生產計劃管理，包括計劃制定、計劃調整、資源調度。引入生產排程系統(APS)，設置合理的排程參數和規則，利用APS系統自動生成生產計劃。同時，采用流程仿真技術對生產流程進行虛擬演練，根據演練結果靈活設置、動態調整生產計劃。引入“小工單”等輕量級生產管理應用，對生產設備、人力資源等資源進行調度和優化配置。
2.過程質量控制
通過質量控制平臺、質量可視化軟件、數字化智能化檢測設備，提高生產過程質量控制水平。引入制造執行系統(MES)，集成統計過程控制(SPC)軟件、FMEA軟件等專業質量控制軟件，對生產過程中的關鍵質量控制點進行實時監控和數據分析。采用商業智能(BI)和低代碼工具用于生產過程質量可視化和績效預警管理，質量異常時系統自動通知負責人員處理異常。引入在線產品質量檢測設備和數據采集與監視控制(SCADA)系統，應用機器視覺技術替代人工目視檢查，對關鍵產品和生產設備的狀態與參數進行監控。有條件的企業加快數字化生產線、黑燈工廠、5G工廠建設，推動工業物聯網(IoT)應用。
3.倉儲管理
在庫存盤點、物資轉運、補貨、庫存環境檢測等環節導入質量管理數字化工具，提升倉儲管理質量水平。軟件方面，引入庫存管理系統(IMS)/倉庫管理系統(WMS)，實施自動化補貨、庫存管理、物料配送，推動IMS/WMS系統與企業的ERP系統、MES等無縫集成，實現實時數據同步和信息共享。實施庫存實時監控，根據原材料庫存情況觸發補貨指令，根據成品庫存情況觸發生產或停產指令并動態調整生產計劃。通過數據分析工具，對庫存數據進行深度挖掘，發現庫存積壓、呆滯品等問題，優化庫存策略。
硬件方面，引入自動化立體倉庫(AS/RS)、自動導引車(AGV)、堆垛機、穿梭車等設備，實現貨物的自動存取、搬運和分揀。為每個成品或包裝單元分配唯一的RFID標簽或二維碼，實現成品的快速入庫、出庫、盤點和查找。在倉儲環節設置質量檢測點和環境監測點，對出入庫產品進行質量檢測，并實時監控倉儲環境。
4.質量風險管理
使用大數據、質量決策分析等方法，提升對生產過程質量風險的管控能力。構建數字化質量風險監控平臺，集成設備狀態、廠房環境、原料倉儲、成品質量等多源數據，實現數據的實時采集、集中管理和實時監控。建立設備檔案，記錄設備的維修歷史、保養記錄等信息，引進設備故障監測系統，分析設備的運行狀態和故障成因，提前安排維修和保養計劃。布置環境傳感器，實時監測溫度、濕度、塵埃粒子等環境參數。
(四)供應鏈管理
1.供應商管理
過程型制造企業可優先瞄準原材料和中間產品的質量和供應穩定性實施數字化改進。建立數字化供應商評估體系，利用大數據、標識解析和人工智能技術對潛在供應商進行全面評估，包括質量、成本、交貨期、技術能力、環保等。通過商業智能(BI)工具建立自動且實時更新的供應商績效可視化平臺，通過數字化平臺對供應商績效自動進行定期評估和結果分發。
離散型制造企業可優先瞄準原材料質量和供應及時性實施數字化改進，以及提高供應鏈的靈活性。建立供應商數據庫，對供應商的生產能力、技術水平、產品質量進行特征提取，按供應商能力進行分類。實施供應商準入制度，將質量合格交付及時的供應商納入數據庫，并記錄價格、交付周期等信息，與APS、MES、ERP系統結合，根據生產計劃選擇最合適的供應商組合。
2.來料質量管理
將來料質量檢驗的計劃、實施、記錄、數據分析納入數字化質量管理體系。引入進料檢驗(IQC)模塊快速進行收料工作，輸入收貨指令自動通知檢驗員進行檢驗。檢測設備與數據中臺直接對接，實現數據的自動采集和實時傳輸。使用柏拉圖分析、過程能力指數(CP、CPK)計算等，對收集到的來料質量數據進行深入挖掘和分析，識別來料質量問題的分布和變化趨勢，精準定位問題源頭。
3.采購與供貨管理
通過數據建模、數據仿真等技術，輔助采購和供貨管理決策。建立物料清單(BOM)和智能采購系統，記錄每種產品原材料數量和技術規格需求，實現成品與原材料精準匹配，根據產品生產計劃自動進行原材料梳理和采購。建立原材料質量追溯系統，記錄每批原材料的來源、質量檢測結果等信息。有條件的企業可建立數字化供應網絡(DSN)，模擬進貨、物流等供應行為，降低供應鏈風險。
(五)銷售交付管理
1.訂單處理數字化
構建統一的數字化交付平臺，整合銷售、交付、售后等各個環節的信息數據，實現銷售交付流程的全面數字化。實施各渠道訂單數據的采集和錄入，并利用AI技術或規則引擎對訂單進行初步篩選和分類，提高訂單處理的準確性和效率。整合訂單審核、庫存分配、物流安排等訂單處理環節，實現流程自動化和標準化。有條件的企業可提供一站式購物車等全流程體驗，促進客戶便捷性和滿意度提升。
2.物流出貨管理
統籌集成合并訂單處理系統、制造執行系統和倉庫管理系統，逐步實現訂單的快速分配、制造、揀選、打包和出貨。引入運輸管理系統(TMS)，自動化處理運輸需求，智能調度運輸資源，實時監控運輸過程，精確核算運輸費用。通過物聯網技術，對運輸中的貨物狀態進行實時跟蹤和監控。利用地理信息系統(GIS)和智能算法優化運輸路徑，減少運輸時間和成本。
3.訂單跟蹤管理
使用智慧終端跟蹤物流狀態，通過WMS和TMS等質量管理數字化工具，實時把控訂單狀態和交付進度，確保訂單流程各環節精確無誤。建立客戶交互平臺，如在線客服、自助查詢系統等，實時展示訂單狀態，為客戶提供便捷的訂單查詢和咨詢渠道。建立訂單異常處理機制，對訂單處理過程中的異常情況進行全面監控和實時預警。
4.市場線索培育
通過產品畫像、用戶特征識別、精準營銷、自動營銷等方式培育市場線索。構建可視化產品畫像，整合產品特性、功能、優勢等信息，突出產品特點和市場定位。通過用戶畫像，識別潛在客戶的購買能力、消費習慣等特征。采用搜索引擎營銷(SEM)、社交媒體營銷等數字化營銷手段，精準培育市場線索。使用營銷自動化工具，實施營銷線索在線打分、自動分配、定時提醒等，推進市場線索的自動化識別與挖掘，促進營銷效率和轉化率提升。
(六)售后保障和客戶維護管理
1.質量追溯
實施產品質量追溯，建立質量追溯系統，記錄產品從原材料到生產再到市場的全過程信息，包括但不限于原材料批次信息、生產時間、操作人員、設備信息、工藝參數、產品批次信息、出廠時間等。建立產品“身份證”機制，將原材料、生產批次、質檢報告等成品質量的全過程信息，輸出為可掃描可查詢的工業互聯網標識、RFID標簽或二維碼。對售后服務要求高的企業可額外實施產品去向追溯，記錄不同批次產品的目標客戶信息，實施質量問題快速定位、快速響應。
2.客戶關系管理
實施包括客戶信息整合、客戶價值評估、客戶服務響應的數字化客戶關系管理。企業可建立統一的客戶信息平臺，整合來自不同渠道的客戶數據，形成全面、統一的客戶視圖。建立客戶價值評估模型，評估客戶的貢獻和潛在價值。建立數字化客戶關系管理系統(CRM)，利用數據分析技術，根據客戶的購買行為、偏好、價值等因素劃分不同的客戶類群，針對不同客戶群體制定差異化的服務策略和資源分配方案，提供個性化的產品推薦、服務方案和問題響應。
3.客戶數據治理
實施客戶數據治理，挖掘售后服務價值。跟蹤和分析客戶在購買、使用、反饋過程中的行為數據，以了解客戶的需求和痛點。建立客戶社群、論壇等交互平臺，鼓勵客戶共享產品使用體驗和問題，根據客戶體驗有針對性開展售后服務，準確識別客戶關注點和敏感點。通過行為分析，預測客戶未來需求和購買傾向，實現客戶體驗和市場需求的快速轉化。
五、重點產業企業質量管理數字化建設建議
結合全省傳統產業、新興產業、未來產業發展實際，針對不同應用場景下企業質量管理數字化差異化需求，提出以下重點產業質量管理數字化建設建議。
(一)加強數字化工具引入，推動傳統產業降本增效
食品輕紡、能源化工是我省優勢產業和傳統特色產業。實施數字化改造，開展數字化提升活動，引入數字化質量管理工具，是推動此類產業企業降本增效的重要舉措。
面向企業全生命周期質量管理。引入計算機輔助設計和計算機輔助工程軟件進行設計研發，提高設計效率與精度。引進生產排程系統(APS)、制造執行系統(MES)、庫存管理系統(IMS)和自動化生產線，動態調整生產計劃，實時監控生產流程，合理規劃庫存倉儲，提高產線生產效率，避免庫存積壓和存貨短缺。實施質量控制與檢測設備自動化替代，對產品質量和設備運行進行實時檢測，嚴格控制質量風險。面向產業鏈供應鏈質量協同。建立供應鏈管理系統，實現供應商、制造商、分銷商之間的信息共享和開發利用，實現質量數據、供需信息透明化，確保進貨質量穩定，降低企業拿貨成本，避免供應鏈斷裂。面向“大質量”創新生態。建立質量信息知識庫，實時共享質量管理經驗和技術，實現信息共同開發利用，低成本獲取市場最新質量動態、先進技術和優秀管理模式。
(二)加強數字化平臺搭建，加速新興產業迭代升級
電子信息、新能源汽車、先進材料等產業是我省現代工業體系的重要支撐。建議打通數字化脈絡，搭建數字化管理平臺，以數字化手段加速質量升級和技術迭代，搶占市場競爭先發優勢。
面向企業全生命周期質量管理。建議實施敏捷開發與迭代，采用敏捷開發方法，快速響應市場需求，持續迭代產品以滿足質量要求，增強產品市場競爭力。搭建產品級、部件級仿真平臺，對產品和部件進行虛擬測試和快速優化，縮短產品研發周期，使產品更快推向市場。開展檢測、計量設備數字化改造，應用數字化模擬測量、工況環境監測、3D掃描等技術增強在線檢測、校準的準確性，縮短產品檢驗測試周期。面向產業鏈供應鏈質量協同。整合上下游產業鏈數據資源，開展全產業鏈數字化質量管理工具研發，推進質量管理數字化資源模塊化、平臺化，向產業鏈開放權限和端口，實現產業鏈高效集成與協同，提高產業鏈周轉率。面向“大質量”創新生態。建立信息共享社群，覆蓋產業鏈上下游企業、市場用戶、研究機構等質量生態主體，進行社群數據共享、質量共治、管理互動，優化企業經營模式，消除市場信息不對稱問題，增強戰略決策的有效性和實效性。
(三)加強數字化格局塑造，支撐未來產業落地轉化
量子信息、生物工程、氫燃料電池等產業是我省重點謀劃布局的未來產業。建議在產業孵化期和成長期，提前布局數字化建設和資源配套，全力護航重大項目落地建設和科技創新成果轉移轉化。
面向企業全生命周期質量管理。探索和應用人工智能、量子計算等前沿技術，利用質量管理數字化工具進行前沿技術的模擬研發與沙盤驗證。引入虛擬現實和增強現實技術，進行產品設計和虛擬仿真測試，進行科技成果的仿真設計、制造、小試、中試，減少物理樣機的制造和測試成本。通過物聯網技術建立數字化風險管理系統，實現預測性質量控制。面向產業鏈供應鏈質量協同。建立基于區塊鏈技術的產品質量追溯系統，提前謀劃共建產業鏈質量管理平臺，通過云計算和大數據技術，識別全產業鏈質量瓶頸和優化點，針對性實施共性問題攻關和薄弱環節提升，實施全產業鏈質量策劃、質量控制和質量改進。面向“大質量”創新生態。建立質量管理開放平臺，推動質量管理業務在線化，允許外部創新、配套設施等資源低門檻接入平臺并參與產品開發和質量管理。建立質量管理跨界平臺，包裝模塊化質量管理數字化工具，與其他市場參與者及其他領域企業展開合作，以大數據方法識別和開拓未來產品的市場需求，并提供定制化的方案和服務。
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