四、增强企业质量管理数字化运行能力
（十）提高岗位数字化作业技能。企业应加强质量管理数字化活动的全员参与，完善评价和激励机制，将推进质量 管理数字化转变为员工主动创新、有能力创新的现实行动。结合数字化转型的发展需要，对影响质量的相关岗位人员制定数字化技能提升计划，提高运用信息化系统以及在数字化 条件下应用质量管理技术方法的能力。对有重要影响的岗位人员实施适当的考核评价，以确保相关人员具有在数字化条 件下履行质量职责的能力。
（十一）推进装备数字化改造升级。企业应按照质量管 理数字化核心能力建设需求，加强必要的生产制造装备改 造，提高工艺控制自动化、智能化、精准化水平，保证工艺 稳定，减少质量波动。结合装备数字化改造过程，设计开发 相应的质量管理系统平台，形成以数据为驱动的在线质量控制和自主决策能力，为工艺改进和产品创新夯实基础。
（十二）实施全流程物料数字化管理。企业应建立与数字化制造相适应的仓储物流系统，在采购、生产、仓储、物 流、交付及售后服务全过程提高物料数字化追溯管理水平。与重要供应商建立协同的数字化管理系统，共享采购产品质 量、批次、交期等信息。有条件的企业应对关键物料实施一物一码管理，实现全流程质量追溯。
（十三）强化检验测试数字化管理。企业应根据质量管理数字化要求，完善检验测试的方法和程序。推动在线检测、计量等仪器仪表升级，促进制造装备与检验测试设备互联互通，提高质量检验效率，提升测量精密度和动态感知水平。运用机器视觉、人工智能等技术，提升生产质量检测全面性、精准性和预判预警水平。
五、加强产品全生命周期质量数据开发利用
（十四）加强质量数据管理。企业应将质量数据纳入数据资产管理范畴，加强质量数据标准化管理，开展企业数据管理能力建设。加强质量数据采集、管理、处理、分析、应用等全过程管理，明确各环节的职责和权限，强化跨部门及部门内数据管理机制建设。完善数据架构设计，促进质量数据在业务活动之间高效率交换共享。
（十五）深化质量数据建模分析。企业应基于质量知识库的质量管控模型，开展基于大数据的全过程、全生命周期、全价值链质量分析、控制与改进，推进数据模型驱动的产业链供应链质量协同，深入挖掘质量数据价值，及时洞察质量风险和机遇。开发部署基于数据的质量控制和质量决策模型，提高质量响应和处理的及时性，降低质量业务决策风险，实施更加有效的质量预防和改进，提升用户体验，强化对不 确定性的柔性响应能力和水平。
（十六）提升质量数据安全管理水平。企业应落实《数据安全法》和有关行政法规要求，强化数据安全意识，履行 数据安全保护义务。加强态势感知、测试评估、预警处置、灾难备份等安全能力建设，保障企业自身和用户的质量数据安全，构筑涵盖网络安全、系统安全、业务安全等的多方位质量数据安全保护屏障。
六、创新质量管理数字化公共服务
（十七）培育推广系统解决方案。鼓励装备制造商、软件服务商、企业、科研院所等围绕质量管理数字化发展需求， 联合研制推广关键亟需的方法和工具，分行业、分场景开展联合攻关和测试验证，形成集架构设计、方案咨询、关键装备、核心软件、数据集成、流程优化、运营评估于一体的系统性解决方案并进行推广。鼓励各地工业和信息化主管部门组织开展质量管理数字化系统解决方案试点示范，分行业、 分场景遴选和支持一批解决方案最佳应用实践，建设解决方案体验和推广中心，促进市场服务资源与企业需求精准对接。
（十八）探索平台化数据共享服务。在生物医药、新材料、航空航天、船舶与海洋工程、电子制造、新能源与智能网联汽车等领域，鼓励相关行业协会和龙头企业建设产品质量大数据公共服务平台，提供质量信息在线查询、质量风险分析、质量成本分析和质量追溯等服务。鼓励专业机构基于平台提供质量管理数字化水平测评、诊断等服务，不断构建和完善诊断对标模型，加强对中小企业质量管理数字化的诊断、培训和辅导，提升质量管理整体绩效。
（十九）完善标准和检测认证服务。在现有领域已发布的相关标准规范基础上，鼓励标准化组织、行业协会、社会团体、重点企业围绕质量管理数字化建立标准和规范，加强标准宣贯、应用服务和实施效果评估。面向产业集聚区，推动建立和完善面向质量管理数字化的标准研制、产业计量、 检测认证等公共服务体系，培育提供咨询诊断、项目实施和运行维护等全流程质量管理数字化提升服务的专业机构。
