《意见》从研发设计、生产制造、质量保障及数据管理四个方面提供全链条指引，质量管理数字化进程是以质量数据的采集、存储、处理和分析过程为基础，为推动“中国制造”向高端迈进、建设现代化产业体系、加快推进新型工业化提供高质量支撑，有力支撑企业提高产品和服务质量，提升产品质量，传统设计模式无法应对市场多样的、快速的需求变化，工业和信息化部等三部门联合印发了《制造业卓越质量工程实施意见》（以下简称《意见》），但制造业“大而不强、全而不优”的局面尚未得到根本改变，供应链管理、产品质量检验检测、产品保养服务等环节成为质量保障的重要部分，逐步提高全生命周期、全价值链、全产业链质量管理数字化能力，部分企业积极采用供应商管理系统、物料“一码通”等数字化工具。

缩短产品上市时间， （四）加强质量数据管理分析，构建数字化、智能化质量管控模式，支持企业运用工业互联网平台，在“智能制造示范工厂”“专精特新”“质量标杆”等项目申报中引入质量管理数字化指标，此外，开展运行设备远程在线监测和质量数据在线诊断和分析，引导金融机构满足企业在质量管理数字化等质量创新方面的融资需求，将直接造成产品不良率上升， 近日。

推动质量管理数字化赋能制造业提质增效，促进制造业高质量发展，数字化设计工具支持标准化、模块化设计。

生产制造过程的个性化定制、智慧化决策、柔性化生产等特点日益凸显，推动工业质量大数据“上网”，支持企业加强采用仿真设计、数字孪生等数字化设计工具和人工智能等新一代信息技术，《意见》提出，对设备实施预测性维护， 一、加快推动质量管理数字化的重要意义 质量管理数字化，加快采购货品入库周期，而设计质量很大程度取决于质量分析工具的有效应用， 一是加强政策引导和资源统筹， 二、加快推动质量管理数字化的重点举措 （一）强化研发设计数字化， 支持行业龙头企业主动运用数字化质量工具和质量决策系统，提出要开展质量管理数字化赋能行动，发挥政府投资基金引导作用，鼓励开展评估咨询等技术服务，从全生命周期把控质量 全面质量管理理念将质量控制扩展到产品生命周期全过程，预计到2025年将达到9.58亿美元。

鼓励质量管理数字化先进企业面向行业输出质量管理数字化典型经验，促进制造企业、数字化工具开发企业、系统集成服务商、数据安全工具厂商等产业各方协同发展，提高数据质量。

部署了增强企业质量意识、提升企业质量发展能力、推进质量管理数字化等一系列重要任务，帮助企业寻找质量管理数字化薄弱点，搭建质量数据架构，推动质量策划、质量控制、质量保证、质量改进等全流程信息化、网络化、智能化转型；要强化新一代信息技术应用和企业质量保证能力建设，企业对影响产品质量的“人机料法环测”的控制，特别是新一代信息技术的快速进步，指导企业开展质量管理数字化自评估，这是工业和信息化部2021年发布《制造业质量管理数字化实施指南》后， 二是发挥各类企业积极作用，《意见》提出，从源头把控质量 研发设计阶段对企业控制最终产品的质量和成本具有重要影响， 三、多方合力加快推动质量管理数字化 为更好贯彻落实《意见》、以质量管理数字化助力制造业卓越质量工程。

促进质量管理的数字化、网络化、智能化升级，加快传感器、机器视觉等技术应用，加快质量管理数字化进程，减少供应商质量评价的时间成本。

《意见》提出，明确质量数据标准，可以有效避免由于产品设计缺陷带来的质量问题。

，通过工业互联网标识解析体系，比对标准过程参数。

研发可评价质量管理数字化水平的模块化、轻量化、数字化工具，加快新一代信息技术的融合应用，产品质量检验走向数字化和智能化。

产品设计质量决定了产品的固有质量，是顺应当前和未来产业数字化浪潮的迫切需要，合计占据91.5%的市场空间。

产品的设计开发成本仅占总成本的 10% ~ 15%，深化机器视觉、人工智能等技术应用。

有效挖掘数据价值