royal皇家88官网-数智底座、AI赋能，QMS如何打开质量管理新局面？
作为制造企业核心竞争力的关键一环，质量管理对于提升生产效率、降低成本、增强市场竞争力具有重要意义。当下，制造业数字化转型浪潮席卷，企业外部承压内部挑战并存。随着客户需求升级、市场竞争加剧、技术升级提速，传统质量管理模式已经越来越难满足“提质、降本、增效”的持续要求，存在着以下痛点：
数据“孤岛”、业务离散：传统质量管理依赖人工记录和分散的系统，导致质量数据分散于不同部门或环节，业务流转部分离散低效，质量管理难闭环，缺乏产品全生命周期的质量管控，难以实现全价值链贯通；
人效欠佳、资源浪费：人工排产、抽检量测、供应商考核等环节效率低下，体系与执行存在“两张皮”现象，重复不增值的数据编辑、报告工作无规则/未执行的Double work成本；
业务深度、跨度不足：在ERP（企业资源计划系统）、MES（生产制造管理系统）中存在质量相关记录或简易流程，但无法进行有效分析、跨业务域流转；质量分析停留在Max、Min、Ave的基础分析，无法进行专业性预测；
经验难复用、数据无法支持决策：对于历史问题的经验无法进行有效的复用，产品设计未进行模块化分析，形成的经验无法准确推送，数据获取依赖于事后调查，业务决策依赖于经验而非数据支持；
工艺变更与风险管控滞后：先进制程中工艺参数调整频繁，但传统依赖人工经验的管理方式难以及时关联设备参数、材料批次与质量结果，良率波动无法快速归因；
智能化分析能力欠缺：质量数据未能深度有效挖掘，缺乏预测性分析工具，无法提前预警潜在风险；
这些痛点制约了制造企业质量改进的敏捷性，在此背景下，质量管理系统（以下简称QMS）成为破局的关键。
相比于ERP和MES这些只能进行“局部”质量信息化的管理系统，QMS显得更富有针对性、全面性、成熟度及系统性。其核心优势在于，能够打破质量数据在不同系统内的信息“孤岛”，形成有效闭环，面向集团及产品实现全生命周期质量管理，通过数据采集与录入，对原本离散、隐性的质量数据进行深度挖掘与汇总分析，为全生命周期的质量管控提供有效数据支撑。
纵向上，贯通集团、分子公司、事业部、工厂的质量信息链；横向上，协同研发设计、采购、来料、生产、实验、售后的质量业务链；在外部，还能通过与ERP、MES等系统配合、补充，通过整合数据和流程，实现质量工作网络化、协同质量事件有效闭环、质量信息智能应用、质量经验充分共享，全面提升企业质量管理水平和产品质量水平。
QMS基于ISO9000/IATF16949/GJB9001C等体系管理要求，覆盖质量管理体系的管理过程、产品实现过程和支持过程，聚焦产品全生命周期一体化、规范化、集成化、智能化的决策支持平台，助力企业改善质量指标、降低质量成本，通过立足质量业务优化和管理数字化升级，赋能企业质量管理数字化转型。
●通过业务流程整合、打通，实现质量管理线上化，深度挖掘、汇总分析复杂离散的质量数据；
●通过人/机/料/法等工厂重要数据进行深度解析与关联计算，实现产品质量管理可视化、分析自动化；
●通过建立质量数字化平台，打通ERP/MES/WMS/PLM/SAP等多系统数据流，消除数据“孤岛”，助力质量业务与数据实现跨系统互联互通；
●通过对质量数据的集中、规范、高效管理，推动数据价值最大化，实现以数据驱动智能化决策；
AI技术跃迁发展，“人工智能+制造”行动持续推进，技术端+政策端的双重驱动力，助推QMS融合AI成为当前质量管理发展新趋势。QMS+AI的结合，通过引入AI大模型和机器学习技术，能够有效赋能智能质检和预测性质量管理领域，推动AI质量革命。例如，运用计算机视觉+深度学习算法，能够精准识别、分类产品缺陷；通过AI+大数据的预测分析能力，能够帮助企业预测潜在质量问题，实现“事前预防”纠错。在AI融合质量管理方面，格创东智结合AI算法与大数据，积极赋能产品质量识别分析与设备故障诊断预测。基于已深度融合DeepSeek的“章鱼智脑”Agentic AI平台和全面AI工具，利用AI Agent自动生成8D报告，在生成时效、数据关联效率、根因定位准确率、措施生成有效性、问题复发率、知识传承、质量管理成本降低等多个方面有突出表现。
格创东智QMS是公司“品质全面化”解决方案的重要组成部分，秉持面向全员、全过程、全生命周期的理念，涵盖质量专项工作、质量知识管理、计量设备管理、研发质量管理、供方质量管理、来料质量管理、过程质量管理、售后质量管理、持续改进管理、全生命周期跟踪与追溯、质量工具（APQP、PPAP、SPC、MSA、FMEA、CP）等10余个功能板块，贯通从研发设计、来料检验、生产制造到售后服务的全链条质量信息流。目前，已成功服务包含半导体、新能源、汽车零部件、3C电子、消费品等多个行业。
制造业智能化转型加速时代，企业质量管理亟待变革，运用QMS推动质量业务优化与管理数字化升级，能够帮助企业把握质量管理数字化前沿方向，持续融合工业AI与质量管理实践，打开智能化质量管理新局面，为制造业穿越周期波动打造可持续质量竞争力。
