质量管理，当下制造企业数字化的一个重要板块。

而制造业的质量管理要实现数字化，我们通常需要按以下几个步骤来解决：

1、质量数据采集

2、质量数据传输

3、质量数据存储

4、质量数据应用

其中，最难实现的是就是“质量数据采集”，这不是一个简单的管理问题，而是一个基于工业物联网的技术问题。

一、质量管理本质是数据的数字化

质量管理数字化的本质就是质量数据的数字化。

其实对于制造业而言，质量数据永远都在那里，从来都没有改变过。而且制造业企业也有非常成熟和经典的质量数据应用模型和评价体系。但是唯一不好的就是，从目前的整个质量管理体系来说，质量数据的应用效率并不高，因为应用工具存在很大的制约。

没有数字化的质量数据就是应用效率的最大制约。

这对于很多人来说，听起来是有些拗口的，有点像绕口令一样。

说得直白一些，现在大部分企业的质量数据都是以纸质的方式，或者是电子报表的方式存在，但是这些数据就是一个又一个的信息孤岛，它们是没有办法被高效集成式应用的。只有通过工业质量管理系统的机床管理和分类后的数字化质量数据，才能真正形成具有应用价值的质量数据。

工业质量管理系统的开发对于制造业行业来说，也是一个新的课题，虽然市面上也有很多选择，但是真正能够做到公认好的，还是没有看到。况且，就算解决了质量管理系统这个问题，更重要的质量数据的抓取依然存在很大的障碍。

我们目前可以看到很多种质量数据抓取方式，有通过人工录入实现数据采集的；有通过自动化检测设备实现质量数据采集的；有通过物联网检测工具实现质量数据采集的；总之就是五花八门，眼花缭乱。

但是真正能够将这些质量数据采集技术真正落地到企业生产一线的并不多，从采集成本，便捷程度，准确效率等等都还有较长的一段路要走。所以，从目前的技术状况来看，要想实现制造业质量管理的数字化，最关键的环节在于质量数据的采集，其它 3 个环节还是相对好控制得多。

1、质量数据采集

目前常见的数据采集方式包括：

• 人工录入：依赖质检员或产线工人手动记录数据，再录入系统。虽然成本较低，但存在效率低、误差高、实时性差等问题。

• 自动化检测设备采集：如视觉检测系统、三坐标测量机（CMM）、传感器集成设备等，能在生产过程中自动收集尺寸、外观、性能等数据。

• 物联网检测工具采集：通过加装 IoT 传感器、RFID、边缘计算终端等，实时采集设备状态、环境参数、工艺数据等。

尽管方式多样，但真正能在企业生产现场稳定、高效、低成本落地的不多。

数据采集通常要面临的问题包括：

• 设备接口不统一，老旧机械缺乏数据输出能力；

• 异构系统并存，PLC、SCADA、MES 等系统之间协议不兼容；

• 环境干扰大，车间中存在电磁、震动、温湿度等干扰因素；

• 实施成本高，改造产线、部署传感器和网络设备需要较大投入。

因此，企业在推进质量数据采集时，必须根据自身的设备基础、产线特点与预算制定合理的分阶段实施方案，不能盲目追求一步到位。

2、质量数据传输

采集到的数据如果无法及时、准确地传输到系统中，其价值将大打折扣。数据传输环节的关键在于构建一个低延迟、高可靠、覆盖广的工业网络环境。

目前主流的数据传输方式包括：

• 有线工业以太网：稳定可靠，适用于固定设备及对实时性要求极高的场景。

• 工业无线网络（如 5G、Wi-Fi 6、LoRa）：适用于移动设备、旋转部件或布线困难的场景，如 AGV、机器人、大型装配线等。

• 边缘网关+协议转换：通过对不同设备、不同协议的数据进行统一采集与转发，实现多源数据的标准化接入。

在这一过程中，数据安全与网络稳定性同样重要。制造企业需建立具备冗余机制的网络架构，防止因单点故障导致数据丢失或系统中断。

3、质量数据存储

质量数据如果没有被妥善存储和管理，就无法形成可复用的数据资产。传统方式下，数据可能散落在不同的 Excel 表格、数据库甚至纸质日志中，难以进行统一分析与建模。

现代质量数据存储应具备如下特征：

• 结构化/非结构化兼容：支持时序数据、图片、视频、文档等多种格式；

• 分布式与可扩展：能够随数据量增长灵活扩展，支持高频写入与实时查询；

• 分级存储策略：对热数据、温数据、冷数据采取不同的存储与压缩策略，兼顾性能与成本。

推荐企业采用数据湖或工业数据平台作为统一存储底座，将质量数据与生产、设备、工艺等数据融合在一起，为后续的跨域分析打下基础。

4、质量数据应用

数据只有被有效应用，才能创造价值。在质量数据应用层面，可分为几个典型场景：

4.1、实时监控与预警

通过 SPC、趋势图、控制图等工具，对关键质量特性（CTQ）进行实时监控，一旦发现异常即触发预警，防止不良品流入下道工序或出厂。

4.2、质量追溯与分析

建立从原材料、生产工艺、检测结果到售后反馈的全链路质量追溯体系。当出现质量问题时，能快速定位原因、界定责任，并启动纠正与预防措施（CAPA）。

4.3、预测性质量维护

基于历史质量数据与设备参数，通过机器学习模型预测质量趋势，识别潜在异常，实现从“事后处理”到“事前预防”的转变。

4.4、工艺参数优化

通过分析质量数据与工艺参数之间的关联，找出最优参数组合，提升产品一致性与良率。

4.5、供应商质量协同

将质量数据与供应商管理系统打通，实现对来料质量的动态评价与协同改进。

二、系统支撑：低代码目前在质量管理数字化中起到了极大作用

面对质量管理系统开发难度大、定制化要求高的挑战，低代码平台（如织信低代码、普元低代码、轻骑兵低代码等）正在成为制造企业快速构建质量管理应用的有力工具。

低代码平台具备如下优势：

• 快速搭建：通过可视化设计与组件拖拽，可在几天内完成质量数据采集界面、巡检任务派发、不良品处理流程等应用的开发。

• 灵活集成：支持与 MES、ERP、PLC、IoT 平台等系统对接，打破信息孤岛。

• 适应变化：当质量管理流程或标准发生变化时，可通过配置快速调整系统，无需重新编码。

• 成本可控：相比传统编码定制开发，低代码方式大幅降低了开发与维护成本。

企业可基于织信等低代码平台，分阶段构建包括检验管理、标准管理、问题处理、统计分析在内的质量管理应用集群，实现质量业务与数据系统的深度融合。

三、总结：

制造业质量管理的数字化，本质上是一场以数据为驱动的管理变革。它不仅关乎技术，更关乎组织、流程与文化的协同进化。

从数据采集到智能应用，四个环节环环相扣。当前阶段，数据采集仍是最大瓶颈，需要企业结合自身实际，选择适当的技术路径，逐步构建起实时、准确、全面的数据采集能力。

而随着 5G、物联网、AI 人工智能、低代码等技术的发展，未来质量管理系统将更加智能、自适应、可视化。质量管理也将从传统的“检验控制”走向“预测优化”，最终成为企业核心竞争力的重要组成部分。

在这场转型中，我愿与广大制造企业一起，用更灵活、更高效的方式，构建贴合业务的质量数字化系统，共同迈向“质量 4.0”的新时代。