1760年以來，人類工業(yè)社會從手工勞作時代相繼經(jīng)歷工業(yè)1.0、工業(yè)2.0和工業(yè)3.0等多次變革，并于當下掀起工業(yè)4.0產(chǎn)業(yè)變革浪潮。自第二次工業(yè)革命中后期、美國管理學家弗雷德里克·溫斯洛·泰勒創(chuàng)建科學管理方法以來，每一次工業(yè)革命都使生產(chǎn)方式、運作效率等發(fā)生改變，進而帶來質量管理領域的革新。當前智能制造背景下，質量管理數(shù)字化登上歷史舞臺。2023年，中共中央、國務院印發(fā)《質量強國建設綱要》，提出“構建數(shù)字化、智能化質量管控模式”?！吨圃鞓I(yè)質量管理數(shù)字化實施指南（試行）》將制造業(yè)質量管理數(shù)字化定義為：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(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化升級，增強產(chǎn)品全生命周期、全價值鏈、全產(chǎn)業(yè)鏈質量管理能力，提高產(chǎn)品和服務質量，促進制造業(yè)高質量發(fā)展的過程。

　　質量管理數(shù)字化是質量管理模式的新發(fā)展階段。LNS研究院前首席分析師丹·雅各布將質量4.0定義為全面質量管理的數(shù)字化及對質量技術、流程和人員產(chǎn)生的影響。與傳統(tǒng)的質量管理模式相比，質量管理數(shù)字化不僅對組織內(nèi)部結構、流程、信息傳遞、響應速度等產(chǎn)生了量的變化，對質量管理的基本原則和質量理念等也產(chǎn)生了質的變革。質量管理數(shù)字化強調動態(tài)質量、一切質量皆可量化，圍繞全業(yè)務鏈，對質量相關的一切活動實施最大限度的標準化和數(shù)字化，通過以變應變、動態(tài)進化的方式實施質量管理。技術方面，面對海量、高增長率和多樣化的大數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)質量分析工具已經(jīng)難以勝任，質量管理數(shù)字化引入了云技術、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、區(qū)塊鏈、深度學習等工具技術和方法。流程方面，傳統(tǒng)質量管理中的研發(fā)、工藝、制造、銷售等各環(huán)節(jié)大多較為獨立，數(shù)據(jù)的流通與交互較弱，存在信息隔膜，流程運行及響應速度受限，質量管理數(shù)字化則注重產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)的互聯(lián)互通與系統(tǒng)集成，通過接口等方式使底層數(shù)據(jù)貫通，促進信息共享與各部門的協(xié)同，提高響應速度與生產(chǎn)效率。人員方面，因質量理論與科研生產(chǎn)趨于融合，質量管理部門、人員終將回歸科研生產(chǎn)序列，質量管理數(shù)字化發(fā)展階段的質量從業(yè)人員應為實踐經(jīng)驗豐富、創(chuàng)新能力強、高素質復合型的高端技術人才，相比于傳統(tǒng)技術人員和質量人員，更強調學科的實用性、交叉性與綜合性。

　　質量管理數(shù)字化是智能制造技術在質量領域的應用。制造技術是所有科學技術的實現(xiàn)技術，從而轉化為生產(chǎn)力。而智能制造是先進信息科學技術與先進制造技術不斷深度融合與發(fā)展的產(chǎn)物，且不是靜止的，是持續(xù)迭代與不斷演進的。智能制造的關鍵技術主要包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、人工智能等。一方面，智能制造技術提高質量管理的效率，如工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能夠為企業(yè)提供大量的數(shù)據(jù)，且采集的數(shù)據(jù)集大小已經(jīng)遠超過企業(yè)手動收集的數(shù)據(jù)集，其細節(jié)層次也只能通過高級計算功能進行分析；對比基于紙張的數(shù)據(jù)收集和耗時幾周甚至幾個月的手動數(shù)據(jù)分析，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)可實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的實時洞察，以快速改善質量績效；此外，大數(shù)據(jù)技術還可幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中挖掘重要的趨勢、觸發(fā)因素和領先的質量指標。另一方面，智能制造技術改變質量控制的方法，如基于機器學習建立模型，向模型中載入大量數(shù)據(jù)進行訓練，自動調整和改進算法，使設備可以從數(shù)據(jù)中學習并提高性能；基于機器視覺，實現(xiàn)自動檢測與不合格產(chǎn)品及缺陷的識別，改變傳統(tǒng)人工視覺檢查產(chǎn)品質量的低效率和低精度，例如，犀牛智造“品控RQAS”首創(chuàng)多媒體監(jiān)控能力，對生產(chǎn)過程中的質量數(shù)據(jù)進行采集和分析，配合視頻分析算法，可以更精確地進行質量控制和問題預警，使得全程無人化質量管理得以實現(xiàn)。

　　質量管理數(shù)字化以質量大數(shù)據(jù)為重要支撐。數(shù)字化技術背景下，數(shù)據(jù)成為與土地、勞動力、資本、技術等并列的生產(chǎn)要素，是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的新動能。2020年3月20日《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》將數(shù)據(jù)納入生產(chǎn)要素；2023年10月25日，國家數(shù)據(jù)局正式掛牌，彰顯了國家對數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素和資源屬性的高度重視。但對大多數(shù)企業(yè)來說，目前數(shù)據(jù)還不是一種可以用來提升競爭力的資產(chǎn)，與數(shù)據(jù)有關的現(xiàn)狀往往還是昂貴的存儲系統(tǒng)、無效備份、數(shù)據(jù)“沉睡”、復雜的管理問題等，其主要原因有數(shù)據(jù)的爆炸式增長、數(shù)據(jù)的非結構化與碎片化等。而工業(yè)大數(shù)據(jù)圍繞典型智能制造模式，以產(chǎn)品數(shù)據(jù)為核心，極大延展了傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)范圍，梳理了產(chǎn)品全生命周期各環(huán)節(jié)產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)及相關技術和應用，包括工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)流通等，可有效提升數(shù)據(jù)的利用價值，同時以數(shù)據(jù)流為主線，全流程建模，推動形成智能化設計、智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡化協(xié)同制造和智能化服務等應用場景，為智能制造模式的發(fā)展與成熟應用提供有力支撐。質量大數(shù)據(jù)來源于工業(yè)大數(shù)據(jù)，是質量管理數(shù)字化目標實現(xiàn)的關鍵與重要支撐，如江汽集團搭建了以“FAS-QMS-大數(shù)據(jù)”為核心的質量數(shù)字化架構，通過5G、大數(shù)據(jù)、邊緣計算、人工智能等技術的綜合應用，實現(xiàn)了“人-機-料-法-環(huán)-測”的全面互聯(lián)與感知，成功打通從底層數(shù)據(jù)采集到質量預防全過程質量管理數(shù)據(jù)流。

　　質量管理數(shù)字化是由技術和管理共同驅動的新管理理念。技術上，融入了現(xiàn)代信息技術，是智能制造技術在質量領域的應用，推動質量管理工具與方法的更新與升級；管理上，圍繞顧客為中心，對現(xiàn)有和未來的顧客開展持續(xù)的互動管理，實物質量與感知質量兼顧，要求全員參與，且強調跨學科參與團隊協(xié)作，以應對外部快速變化和開放的環(huán)境。正如德國弗勞恩霍夫協(xié)會的知名質量專家羅蘭·約瑟姆教授的觀點：數(shù)字化推動質量管理在預防、合作、透明度、速度、顧客導向等五個方面的全面升級。