制造業是立國之本、強國之基、大國經濟的“壓艙石”，增強制造業質量優勢對于推動產業鏈中高端躍升、構建新發展格局、加速經濟高質量發展具有重要意義。

以大數據為代表的新一代信息技術與質量管理深度融合產生質量大數據，不斷提升制造業全要素、全價值鏈、全產業鏈質量管理活動數字化、網絡化、智能化水平，加速制造業的數字化轉型。

為發揮大數據等新一代信息技術對質量提升的基礎支撐作用，助力制造業高質量發展，工信部發布了《質量大數據白皮書》（以下簡稱“白皮書”），圍繞質量大數據的邊界內涵、架構體系、資源建設、實施路徑、發展趨勢和實踐案例等方面進行研究與探討。

圖：質量數據資源體系編目

白皮書在識別質量數據資源，構建質量數據資源體系編目時，從產品全生命周期角度，將企業質量大數據資源體系劃分為產品設計質量數據、供應鏈質量數據、產品生產質量數據、產品售后運維質量數據、產品報廢回收質量數據五大維度，同時根據設計、供應鏈、生產、售后運維、報廢回收質量五維數據特點及屬性，劃分十五個三級類目、四十二個四級類目，形成企業質量大數據資源體系編目參考架構。

北京三維天地科技股份有限公司作為產品質量大數據國家高新技術產品標準化試點單位，致力于國家質量基礎設施（NQI）信息化實施服務，并參與起草了一系列數據管理相關的國家標準，在數據標準化與質量大數據相關領域，始終作為國內具有競爭力的技術先行者。

經過多年技術沉淀自主研發的三維天地TQM（Total Quality Management）質量管理平臺基于企業全生命周期質量管理需求，結合三維天地在檢測、研發、質控、質量保證方面的信息化建設經驗，通過研發管理系統RDMS、實驗室信息管理系統LIMS、質量管理系統QMS三大管理系統功能的集成，成為質量大數據體系中的一個重要環節，為制造型企業質量數字化提升帶來成熟的一體化解決方案。

三維天地TQM基本概述

圖：質量管理思想發展階段

三維天地TQM遵循當前主流管理思路，基于云計算和大數據技術，匯集RDMS、LIMS、QMS的業務管理功能與質量管理功能，構建出一套完整的質量數據管理平臺，為企業質量大數據的整體規劃填補研發端、生產質控端、質量保證端的數據資源空缺，并通過業務功能提升研發、檢測和QA工作合規性與效率，確保質量大數據源頭輸入的數據質量與流轉效率。

三維天地TQM具有強大的數據收集、整合、分析和應用能力，能夠幫助企業構建全面的質量管理體系。該平臺整合了RDMS、QMS和LIMS三大系統，實現了企業內部數據的無縫連接和共享，在質量管理過程中發揮著重要作用。

圖：三維天地SW-TQM功能矩陣

其中研發管理系統RDMS從研發進度、研發預算、研發質量三個角度對研發項目全生命周期進行管理，并通過ELN、配方設計、工藝設計、研發數據統計與關聯分析等能力，助力研發過程，提升研發階段質量數據管理能力。

LIMS按照各行業實驗室質量體系的管理要求，構建了不同行業領域的LIMS解決方案，從實驗室的業務過程到質量管理要求進行全面管理提升，并結合IoT技術實現儀器數據采集，建立實驗室全過程數據完整性管理機制。

QMS根據QA部門管理范圍，設計文件管理、培訓管理、供方管理、放行管理、不合格品管理、偏差管理、糾正預防措施、質量風險、質量投訴等全業務域管理過程，并能匯總研發、生產質控等過程的數據建立完整的質量統計視圖，為企業質量管理提供完整的信息化工具。

三維天地TQM產品整合了RDMS、QMS和LIMS三個系統，形成一個統一的數據管理和分析平臺，為生產實驗室質量提升提供了一套完整的信息化工具。

三維天地TQM在質量大數據體系中的應用

三維天地TQM平臺通過各個業務功能模塊引導研發、檢測、質控、QA人員進行日常工作，并同時進行質量數據的采集，可將企業產生的各類質量數據進行數字化收集與管理。它能夠從不同業務過程中獲取標準化的質量數據，以確保數據的準確性和一致性。

基于各業務過程中收集的質量數據，三維天地TQM平臺通過成熟的數據分析和建模功能，可幫助企業進行質量大數據的規劃和建模。通過對大數據進行分析和挖掘，可以識別質量問題的根本原因，發現潛在的改進機會，并預測未來的質量趨勢。

此外，三維天地TQM還提供了多種分析工具和算法，如SPC、判異規則、趨勢預警、統計分析，并能通過人工智能挖掘質量數據之間的相關性，以支持更深入的質量分析。

得益于三維天地自研的業務智能分析平臺，各種質量數據都可以構建成可視化的看板進行實時呈現，并可根據需求構建若干個統計大屏駕駛艙，對重點管理數據進行實時監控。

綜上所述，三維天地TQM具備完善的系統功能，可以全面覆蓋研發實驗室、檢測實驗室/質控實驗室以及質量保證部門的日常業務管理。企業通過TQM能夠有效地從研發過程、質控過程、檢測過程和質量保證過程中收集關鍵的質量數據，這些數據對于生產企業的質量控制至關重要，是不可或缺的重要組成部分。

制造型企業在進行質量大數據梳理的過程中，既應重視生產環節的質量數據采集，也不能忽視研發、質控、QA過程的數據采集，只有在整體數字化架構設計中充分考慮研發－生產－質控－售后+質量保證的全過程質量數據管理，才能真正達到質量大數據管理的目標，才能在此數據基礎上通過進一步數據應用與挖掘，建立符合企業自身現狀的分析模型，并最終提升企業的質量管理能力與市場競爭力。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。