质量大数据白皮书

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制造业是立国之本、强国之基、大国经济的“压舱石”，增强制造业质量优势对于推动产业链中高端跃升、构建新发展格局、加速经济高质量发展具有重要意义。以大数据为代表的新一代信息技术与质量管理深度融合产生质量大数据，不断提升制造业全要素、全价值链、全产业链质量管理活动数字化、网络化、智能化水平，加速制造业的数字化转型。

为贯彻落实《关于深化新一代信息技术与制造业融合发展的指导意见》《工业和信息化部关于工业大数据发展的指导意见》（工信部信发〔2020]67号）《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》（工信厅科〔2021]59号），开展质量管理数字化理论与实践研究，发挥大数据等新一代信息技术对质量提升的基础支撑作用，助力制造业高质量发展，工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室联合工业和信息化部电子第五研究所赛宝智库组织相关单位编写了《质量大数据白皮书》（以下简称《白皮书》）。《白皮书》旨在为政、产、学、研、用各方组织开展质量管理数字化工作提供参考，以质量大数据赋能企业全面质量管理，强化产业链质量协同，构建质量创新生态。

《白皮书》聚焦质量大数据的架构、模式、模型、机制、实践等方面，给出质量大数据参考架构统领白皮书全文。参考架构包括数据视角、技术视角和业务视角三大视角，其中数据资源是价值起点，技术支撑是工具，业务落地是目标，数据、技术、业务三个视角统筹推动质量大数据的建设。
第一章概念内涵，给出质量大数据的定义；提出质量大数据参考架构，包括数据维、技术维和业务维；阐述了质量大数据的特征，分析了质量大数据与其它新型技术的关系。

第二章历程现状，从质量管理体系和质量分析技术的演化、大数据带来的契机阐述了质量大数据的发展历程和重要意义；从技术研究、行业应用、发展政策等方面介绍了质量大数据发展现状；最后分析了质量大数据当前面临的主要挑战。

第三章业务视角，给出业务维度模型，从生产体系、管理体系、应用模式三个维度分析了业务视角的质量大数据，并对典型的应用模式进行了剖析。
第四章数据视角，从数据要素体系、数据资源体系、数据治理体系着手，回答“质量数据在哪里”、“数据资源怎么建”、“数据质量怎么保障”“数据资源怎么用”等问题。

第五章技术视角，给出质量全生命周期框架，提出质量数据平台四层架构，从数据存储、数据服务、数据分析三个方向分析相关关键技术。

第六章实施框架，从企业侧和产业侧视角出发，给出实质量大数据实施路径的指导框架。

第七章趋势展望，从技术演变、业务应用、产业发展等方面展开，展望了质量大数据的发展趋势，远眺了质量大数据驱动的制造业质量管理数字化的未来。

第八章应用案例，对典型案例进行剖析，揭示企业如何通过质量大数据来实现对质量的实时管理和精准控制，生产出高质量的产品，提供高质量的服务。

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刘磊

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