2026年初，全球制造业与服务业对质量管理体系的要求正经历前所未有的变革。根据国际标准化组织（ISO）最新发布的《2025年度质量报告》，超过68%的企业已启动基于AI和低代码平台的质量管理升级项目。与此同时，中国工业和信息化部联合多部门发布《智能制造质量提升三年行动计划（2025-2027）》，明确提出推动“全链条、全生命周期、全要素”质量管控体系建设。在这一背景下，传统以文档为中心的质量管理模式正在被数据驱动、实时响应的新范式取代。企业不再满足于通过ISO 9001认证作为质量合规的终点，而是将其视为数字化转型的起点。尤其是在新能源汽车、生物医药、高端装备等领域，质量问题的滞后发现可能导致数亿元损失。例如，某头部电动车企在2025年第三季度因电池模组装配过程中的微小偏差未被及时识别，导致召回近4万辆车辆，直接经济损失超12亿元。此类事件加速了行业向智能化、敏捷化质量管理转型的步伐。
🚀 趋势一：AI驱动的质量预测与主动干预
人工智能技术正从辅助分析工具演变为质量管理的核心决策引擎。传统的SPC（统计过程控制）依赖人工设定控制限和周期性抽样检测，难以应对高频率、多变量的生产环境。而AI模型可通过历史数据学习工艺参数与缺陷之间的非线性关系，实现质量风险的提前48小时预测。据麦肯锡2025年调研数据显示，在采用AI预测系统的制造企业中，制程异常检出率提升至93%，平均缺陷发生率下降37%。
以半导体晶圆制造为例，台积电已在部分12英寸产线部署基于深度学习的CD-SEM图像识别系统，结合在线量测数据流，构建动态良率预测模型。该系统能够在光刻工序完成后即刻评估潜在短路或断路风险，并自动触发设备参数微调指令，将原本需数小时的人工排查压缩至分钟级响应。这种“预测—干预—验证”的闭环机制，标志着质量管理由被动响应转向主动预防。
然而，AI模型的成功落地高度依赖高质量的数据供给与跨系统集成能力。许多企业在尝试引入AI时面临数据孤岛、标签缺失、特征工程复杂等问题。此外，AI决策的可解释性仍是监管机构关注的重点，特别是在医疗设备、航空零部件等强监管领域。
- 核心趋势点：AI模型实现质量缺陷的早期预警与根因追溯
- 实时融合MES、SCADA、LIMS等多源数据流进行动态建模
- 支持自适应学习，随工艺变化持续优化预测准确率
- 与PLC/DCS系统联动，实现自动纠偏或停机建议推送
- 建立统一的数据中台，整合研发、生产、检验、售后各环节质量数据，确保AI训练样本的完整性与代表性；
- 优先在高价值、高复杂度工序试点AI预测应用，如注塑成型温度场分布分析、PCB焊接虚焊识别等；
- 采用可视化低代码平台快速搭建AI集成界面，降低IT与质量部门协作门槛——例如使用 质量管理系统 模板，可在两周内完成从数据接入到预测看板上线的全流程配置；
- 设立AI治理委员会，明确模型版本管理、偏差审计与人工复核机制，保障算法透明可信。
案例延伸： 某国内医疗器械制造商通过引入AI视觉检测+低代码流程编排方案，在无菌导管外观缺陷检测中将漏检率从5.2%降至0.3%，同时减少3名专职质检员人力投入。其关键成功因素在于利用搭贝平台快速连接工业相机、数据库与审批流，形成“图像采集→AI判别→不合格品隔离→纠正措施生成”一体化工作流。
📊 趋势二：全员参与的协同式质量管理生态
现代产品质量已无法仅靠质量部门独立保障。随着产品复杂度上升和服务化延伸，设计、采购、物流、客服甚至外部供应商都成为质量影响的关键节点。德勤2025年调查显示，实施跨职能质量协同的企业，客户投诉平均处理周期缩短54%，内部审核发现问题整改率提高至89%。
新型协同模式打破了传统“质量门禁”式的管控逻辑，转而构建端到端的质量责任网络。每个岗位员工都能通过移动终端上报潜在风险、查看相关标准文件、跟踪问题闭环进展。例如，博世苏州工厂推行“人人都是质检员”计划，一线操作工可通过企业微信小程序提交现场异常照片，系统自动关联工单编号并通知责任人，平均响应时间从原来的72小时缩短至4.8小时。
这种去中心化的协作机制，要求企业具备灵活可配置的工作流引擎与低门槛的应用开发能力。若依赖传统ERP定制开发，往往需要数月时间和高昂成本。而低代码平台则能实现快速迭代，让业务人员自主搭建表单、设置审批路径、定义提醒规则。
- 核心趋势点：质量职责从专业岗位扩散至全体利益相关方
- 支持多角色在线协作编辑NCMR（不合格品报告）、8D报告等文档
- 打通ERP、SRM、CRM系统，实现质量问题的供应链穿透追溯
- 提供移动端友好界面，支持离线填报与GPS定位打卡
- 梳理关键质量触点，识别跨部门协作痛点，优先解决信息传递断点问题；
- 建立标准化的问题上报模板库，涵盖设备异常、物料偏差、客户反馈等场景；
- 借助 质量管理系统 中的协作模块，快速部署全员参与式质量门户，支持PC端与APP双通道访问；
- 设置积分激励机制，对有效问题上报者给予绩效加分或物质奖励，提升参与积极性；
- 定期生成协同效率报表，分析高频问题区域与响应延迟环节，持续优化流程。
| 协作维度 | 传统模式 | 协同新模式 |
|---|---|---|
| 问题上报 | 纸质表单，逐级传递 | 手机拍照即时上传 |
| 责任分配 | 邮件确认，易遗漏 | 系统自动指派+超时提醒 |
| 整改跟踪 | Excel台账，更新滞后 | 可视化看板实时同步 |
| 知识沉淀 | 归档难查，重复发生 | 自动归入经验库推荐相似案例 |
🔮 趋势三：基于数字孪生的质量全生命周期管理
随着产品智能化程度提升，其质量表现不再局限于出厂时的物理状态，更延伸至使用阶段的服务体验。特斯拉车辆可通过OTA远程诊断电机控制单元异常，并提前推送维修建议；西门子风力发电机利用数字孪生模拟叶片疲劳寿命，动态调整运维策略。这些实践揭示了一个新方向：质量生命周期正扩展至“研发—生产—交付—服役—退役”全过程。
数字孪生技术为此提供了底层支撑。通过为每个产品实例建立虚拟映射，企业可以实时监控运行参数、预测故障概率、优化维护计划。更重要的是，服役阶段的数据又能反哺前端设计与制造工艺改进，形成PDCA闭环。PTC在2025年用户大会上展示的案例显示，采用数字孪生进行质量回溯的企业，新产品开发周期平均缩短21%，首次量产合格率提升19个百分点。
但实现真正意义上的全生命周期管理仍面临挑战。首先是标识体系不统一，不同系统间的产品ID编码规则各异；其次是数据主权与隐私保护问题，尤其在跨国运营中需符合GDPR、CCPA等法规；最后是组织架构惯性，多数企业尚未设立统筹全周期质量的职能部门。
- 核心趋势点：质量管控边界突破工厂围墙，延伸至产品服役全过程
- 实现唯一产品标识（UPI）贯穿ERP、MES、CRM系统
- 集成IoT平台采集设备运行数据，构建健康度评分模型
- 支持按批次、序列号追溯设计变更、工艺调整、维修记录
- 启动产品唯一标识（UPI）项目，为关键部件赋码（如二维码、RFID），打通物理世界与数字系统链接；
- 建设统一的资产主数据管理系统，确保产品档案在各部门间一致可用；
- 利用 质量管理系统 中的追溯模块，快速搭建从客户投诉反向追踪至原材料批次的能力；
- 开发API接口连接IoT平台，实时获取设备运行数据并触发预警规则；
- 建立跨职能的“产品健康管理团队”，统筹设计、制造、服务端质量数据融合分析。
扩展思考：低代码如何加速质量管理创新？
面对上述三大趋势，企业最现实的挑战并非技术原理，而是落地速度与成本控制。传统定制开发周期长、灵活性差，难以适应快速变化的业务需求。而低代码平台通过可视化拖拽、预置模板、一键部署等特性，显著降低了应用构建门槛。
以搭贝低代码平台为例，其提供的 质量管理系统 模板涵盖了CAPA、内审管理、供应商评估等核心功能模块，企业可在3个工作日内完成基础系统上线。更重要的是，业务人员可根据实际需要自行添加字段、修改流程、设计报表，无需等待IT排期。某食品加工企业在应对突发食品安全检查时，仅用一天时间就在原有系统上新增了“原料溯源专项查询”功能，顺利通过审查。
未来，低代码不仅是一种工具，更将成为企业质量文化变革的催化剂——让更多一线员工参与到流程优化中来，真正实现“质量人人有责”的愿景。
