DB31/T 1670-2026 供应链质量管理数字化要求

　　ICS 35.240

　　CCS L 67

　　DB 31/T 1670—2026

　　供应链质量管理数字化要求

　　Requirements for the digital ization of supply chain quality management

　　2026 - 02 - 14 发布 2026 - 06 - 01 实施

　　上海市市场监督管理局 发 布

　　DB 31/T 1670—2026

　　前 言

　　本文件按照GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

　　请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

　　本文件由上海市经济和信息化委员会提出并组织实施。

　　本文件由上海市信息标准化技术委员会归口。

　　本文件起草单位：上海质量管理科学研究院有限公司、上海市标准化协会、上海清美绿色食品(集团)有限公司、国家工业信息安全研究中心、申能(集团)有限公司、上海烟草集团有限责任公司、延锋汽车饰件系统有限公司、上海电气核电集团有限公司、申能股份有限公司、上海燃气有限公司、上海交通大学、上海航天电子通讯设备研究所、上海航天精密机械研究所、上海市先导产业促进中心、上海市城市数字化转型应用促进中心、上海阿波罗机械股份有限公司、锱云(上海)物联网科技有限公司、上海科致电气自动化股份有限公司、江浪科技股份有限公司、上海金润联汇数字科技有限公司、上海上垫垫圈有限公司、上海福贝宠物用品股份有限公司、上海容奥包装科技有限公司、上海城建职业学院、上海铨图智能科技有限公司。

　　本文件主要起草人：王金德、谈云骏、陈昕、窦克勤、孟凯、叶宏高、戚小虎、戴志渊、林晖、李华纲、闫玮凯、戴铮、陆文斌、俞从正、宋昱光、刘华、张健、秦威、黄澍、马林、王頔、倪雯静、陆威潜、杨玲、张伟、张蔚、郭具涛、唐薇、奚琪良、张澄宇、袁承宗、丁贵发、钟瑾、陈永杰、徐赛花、孙瑾、汪迎春、金利、宋静、熊平华。

　　供应链质量管理数字化要求

　　1 范围

　　本文件规定了供应链质量管理数字化的基本原则、总体框架、数据驱动、场景应用、工具方法、人才技能等相关要求。

　　本文件适用于上海市内企业开展面向数字化转型的供应链质量管理，并为从事供应链质量管理数字化咨询和技术服务的第三方机构、科研院所等提供参考。

　　2 规范性引用文件

　　下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。

　　3 术语和定义

　　GB/T 19001、GB/T 23050、GB/T 45403和GB/T 45341界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1

　　供应链质量管理 supply chain quality management

　　在供应链全链条(涵盖供应商、制造商、物流商、分销商直至最终客户)中，系统性地规划、组织、控制和持续改进产品与服务质量的过程。其核心目标是确保从原材料采购到最终交付给客户的每一个环节，都能符合既定的质量要求、法规标准和客户期望。

　　3.2

　　供应链管理系统 supply chain management system

　　采用系统工程的理论、技术与方法，借助于计算机技术、信息技术等建立的用于支持供应链管理的信息系统。

　　4 基本原则

　　4.1 质量为先

　　聚焦“以顾客为关注焦点”“领导作用”“全员参与”“过程方法”“管理的系统方法”“持续改进”“基于事实的决策方法”与“与供方互利的关系”。通过统筹资源、优化流程和协调部门间接口，确保供应链质量管理体系的整体有效性。

　　4.2 全链协同

　　建立供应商资质审核、制造商工艺优化、客户需求响应的多主体质量责任共担机制，通过数字化平台实现质量规范协同、过程数据互联及异常事件跨组织联动处置。

　　4.3 动态优化

　　应构建采购波动预警、产能平衡调度、物流时效预测等智能模型，基于供应链实时数据的仿真推演和闭环迭代，驱动质量指标的持续改善。

　　4.4 安全可控

　　覆盖数据采集授权协议、跨链传输加密、分级访问权限管理及分布式灾备机制，确保供应链各环节质量数据的完整性、保密性与可用性。

　　5 总体框架

　　供应链质量管理数字化架构如图1所示，架构以质量管理成熟度为纵轴，划分为基础级、单元级、集成级、全链级、生态级五级，对应供应链质量管理数字化成熟度L1至L5，反映从单一环节数字化到全产业链生态协同的演进路径。

　　架构横向以“数据驱动、场景应用、工具方法、人才技能”为核心支撑要素：数据驱动覆盖全链条采集、跨系统集成与智能应用，依托物联网、区块链保障数据安全;场景应用贯穿计划预测、生产制造、供应链协同、售后服务，通过数字孪生、机器学习实现全流程优化;工具方法强调系统接口集成、平台化整合与标准化模块化，支持低代码开发与多租户协同;人才技能要求掌握数字化工具、跨领域协同及战略规划能力，覆盖从操作层到生态级管理的多层次需求。

　　整体架构以“质量管理生态圈”为终极目标，通过五级成熟度演进与四大要素协同，推动供应链质量从“人工离散管控”向“数据驱动、生态共赢”转型，实现质量绩效与产业竞争力的持续提升。

　　图 1 供应链质量管理数字化架构

　　6 数据驱动

　　6.1 数据采集

　　组织应建立供应链全链条数据采集与存储管理机制，确保数据覆盖的完整性和连续性，包括但不限于：

　　a) 数据采集范围应涵盖采购、生产、仓储、物流、销售及逆向供应链等全业务环节;

　　b) 数据存储架构宜采用分布式存储技术，支持结构化与非结构化数据的融合存储;

　　c) 建立数据治理规范，明确数据采集频率、存储周期及更新机制;

　　d) 通过物联网感知设备、区块链存证等技术手段，保障数据采集的真实性与存储安全性;

　　e) 建立数据质量评价指标体系，定期开展数据完整性和一致性校验。

　　6.2 数据集成与共享

　　组织应建立覆盖多场景、跨部门的供应链数据集成与共享机制，确保数据的自由流动和即时调用，包括但不限于：

　　a) 为追溯对象创建唯一标识符，确保全链条数据唯一性和可追溯性;

　　b) 通过数据接口对接供应链管理系统，支持数据自动传输;

　　c) 利用云计算平台提供数据存储、分析服务，支持多租户模型下的数据共享;

　　d) 共享数据需采用区块链、数字签名等技术确保完整性，敏感数据需加密存储。

　　6.3 数据应用

　　组织应构建覆盖多场景、跨部门的数据应用协同机制，通过统一的数据治理标准和智能分析平台，实现数据价值的深度挖掘与实时决策支持，包括但不限于：

　　a) 通过供应链平台实现上下游组织数据共享;

　　b) 建立产品质量全生命周期追溯体系，支持正向追踪与逆向溯源;

　　c) 利用数字化工具将数据转化为可视化图表，提升决策透明度;

　　d) 构建质量预测模型，通过算法优化生产排产、库存策略。

　　7 场景应用

　　7.1 构建方法与技术支撑

　　7.1.1 数据驱动建模

　　组织应基于供应链全流程质量数据，通过大数据湖仓技术治理多源异构数据，运用机器学习算法训练模型，建立数据质量评价体系，包括但不限于：

　　a) 应基于供应链全流程质量数据，通过大数据湖仓技术实现多源异构数据治理;

　　b) 应运用机器学习算法训练模型，确保数据输入的完整性、准确性与实时性;

　　c) 宜建立数据质量评价指标体系，定期开展数据完整性和一致性校验。

　　7.1.2 工业机理融合

　　组织应结合行业特性，将质量管控经验与数字技术深度融合，构建智能排产模型，动态优化生产流程，包括但不限于：

　　a) 应结合行业特性，将质量管控经验与数字技术深度融合;

　　b) 在生产管理中，集成工艺约束与设备OEE数据，构建智能排产模型;

　　c) 应开发工艺参数与质量指标关联模型，实现生产流程动态优化。

　　7.1.3 跨组织协同建模

　　组织应协同上下游共建质量知识库，通过数据接口共享优化模型参数，采用区块链保障数据可信流通，包括但不限于：

　　a) 企业应牵引上下游合作伙伴共建质量知识库;

　　b) 应通过数据接口实现模型参数共享与协同优化;

　　c) 宜采用区块链技术确保跨企业模型数据的可信流通与不可篡改。

　　7.2 应用场景与价值输出

　　7.2.1 计划预测

　　组织应运用动态需求预测算法整合多源数据生成预测结果，联动模型平衡成本时效，建立机制识别风险事件，包括但不限于：

　　a) 应运用动态需求预测算法整合市场趋势、客户行为数据，生成多维度需求预测结果;

　　b) 应联动生产排程与库存调度模型，平衡供应链成本与响应时效，支持订单交付时效优化;

　　c) 宜建立供应链弹性管理机制，通过风险预测模型动态识别供应中断、物流阻滞等事件。

　　7.2.2 生产制造

　　组织应通过机器视觉与数字孪生构建实时质量监控模型、调整参数，部署设备镜像共享产能，建立工艺孪生体寻优，包括但不限于：

　　a) 应通过机器视觉检测与数字孪生技术，构建实时质量监控模型，实现生产异常自动识别与工艺参数调整;

　　b) 宜部署设备运行状态数字镜像，通过分布式资源调度模型实现跨产线产能共享;

　　c) 应建立工艺数字孪生体，通过历史数据训练与实时数据注入，开展设备可靠性预测与工艺参数寻优。

　　7.2.3 供应链协同

　　组织应部署供应商动态评价模型同步质量绩效，借知识图谱建追溯模型定位缺陷，通过系统对接实现数据协同处置，包括但不限于：

　　a) 应部署供应商动态评价模型，实时同步质量绩效数据，实现供应商分级管理与准入评审标准化;

　　b) 应基于知识图谱技术建立全链路质量追溯模型，支持缺陷源头分钟级定位;

　　c) 宜通过数据接口对接供应链管理系统，实现跨企业质量数据自动传输与协同处置。

　　7.2.4 售后服务

　　组织应基于客户画像与设备数据运用机器学习开发预防性维护模型，通过数字孪生优化退换货，部署平台实现设备可视化，包括但不限于：

　　a) 应基于客户画像与设备运行数据，运用机器学习预测服务需求，开发预防性维护模型;

　　b) 应通过逆向物流数字孪生模型优化退换货网点布局，提升退换货处理效率;

　　c) 宜部署远程运维服务平台，集成故障诊断技术，实现设备运行状态实时可视化。

　　8 工具方法

　　8.1 跨系统数据融通

　　8.1.1 系统接口集成

　　组织应通过数据接口实现核心系统数据互联，采用开放标准协议，支持跨系统数据格式转换与兼容，包括但不限于：

　　a) 应通过数据接口实现核心系统的数据互联，确保采购、生产、物流、质量、服务等环节数据实时同步;

　　b) 数据交互应采用开放标准协议，支持跨系统、跨平台的数据格式转换与兼容。

　　8.1.2 全流程数据闭环

　　组织应构建覆盖多场景的的质量数据闭环，实现全生命周期追溯，校验数据一致性，包括但不限于：

　　a) 构建覆盖研发设计、采购寻源、生产制造、仓储物流、客户服务的质量数据闭环，实现从需求输入到售后反馈的全生命周期数据追溯;

　　b) 嵌入PDCA(策划-执行-检查-改进)循环数字化模块，通过数据可视化平台动态展示质量目标达成情况， 自动触发异常环节的根因分析与改进任务;

　　c) 建立数据链路验证机制，定期校验跨系统数据的一致性，确保数据链完整可靠。

　　8.2 平台化整合能力

　　8.2.1 端到端平台构建

　　组织宜部署一体化数字化质量管理平台，集成数据采集、分析建模等多模块，实现全流程自动化，具备低代码开发能力，包括但不限于：

　　a) 部署一体化数字化质量管理平台，集成数据采集、分析建模、智能决策、执行监控等工具模块，实现“数据采集-分析-决策-改进”全流程自动化;

　　b) 同步集成六西格玛(SixSigma)DMAIC(定义-测量-分析-改进-控制)工具，通过SPC(统计过程控制)模块实时计算过程能力指数(Cp和Cpk)，结合数字孪生仿真优化工艺参数;

　　c) 平台需具备低代码或无代码开发能力，支持快速配置业务场景，适应业务需求动态调整。

　　8.2.2 多租户协同机制

　　组织构建的平台宜支持多租户模型，并分配分级访问权限，实现跨组织数据共享与协同，包括但不限于：

　　a) 宜支持多租户模型，为核心企业、供应商、客户等不同角色分配分级访问权限，实现跨组织的数据共享与协同;

　　b) 建立跨企业任务协同引擎，支持质量异常事件的自动派单、进度跟踪及闭环管理。

　　8.3 标准化与模块化

　　8.3.1 标准符合性

　　组织的工具软件应符合国家及行业标准，采用主流技术架构，接口、流程遵循标准化定义，包括但不限于：

　　a) 应符合国家及行业相关标准，优先采用主流技术架构;

　　b) 数据接口、业务流程、功能模块需遵循标准化定义，确保工具间交互规范统一。

　　8.3.2 模块化扩展与复用

　　组织的工具软件宜采用模块化设计构建工具组件，建立工具库与模型库沉淀质量知识，包括但不限于：

　　a) 采用模块化设计构建工具组件，支持按需组合与灵活扩展。

　　b) 建立工具库与模型库，沉淀质量管理知识，实现跨项目、跨场景的快速复用;

　　c) 嵌入APQP(产品质量先期策划)数字化模板， 内置PFMEA、控制计划(CP)等工具，支持设计验证阶段的虚拟仿真测试与合规性自动校验。

　　8.3.3 安全合规性

　　组织工具软件的数据传输存储应符合法规要求，包括但不限于：

　　a) 数据传输与存储采用加密算法及数据脱敏技术保障敏感信息安全，禁止未授权的数据导出或共享;

　　b) 定期开展漏洞扫描与风险评估，确保系统稳定运行。涉及处理国家规定的重要数据、个人敏感信息或属于关键信息基础设施范畴的组织，其工具软件需通过信息安全等级保护测评。

　　9 人才技能

　　9.1 核心技术技能

　　9.1.1 数字化工具应用能力

　　供应链质量管理数字化人才需具备数字化工具的应用能力，包括但不限于：

　　a) 应掌握供应链管理系统及质量管理系统的操作与配置，能通过数字化平台实现采购、生产、物流等全流程质量数据采集、追溯与分析;

　　b) 应熟练使用物联网设备、区块链技术进行质量数据存证与溯源，保障数据真实性与不可篡改性;

　　c) 应应用大数据分析工具及AI算法构建质量预测模型，支撑质量决策智能化。

　　9.1.2 跨领域复合能力

　　供应链质量管理数字化人才需具备跨领域复合能力，包括但不限于：

　　a) 应融合供应链管理与质量管理知识，理解数字化转型对计划、采购、生产、交付、服务全流程的质量优化逻辑;

　　b) 应掌握工业互联网、数字孪生技术在质量管控中的应用，能通过数字孪生仿真工艺参数、预测设备可靠性。

　　9.2 管理与协同技能

　　9.2.1 供应链质量协同管理能力

　　供应链质量管理数字化人才需具备质量协同管理能力，包括但不限于：

　　a) 应建立跨部门及跨企业的质量协同机制，推动质量数据共享与异常事件联动处置;

　　b) 应运用项目管理工具推进数字化质量项目落地，协调技术、流程等资源解决实施问题。

　　9.2.2 数据治理与安全意识

　　供应链质量管理数字化人才需具备数据治理与安全意识，包括但不限于：

　　a) 应熟悉《数据安全法》《个人信息保护法》， 掌握数据分类分级、加密传输、访问权限管理等安全措施;

　　b) 应制定数据质量评价指标，定期校验数据完整性与一致性，保障供应链质量数据链可靠性。

　　9.3 战略与创新技能

　　9.3.1 数字化战略规划能力

　　供应链质量管理数字化人才宜具备数字化战略规划能力，包括但不限于：

　　a) 应参与制定供应链质量管理数字化战略，结合企业需求设计中长期路线图，匹配业务场景与技术应用;

　　b) 应评估数字化转型对质量绩效的影响，通过模型监测质量损失下降率、过程能力指数等指标。

　　9.3.2 创新与持续改进能力

　　供应链质量管理数字化人才宜具备创新与持续改进能力，包括但不限于：

　　a) 应跟踪数字化前沿技术，探索其在质量管控中的创新应用;

　　b) 应运用PDCA循环、六西格玛等方法论，通过数据驱动优化质量流程，提升供应链柔性与韧性。

　　附 录 A

　　(资料性)

　　供应链质量管理数字化分级要求

　　A.1 基础级要求

　　A.1.1 核心特征

　　处于基础级的组织在供应链质量管理方面， 以单一业务环节数字化为切入点，质量数据采集零散，依赖人工管理，未形成跨环节协同与数据联动。

　　A.1.2 数据驱动

　　A.1.2.1 数据采集

　　处于基础级的组织在数据采集方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 仅在采购、生产、检测等单一或少数业务环节应用基础数字化工具采集质量数据，未覆盖仓储、物流、销售等全业务环节;

　　b) 未建立数据采集频率、存储周期及更新机制，数据存储依赖本地单机，未采用分布式存储技术，缺乏物联网设备或区块链技术保障数据真实性。

　　A.1.2.2 数据集成与共享

　　处于基础级的组织在数据集成与共享方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 研发、设计、生产等环节质量信息未共享，产业链上下游数据交互停留在纸质文件或碎片化传输阶段，无系统化协同机制。

　　b) 未为追溯对象创建唯一标识符，未采用开放标准，无法支持跨系统兼容。 A.1.2.3 数据应用

　　处于基础级的组织在数据应用方面，仅开展简单质量信息记录与统计，未构建数据应用协同机制，缺乏质量预警、追溯或预测模型。

　　A.1.3 场景应用

　　A.1.3.1 构建方法与技术支撑

　　处于基础级的组织在构建方法与技术支撑方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未基于全流程质量数据开展大数据治理或机器学习建模，无数据质量评价体系;

　　b) 未将质量管控经验与数字技术融合，无智能排产或工艺优化模型;

　　c) 未协同上下游共建质量知识库或共享模型参数，无区块链技术应用。

　　A.1.3.2 应用场景与价值输出

　　处于基础级的组织在应用场景与价值输出方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 仅聚焦单一环节，未覆盖计划预测、供应链协同、售后服务等场景;

　　b) 质量控制以人工检验为主，无数字化手段提升效率，质量绩效水平较低(产品质量未达 3σ,过程能力指数未统计或<1)。

　　A.1.4 工具方法

　　A.1.4.1 跨系统数据融通

　　处于基础级的组织在跨系统数据融通方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未通过数据接口实现系统互联，数据格式不统一，无法实时同步采购、生产等环节数据;

　　b) 未构建覆盖全生命周期的质量数据闭环，无 PDCA 循环数字化模块或数据链路验证机制。 A.1.4.2 平台化整合能力

　　处于基础级的组织在平台化整合能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未部署一体化数字化质量管理平台，缺乏数据采集、分析、决策全流程自动化能力;

　　b) 无多租户模型或分级访问权限，无法实现跨组织数据共享与任务协同。

　　A.1.4.3 标准化与模块化

　　处于基础级的组织在标准化与模块化方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 工具软件未遵循国家或行业标准，技术架构落后，接口与流程未标准化;

　　b) 未采用模块化设计，无工具库或模型库沉淀质量知识;

　　c) 数据传输与存储未加密，未通过信息安全等级保护测评，存在数据泄露风险。 A.1.5 人才技能

　　A.1.5.1 核心技术技能

　　处于基础级的组织在核心技术技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 仅掌握基础办公软件操作，不熟悉供应链管理系统或物联网、大数据分析工具;

　　b) 缺乏供应链管理与数字化技术融合认知，无法应用工业互联网或数字孪生技术。 A.1.5.2 管理与协同技能

　　处于基础级的组织在管理与协同技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未建立跨部门或跨企业质量协同机制，无法推动数据共享或异常处置;

　　b) 不熟悉《数据安全法》， 未掌握数据分类分级或访问权限管理。

　　A.1.5.3 战略与创新能力

　　处于基础级的组织在战略与创新能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未参与供应链数字化战略制定，无能力设计中长期路线图;

　　b) 不了解 AI、自动驾驶物流等前沿技术，未运用 PDCA 或六西格玛优化流程。 A.2 单元级要求

　　A.2.1 核心特征

　　处于单元级的组织在供应链质量管理方面，聚焦核心业务环节数字场景打造，强化质量数据采集与局部协同，实现企业内部跨部门数据共享与初步追溯。

　　A.2.2 数据驱动

　　A.2.2.1 数据采集

　　处于单元级的组织在数据采集方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 在研发、设计、生产、检测等关键环节部署数字化工具，实现质量信息的结构化采集与初步分析，覆盖单一环节全流程数据;

　　b) 建立基础数据治理规范，明确数据存储周期，但未采用分布式存储或区块链技术保障安全性。 A.2.2.2 数据集成与共享

　　处于单元级的组织在数据集成与共享方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 通过企业级系统打通设计与生产质量数据，建立内部跨部门数据共享机制，实现批次级质量信息追溯;

　　b) 初步采用标准化数据格式，但未为追溯对象创建唯一标识符，跨系统兼容能力有限。 A.2.2.3 数据应用

　　处于单元级的组织在数据应用方面，通过数字化工具开展局部质量改进，但未构建跨环节数据关联模型。

　　A.2.3 场景应用

　　A.2.3.1 构建方法与技术支撑

　　处于单元级的组织在构建方法与技术支撑方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未开展大数据湖仓治理或机器学习建模，仅通过人工统计分析单一环节数据;

　　b) 未将质量经验与数字技术深度融合，无智能排产或工艺参数关联模型;

　　c) 尚未开展跨企业模型共建，质量知识局限于企业内部，未对外输出。

　　A.2.3.2 应用场景与价值输出

　　处于单元级的组织在应用场景与价值输出方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未开展大数据湖仓治理或机器学习建模，仅通过人工统计分析单一环节数据;

　　b) 未将质量经验与数字技术深度融合，无智能排产或工艺参数关联模型;

　　c) 尚未开展跨企业模型共建，质量知识局限于企业内部，未对外输出。

　　A.2.4 工具方法

　　A.2.4.1 跨系统数据融通

　　处于单元级的组织在跨系统数据融通方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 通过企业级系统实现部门间数据互联，但未通过数据接口对接外部系统;

　　b) 构建单一环节数据闭环，未覆盖研发设计至售后全生命周期。

　　A.2.4.2 平台化整合能力

　　处于单元级的组织在平台化整合能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 未部署一体化质量管理平台，依赖多个独立系统协同， 自动化程度低;

　　b) 无多租户模型，仅支持企业内部单一组织架构访问，跨企业数据共享未开启。 A.2.4.3 标准化与模块化

　　处于单元级的组织在标准化与模块化方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 工具软件初步遵循企业内部标准，但未对接国家或行业标准;

　　b) 未采用模块化设计，无工具库或模型库沉淀;

　　c) 数据存储未加密，仅通过权限管理控制访问，未通过信息安全等级保护测评。 A.2.5 人才技能

　　A.2.5.1 核心技术技能

　　处于单元级的组织在核心技术技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 掌握数字化工具操作，能通过系统实现单一环节数据采集与分析;

　　b) 初步融合供应链与质量知识，理解数字化对单个环节的优化逻辑。

　　A.2.5.2 管理与协同技能

　　处于单元级的组织在管理与协同技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 推动企业内部跨部门质量数据共享，但缺乏跨企业协同经验;

　　b) 掌握基础数据校验方法，但未建立数据分类分级或加密机制。

　　A.2.5.3 战略与创新能力

　　处于单元级的组织在战略与创新能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 参与企业级数字化工具部署，但无能力设计全流程数字化路线图;

　　b) 运用基础统计方法分析质量问题，未探索 AI、数字孪生等新兴技术。

　　A.3 集成级要求

　　A.3.1 核心特征

　　处于集成级的组织在供应链质量管理方面，实现全业务环节数字化集成与跨部门协同，构建数据驱动的质量管控体系，质量绩效显著提升。

　　A.3.2 数据驱动

　　A.3.2.1 数据采集

　　处于集成级的组织在数据采集方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 在研发设计、生产制造、质量保障、供应链管理等全业务环节部署数字化工具，全面采集关键过程质量数据，覆盖从需求输入到售后反馈的全生命周期;

　　b) 建立数据治理规范， 明确采集频率与存储周期，采用分布式存储技术支持结构化与非结构化数据融合，通过物联网设备保障数据真实性。

　　A.3.2.2 数据集成与共享

　　处于集成级的组织在数据集成与共享方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 通过数据接口实现系统数据互联，建立企业级质量追溯体系，实现内部产业链各环节质量数据实时共享;

　　b) 采用开放标准协议，为追溯对象创建唯一标识符，支持跨系统数据格式转换与兼容。 A.3.2.3 数据应用

　　处于集成级的组织在数据应用方面应，通过数据可视化平台开展质量分析与动态改进，应用SPC统计过程控制模型优化生产流程，建立缺陷率预测等基础数据模型。

　　A.3.3 场景应用

　　A.3.3.1 构建方法与技术支撑

　　处于集成级的组织在构建方法与技术支撑方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 基于全流程质量数据开展初步数据治理，运用统计分析工具建立质量指标关联模型;

　　b) 将质量管控经验与数字技术结合，开发工艺参数与质量指标关联模型，优化生产流程;

　　c) 尚未开展跨企业模型共建，质量知识仅在企业内部沉淀。

　　A.3.3.2 应用场景与价值输出

　　处于集成级的组织在应用场景与价值输出方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 基于数字化产品模型开展质量验证，减少物理原型试错成本;

　　b) 通过系统实时监控设备综合效率，应用 SPC 实现过程能力指数(Cp 和 Cpk)动态计算与工艺调整;

　　c) 跨部门联合开展质量策划与问题整改，异常事件响应时效缩短至小时级。 A.3.4 工具方法

　　A.3.4.1 跨系统数据融通

　　处于集成级的组织在跨系统数据融通方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 通过数据接口实现核心系统数据互联，确保采购、生产、物流等环节数据实时同步，支持跨部门业务协同;

　　b) 构建覆盖研发设计、生产制造、质量检测的质量数据闭环，嵌入 PDCA 循环数字化模块， 自动触发异常环节根因分析。

　　A.3.4.2 平台化整合能力

　　处于集成级的组织在平台化整合能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 部署企业级数据可视化平台，集成数据采集、分析、监控功能，实现质量目标达成情况动态展示;

　　b) 尚未支持跨企业多租户模型，仅实现企业内部不同部门分级访问权限。

　　A.3.4.3 标准化与模块化

　　处于集成级的组织在标准化与模块化方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 工具软件符合企业标准，部分对接行业标准;

　　b) 初步建立质量工具库，支持跨项目复用，但未形成模块化组件;

　　c) 数据传输采用加密技术，但未部署区块链或数字签名，通过权限管理保障数据访问安全。 A.3.5 人才技能

　　A.3.5.1 核心技术技能

　　处于集成级的组织在核心技术技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 熟练操作供应链质量管理相关系统，能通过数据可视化平台分析质量趋势，应用 SPC、FMEA等工具优化流程;

　　b) 融合供应链管理与质量管理知识，理解数字化对全流程的质量优化逻辑。

　　A.3.5.2 管理与协同技能

　　处于集成级的组织在管理与协同技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 主导跨部门质量数据共享，运用项目管理工具推进质量改进项目落地;

　　b) 数据治理与安全：制定数据质量评价指标，定期校验跨系统数据，熟悉《数据安全法》基础要求。

　　A.3.5.3 战略与创新能力

　　处于集成级的组织在战略与创新能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 参与制定企业级数字化质量规划，评估系统部署对质量绩效的影响;

　　b) 运用 PDCA 循环优化质量流程，探索工业互联网在质量监控中的应用。

　　A.4 全链级要求

　　A.4.1 核心特征

　　处于全链级的组织在供应链质量管理方面，牵引产业链质量协同，实现全链条数据共享与风险预防，质量绩效达到行业领先水平。

　　A.4.2 数据驱动

　　A.4.2.1 数据采集

　　处于全链级的组织在数据采集方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 在全业务环节部署一体化数字化平台，应用数字化技术实时采集全链条质量数据，覆盖从原料到终端的全生命周期;

　　b) 建立全链条数据采集与存储管理机制，采用分布式存储与区块链存证技术，保障数据真实性与安全性，定期开展完整性与一致性校验。

　　A.4.2.2 数据集成与共享

　　处于全链级的组织在数据集成与共享方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 与上下游合作伙伴建立质量数据共享机制，通过接口实时同步供应商质量绩效、客户质量反馈数据，实现跨企业数据贯通;

　　b) 为追溯对象创建唯一标识符，采用开放标准，通过数据接口对接供应链质量管理相关系统，支持跨企业数据自动传输。

　　A.4.2.3 数据应用

　　处于全链级的组织在数据应用方面应构建供应链质量风险模型，通过AI算法优化生产排产与库存策略，实现质量决策数据化。

　　A.4.3 场景应用

　　A.4.3.1 构建方法与技术支撑

　　处于全链级的组织在构建方法与技术支撑方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 基于全流程质量数据，通过大数据湖仓技术治理多源异构数据，运用机器学习算法训练质量预测模型;

　　b) 结合行业特性，将 FMEA 失效分析、SPC 统计过程控制等经验与数字孪生技术融合，构建智能排产模型与工艺参数关联模型，动态优化生产流程;

　　c) 牵引上下游共建质量知识库，通过接口共享模型参数，采用区块链保障数据可信流通。 A.4.3.2 应用场景与价值输出

　　处于全链级的组织在应用场景与价值输出方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 运用动态需求预测算法整合市场趋势数据，生成多维度需求预测，联动库存调度模型平衡成本与时效，建立供应链弹性管理机制;

　　b) 通过数字孪生构建实时质量监控模型，部署设备运行状态镜像实现跨产线产能共享，建立工艺数字孪生体优化参数;

　　c) 部署供应商动态评价模型实现分级管理，基于知识图谱建立全链路追溯模型，通过系统对接实现跨企业质量协同处置;

　　d) 基于客户画像开发预防性维护模型，通过逆向物流数字孪生优化退换货流程，部署远程运维平台实现设备状态可视化;

　　e) 推动高附加值产品服务创新，质量绩效达到行业领先(过程能力指数≥1.67，全过程一次交验合格率≥97%)。

　　A.4.4 工具方法

　　A.4.4.1 跨系统数据融通

　　处于全链级的组织在跨系统数据融通方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 通过接口实现核心企业与供应商、客户系统的数据互联，支持采购、生产、质量数据实时同步;

　　b) 构建覆盖全生命周期的质量数据闭环，嵌入 PDCA 数字化模块， 自动触发异常根因分析与改进任务，定期校验跨系统数据一致性。

　　A.4.4.2 平台化整合能力

　　处于全链级的组织在平台化整合能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 部署一体化数字化质量管理平台，集成数据采集、数字孪生仿真、智能决策模块，实现“数据-分析-决策-改进”自动化，具备低代码开发能力;

　　b) 多租户协同：平台支持多租户模型，为供应商、客户分配分级访问权限，建立跨企业任务协同引擎。

　　A.4.4.3 标准化与模块化

　　处于全链级的组织在标准化与模块化方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 工具软件符合国家及行业标准，采用微服务、容器化等主流技术架构，接口与流程标准化;

　　b) 采用模块化设计构建工具组件，建立工具库与模型库，支持跨场景复用;

　　c) 数据传输与存储采用加密、数字签名技术，通过信息安全等级保护测评，禁止未授权数据共享。

　　A.4.5 人才技能

　　A.4.5.1 核心技术技能

　　处于全链级的组织在核心技术技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 熟练操作区块链溯源、数字孪生工厂等工具，能通过 AI 算法构建质量预测模型，应用数字化工具分析全链条数据;

　　b) 融合供应链管理、质量管理与工业互联网技术，能通过数字孪生仿真工艺参数、预测设备可靠性。

　　A.4.5.2 管理与协同技能

　　处于全链级的组织在管理与协同技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 建立跨企业质量协同机制，推进产业链质量项目，协调资源解决跨组织问题;

　　b) 制定供应链级数据分类分级标准，掌握加密传输、权限管理等措施，定期开展数据质量审计。 A.4.5.3 战略与创新能力

　　处于全链级的组织在战略与创新能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 参与制定供应链级数字化质量战略，设计全链条数字化路线图，通过模型监测质量损失下降率等指标;

　　b) 跟踪数字化前沿技术，探索其在质量管控中的应用，运用六西格玛方法论优化全链流程。 A.5 生态级要求

　　A.5.1 核心特征

　　处于生态级的组织在供应链质量管理方面，以质量生态建设为核心，构建数据驱动、生态共赢的质量管理体系，实现全产业链智能化协同与行业标准引领。

　　A.5.2 数据驱动

　　A.5.2.1 数据采集

　　处于生态级的组织在数据采集方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 全面应用新一代数字技术，实时采集供应链生态全数据，覆盖研发设计、生产制造、供应链管理、用户体验全生命周期;

　　b) 建立“全数据”质量管控体系，通过物联网全域感知设备、区块链分布式存储实现数据实时采集与不可篡改存证。

　　A.5.2.2 数据集成与共享

　　处于生态级的组织在数据集成与共享方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 与生态圈伙伴共建质量大数据平台，通过智能合约实现全产业链质量数据实时共享与模型驱动协同;

　　b) 采用国际通用标准与开源协议，支持跨行业、跨地域数据无缝流通。

　　A.5.2.3 数据应用

　　处于生态级的组织在数据应用方面，通过算法构建生态级质量决策模型，实现质量风险预测，决策智能化。

　　A.5.3 场景应用

　　A.5.3.1 构建方法与技术支撑

　　处于生态级的组织在构建方法与技术支撑方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 基于生态级质量大数据湖仓，运用联邦学习、边缘计算等技术实现跨企业数据联合建模，数据治理成熟度达优化级;

　　b) 将行业顶尖质量经验与数字孪生深度融合，构建虚拟工厂质量仿真模型，工艺参数优化效率提升;

　　c) 与生态圈伙伴共建质量元宇宙，通过数字孪生体实现全产业链质量协同。 A.5.3.2 应用场景与价值输出

　　处于生态级的组织在应用场景与价值输出方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 人工智能辅助质量设计，缩短研发周期并降低设计缺陷率;

　　b) 智能质检机器人全域部署，提升缺陷识别准确率和工艺参数自动优化响应速度;

　　c) 区块链质量溯源覆盖全链条，缩短从原料到终端追溯时效，增强供应链中断风险预警能力;

　　d) 基于用户使用数据的预测性维护模型，提升设备故障预防率和客户满意度;

　　e) 打造“质量即服务”商业模式，输出定制化质量解决方案，实现质量绩效国际领先。 A.5.4 工具方法

　　A.5.4.1 跨系统数据融通

　　处于生态级的组织在跨系统数据融通方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 基于微服务架构构建开放平台，实现与生态圈伙伴系统的无感化对接;

　　b) 建立“需求-设计-生产-服务-反馈”的智能闭环体系，通过数字孪生实时映射生态质量状态，实现异常处置自动化。

　　A.5.4.2 平台化整合能力

　　处于生态级的组织在平台化整合能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 部署质量生态操作系统，集成智能质检、区块链溯源、数字孪生仿真等模块化工具，支持千万级设备并发接入与秒级数据处理;

　　b) 平台支持多租户动态管理，通过零信任安全架构实现分级访问与数据沙箱隔离，提升跨企业任务协同响应速度。

　　A.5.4.3 标准化与模块化

　　处于生态级的组织在标准化与模块化方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 主导制定国际或国家标准，实现工具组件标准化，兼容 IEEE、ETSI 等国际技术框架;

　　b) 构建“质量原子能力库”，支持通过低代码或无代码方式快速组装行业解决方案，提升模块复用水平;

　　c) 通过信息安全相关认证，实现数据加密传输，部署量子加密与联邦学习确保隐私计算安全。 A.5.5 人才技能

　　A.5.5.1 核心技术技能

　　处于生态级的组织在核心技术技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 精通 AI 算法开发、区块链智能合约编写、数字孪生体构建，能主导生态级质量模型研发;

　　b) 融合质量工程、工业互联网、生态经济学知识，能设计“质量-效率-可持续性”多目标优化模型。

　　A.5.5.2 管理与协同技能

　　处于生态级的组织在管理与协同技能方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 主导建立全球质量生态联盟，制定生态伙伴准入或退出机制，通过区块链积分实现跨企业绩效协同;

　　b) 担任生态级数据治理委员会主席，制定数据资产定价、收益分配规则，主导实施数据跨境流动安全评估。

　　A.5.5.3 战略与创新能力

　　处于生态级的组织在战略与创新能力方面宜符合以下特征，包括：

　　a) 制定长期质量生态战略，设计“技术-标准-商业”三位一体路线图，提升生态价值增长水平;

　　b) 引领前沿技术在质量领域的颠覆性应用，推动行业质量成本优化。

　　参 考 文 献

　　[1] GB/T 19000—2016 质量管理体系 基础和术语

　　[2] GB/T 19004—2020 追求组织的持续成功 质量管理方法

　　[3] GB/T 23000—2017 信息化和工业化融合管理体系 基础和术语

　　[4] GB/T 23001—2017 信息化和工业化融合管理体系 要求

　　[5] GB/T 23002—2017 信息化和工业化融合管理体系 实施指南

　　[6] GB/T 23006—2022 信息化和工业化融合管理体系 新型能力分级要求

　　[7] GB/T 23011 信息化和工业化融合 数字化转型 价值效益参考模型

　　[8] GB/T 23020—2013 工业企业信息化和工业化融合评估规范