工信部等三部门印发《制造业卓越质量工程实施意见》
- 来源：仪表网
- 2023/12/20 18:15:56
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12月18日，工业和信息化部等三部门印发《制造业卓越质量工程实施意见》(以下称《实施意见》)，加快建设制造强国、网络强国、质量强国、数字中国，以制造业卓越质量工程实现产品高质量、企业现代化、产业高端化，加快新型工业化进程。
《实施意见》提出：到2025年，我国制造业质的有效提升取得积极进展，企业质量意识明显增强，质量管理能力持续提高，质量管理数字化水平不断提升，可持续发展能力有效提高，质量绩效稳步增长，中高端产品的比例快速增大。新增贯彻实施先进质量管理体系标准企业5万家，新增质量管理能力达到检验级企业5000家、保证级企业500家、预防级企业50家，卓越级企业开始涌现。计量、标准、试验验证、检验检测等质量公共服务能力和水平进一步增强。
到2027年，我国制造业质量水平显著提升，企业质量管理能力显著提高，产品高端化取得明显进展。新增贯彻实施先进质量管理体系标准企业10万家，新增质量管理能力达到检验级企业10000家、保证级企业1000家、预防级企业100家、卓越级企业10家，质量提升对制造业整体效益的贡献更加突出，推动制造业加速向价值链中高端迈进。
《实施意见》明确了四方面19项重点任务，包括：
(一)增强企业质量意识
1. 引导企业坚持以质取胜发展。推动企业牢固树立“质量第一”“质量是企业生命”理念，切实把质量工作落实到研发生产经营全过程。强化企业质量战略管理，优化质量组织体系和管控模式，加强质量战略制定、实施、评估、调整闭环管理，促进企业与生态合作伙伴有效协同，确保质量战略定位、发展方向等保持延续稳定。
2. 发挥企业最高管理者作用。强化企业最高管理者质量意识，明确领导责任，建立统一的质量理念，确定质量方针，制定卓越质量目标，加强组织领导，推动资源整合，实现全员参与，确保质量管理体系有效运行。支持有条件的企业设立首席质量官，发挥质量工程师、质量技术能手作用，提高质量改进效率，增强实现质量目标的有效性。
3. 推动企业全员参与质量工作。引导企业明确全员参与质量工作的重要性和必要性，增强全员卓越质量意识，完善全员参与制度，提高全员质量能力，提升跨层级、跨部门、跨业务的质量协同，明确质量责任和任务，履行对质量的承诺。推动企业开展群众性质量活动，加强全员质量培训和经验分享，加大对质量改进和创新成果的激励力度，有效调动全员参与质量提升的主动性、积极性。
4. 鼓励企业构建先进质量文化。贯彻质量文化建设标准，指导企业结合自身特点提炼质量文化并大力宣传推广，营造浓厚的质量文化氛围。加强宣传引导，传播卓越质量理念和最佳实践，大力弘扬工匠精神，强化全员认同、主动参与，树立重视质量、追求卓越的共同价值观。推动企业与产业链上下游共建质量文化生态，树立和倡导精益求精、追求卓越的质量理念。
5. 促进企业树立用户满意导向。引导企业以用户为中心，将用户满意作为质量工作的首要任务，定期开展满意度调查，运用先进技术手段构建需求预测模型，围绕用户需求和期望完善质量目标，贯彻到质量工作的全过程，不断促进产品迭代升级和质量提升，为用户创造更多价值，提升用户体验，超越用户期望，提高用户满意度和忠诚度。
(二)提升企业质量发展能力
6. 创新质量管理过程方法。引导企业建立先进质量管理体系，深入开展先进质量管理体系标准贯标。推动企业将质量目标任务分解为具体举措，持续健全制度机制、优化工作流程、提升管理水平，增强质量目标实现能力，加强过程识别、管理和验证，围绕关键过程开展定量分析和精准控制，实现全员、全过程、全要素、全数据的先进质量管理。
7. 实施质量管理持续改进。引导企业科学识别质量提升关键要素，找准短板弱项，制定针对性强的质量改进目标和工作举措，采用策划、实施、检查、处置模式开展持续改进，推动管理持续完善、产品迭代升级。深化精益管理、六西格玛管理等先进质量管理方法的推广运用，从研发设计、生产制造、检验检测等全过程加强质量管控，持续提升全生命周期质量水平。
8. 科学运用循证决策模式。推动企业加强关键指标识别，建立关键指标监测机制，结合质量绩效、技术成熟度等数据，深入分析影响质量水平的驱动因素，采取有效措施，确保产品质量持续改进。深化智能管理工具应用，构建基于数据的质量判定、质量改进、质量预防等决策模型，增强分析、判断、验证等能力，不断提升决策科学化、管理精细化水平。
9. 加快质量技术创新应用。将质量提升与管理、技术、标准、知识产权一体化推进，鼓励企业加强技术体系化布局，开展质量设计技术、过程控制方法与工具、试验检测技术、运维保障技术、分析评价技术等攻关和应用，建立支撑质量创新的知识资源。引导企业积极学习质量标杆、典型案例先进经验，提高质量工程技术、质量数据运用能力。
10. 持续提升质量基础能力。支持企业加强计量、标准、认证认可、试验验证、检验检测等能力建设，持续采用新技术、新产品对计量检测仪器、试验设备等设施升级改造，提升质量控制水平，加大对标准研制与推广、检验检测认证等无形资产的投资，拉升质量“高线”。鼓励龙头企业加强中试条件建设，发挥公共服务平台作用，提升产品设计定型、生产定型阶段中试验证能力，开展产品测试比对以及可靠性、稳定性和耐用性综合评价。
11. 加强产业链供应链质量联动。支持企业将产业链供应链上下游企业纳入质量管理体系，沿产业链明确质量指标与要求，实施质量技术联合攻关和质量一致性管控。推动企业积极履行社会责任，夯实价值创造基础，统筹产业链供应链各方协作关系，促进研发平台、应用场景、信息资源等共建共享，增进企业市场认同和价值实现。
(三)推进质量管理数字化
12. 推动研发设计数字化。支持企业开展基于或高于用户需求的质量设计，加强数字化设计工具应用，鼓励运用数字孪生、可靠性设计与仿真等技术开展新产品质量分析，实现关键质量指标的设计优化，应用人工智能等技术确定最优设计方案，提升智能化质量策划水平，从源头防止质量风险，解决质量问题。
13. 促进生产制造数字化。支持企业应用数字化技术，实现制造过程的数字化控制、网络化协同和智能化管理。加快工业互联网发展，通过系统集成实现设备远程监控和预测性维护。推动企业开展全流程质量在线监测、诊断与优化，深化传感器、机器视觉、自动化控制、先进测量仪器等技术应用，依据过程质量指标设置智能预警管控，持续提升生产过程质量控制水平，减少人为偏差。
14. 推进质量保障数字化。推广全生命周期综合保障数字化和数字化供应链管理，提高质量保障水平。引导企业建立供应链数字化系统，加快条形码、二维码、射频识别技术的应用，保证物料质量，强化质量可靠性。推动企业加强试验验证、检验检测数字化和智能化，深化机器视觉、人工智能等技术应用，提高质量检验检测的效率、覆盖率和准确性。大力推广产品数字化质量追溯、故障预测、保养服务提示等售后服务，促进产品向高端化迈进。
15. 加强质量数据管理。推动企业建立质量数据管理制度，运用数字技术对质量数据进行采集、存储、处理和分析，深入挖掘质量数据价值。推动企业建设数据管理能力，完善质量数据架构设计，加强质量数据标准化管理，建立质量数据安全标准，与上下游企业共建供应链质量管理平台，实现质量数据在业务活动中高效率共享。引导企业重视质量数据开发利用，开展质量数据建模分析，提高质量响应和处理及时性，实施更加有效的质量预防和改进。
(四)开展质量管理能力评价
16. 推动建立自我评价机制。引导企业依据先进质量标准定期开展质量管理能力自我评价，检视问题，精准施策，激发质量提升的内生动力。按照经验级、检验级、保证级、预防级、卓越级的评价标准，定期对质量管理体系有效性、质量管理数字化、持续成功的能力、全过程质量绩效等进行评价，综合判断企业质量管理能力等级，经常性的开展监测分析、过程检查和总结评估。
17. 发挥外部评价作用。指导符合条件的专业机构为企业提供贯标评价服务，支持企业选认专业机构并采信评价结果。推动专业机构组织专家人才队伍开展质量管理能力第三方评价，指引企业逐级或跨级提升质量管理水平。支持专业机构为企业提供宣贯、培训、咨询、诊断及解决方案等全链条服务。探索开展质量管理水平对比分析，逐步实施分行业、分地区评价和结果应用。
18. 支持企业开展质量绩效评价。推动企业建立质量绩效评价制度，科学评估质量管理的财务和经济效益。引导企业识别质量绩效指标，采用作业成本法、标杆对比、成本—效益分析、顾客关系管理、统计过程控制等工具和方法，加强对用户满意度、用户忠诚度、产品合格率、市场占有率等关键指标的度量、监测、分析和评价，支持定性评价和定量评价相结合，确保评价真实全面、科学有效。
19. 推动评价结果有效应用。发挥质量管理能力评价结果对实现质量目标的引领和促进作用，支持企业将评价结果作为战略制定、资源配置、绩效考核等工作的重要依据。支持企业建立评价结果反馈改进机制，以评促改，根据评价结果识别质量管理薄弱环节，明确能力差距，确定改进目标，采取针对性措施实施质量持续改进，对成效显著的质量改进活动、先进典型经验进行认可奖励和宣传推广，充分激发质量改进的积极性和主动性。建立评价结果采信机制，激励企业向卓越迈进。
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