◉ 前期质量规划与风险防控
在产品设计阶段就可整合CAD模型和产品制造信息(PMI)，提前制定关键环节的质量检验控制计划。同时能嵌入 FMEA(故障模式和影响分析)等风险评估流程，梳理设计、工艺中的潜在隐患，从源头降低质量整改成本，为后续生产环节的质量管控奠定基础。
质量规划和管理
业务挑战
在数字化与全球化竞争持续深化的背景下，产品质量已成为企业核心竞争力的关键构成。尤其在汽车、半导体、新/能源等高监管、高技术密度的行业，传统以事后检验和部门分隔为主的质量管理模式，已难以应对日益复杂的供应链协同、生产过程精益化以及严苛的合规性要求。企业亟待建立贯穿产品全生命周期、覆盖内外部协同的数字化质量管理体系，实现从被动响应到主动预防、从局部管控到全局联动的质量管控模式转型。
◉ 质量信息分散难协同
质量数据分散在各环节独立系统中，缺乏统一视图，难以实现跨部门的质量协同与问题追溯。
◉ 质量管控滞后成本高
质量问题多在生产后端或售后环节暴露，未能有效融入前期设计与供应链管理，导致整改成本高昂。
◉ 供应链质量难以闭环
供应商质量管理依赖人工与线下沟通，缺乏体系化的质量数据共享与协同机制，影响生产稳定性。
◉ 质量合规压力持续加大
面对多地区、多行业的法规标准，传统人工记录与核对方式难以高效满足审计与合规要求。
◉ 质量问题重复发生
缺乏结构化的质量问题闭环管理机制，纠正预防措施跟踪困难，同类问题易反复出现。
方案概述
面向企业级的质量管理系统，核心定位是打破质量信息孤岛，将质量管控贯穿设计、采购、生产、售后等环节。系统适配多个受严格监管的行业场景，可协助企业优化上市申请流程，推进纠正和预防措施（CAPA）流程，对接行业相关合规标准；通过把控零部件质量、优化生产过程，有助于降低制造误差，支持企业持续提升质量水平。
方案框架
方案亮点
◉ 生产与供应链质量协同
一方面可对接生产现场设备，实时采集车间的质量数据，记录产品生产过程中的偏差信息，便于快速定位工艺或设备层面的质量问题；另一方面能对原材料和零部件供应商进行质量监控，核查其是否遵守合作协议，保障采购资源的质量，实现采购与生产环节的质量协同。
◉ 闭环质量问题处理
可集中收集内外部的质量投诉和不合格产品信息，对 CAPA 流程进行全流程管理。支持规范定义质量问题、规划整改活动、分配责任团队，制定并跟踪即时措施及纠正预防措施的落地，有助于推动质量问题闭环解决，降低同类问题重复发生的风险。
◉ 合规管理与智能优化
内置适配多行业的合规管理机制，通过自动化的质量流程和集中的质量记录，简化内外部审计流程。此外还融入人工智能与机器学习能力，通过挖掘全生命周期的质量数据，生成质量洞察，为产品迭代和工艺优化提供数据支撑，实现主动式质量管控。
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