高端装备制造业质量管理转型的路径思考

□ 唐应伟 欧阳林寒 周德群

高端装备作为先进制造业的核心产业，是提升制造业核心竞争力、实现新型工业化、建设制造强国的重要支撑。从工程实践看，高端装备在复杂系统条件下的质量问题往往具有隐蔽性、累积性和传导放大效应，单一环节失效可能引发系统性质量风险。当前我国高端装备制造业质量管理仍存在风险前置识别不足、管控工具应用零散、流程数字化水平参差不齐等短板，亟须从管理理念、运行机制、技术手段多维度系统推动质量管理体系转型升级。

高端装备制造业质量管理转型面临的主要问题

质量风险识别与管控前置不足。高端装备具有产品体系复杂、技术集成度高、研制周期长、可靠性要求极高的特点。当前行业质量管理仍较多聚焦于生产制造和成品检验环节，对设计研发、工艺策划等前端阶段的风险识别重视不够。质量隐患随设计定型、生产推进不断累积放大，在产品研制后期发现的质量问题，其修复成本通常是设计阶段的5—10倍，不仅大幅抬高项目投入，甚至影响交付周期和装备可靠性。这种重末端管控、轻前端预防的管理模式，已成为制约高端装备质量提升的关键瓶颈。

同时，质量管控工具应用存在碎片化问题。高端装备制造业参与主体多、流程复杂度高，质量问题往往不是由单一因素引起的，依赖单点、局部质量工具难以全面刻画风险演化过程。一些企业在工具应用中存在形式化、模板化倾向，导致质量管理难以从经验驱动走向数据驱动。

另外，质量管理数字化应用深度不足。不少制造企业数字化转型仍局限于单一业务场景，数据通常分布在不同系统中，尚未形成覆盖研发、生产、检验和售后等环节的质量数据体系。相关调查显示，企业内部实现质量数据互联互通的占比大约只有30%，部门间数据壁垒突出。这种数据分散的状态，使得企业难以及时开展质量风险研判，不利于系统化治理。

高端装备制造业质量管理转型的实现路径

传统质量管控模式已难以适配高端装备制造业的高复杂度发展需求，需要以风险预防为导向，并将其贯穿产品全生命周期。在具体实施过程中，一方面强化风险闭环管理。应持续跟踪设计、工艺、装配和试验等环节中出现的风险点，并逐步形成可闭环的质量风险管理方式。另一方面建立动态风险评估机制。高端装备产品往往呈现小批量、高复杂度的特征，单次评估难以反映真实状态，需进行实时数据采集，对风险变化进行动态分析。同时以问题导向整合质量工具应用体系，在技术评审、工艺评估以及异常处理等关键环节中合理引入相关工具，真正发挥其问题识别、辅助决策的支撑作用。

高端装备制造业过程链条长、环节多，需要引入数字化手段分析各环节之间的潜在风险，可从流程和数据两方面入手：一方面重构质量管理数字化流程，梳理设计、生产、试验、交付全过程中的关键控制点，结合质量管理信息系统、制造执行系统等数字化平台，实现质量活动全程可追溯；另一方面夯实质量数据底座，推进跨部门数据整合归集，破除数据孤岛，规避信息碎片化偏差。在此基础上，采用机器学习、统计分析等工具分析质量变化趋势，推动质量管理从事后处置向事前预判、过程干预转变。

质量管理数字化转型离不开组织机制与人才队伍的协同支撑。一方面，促进制度保障与技术应用协同提升。引导企业持续优化管理方式，纳入风险管理与数字化应用考核指标，从而实现全流程可控、数据驱动决策、风险提前预警。另一方面，强化专业能力与人才支撑。高端装备质量管理人员需兼具工程技术功底与数据分析能力，企业应常态化开展数字化技能培训，打造适配数字化转型需求的专业化人才梯队。

（作者单位：南京航空航天大学经济与管理学院；本文系江苏省社科基金项目“数智驱动江苏省先进制造业高质量发展的机制与路径研究”〈项目编号：25GLB012〉阶段性成果）