三维天地TQM（Total）质量大数据国家高新技术产品标准化试点单位

制造业是立国之本、强国之基、大国经济的“压舱石”。 增强制造业质量优势，对于推动产业链中高端迈进、构建新发展格局、加快经济高质量发展具有重要意义。

以大数据为代表的新一代信息技术与质量管理深度融合，产生质量大数据，不断提升质量管理活动全要素、全价值链、全产业链的数字化、网络化、智能化水平。制造业，加快制造业发展。 数字化转型。

为充分发挥大数据等新一代信息技术对质量提升的基础支撑作用，助力制造业高质量发展，工业和信息化部发布了《质量大数据白皮书》 》（以下简称《白皮书》），重点阐述优质大数据的边界内涵和结构。 就制度、资源建设、实施路径、发展趋势、实践案例等进行研究探讨。

图：优质数据资源系统编目

在识别质量数据资源、构建质量数据资源系统目录时，白皮书从产品生命周期角度将企业质量大数据资源系统划分为产品设计质量数据、供应链质量数据、产品生产质量数据和质量数据。产品售后操作及维护。 根据设计、供应链、供应链等五维数据的特点和属性，将质量数据和产品报废回收质量数据五个维度划分为十五个三级类别和四十二个四级类别。生产、售后运营和维护以及报废回收质量。 项目形成企业质量大数据资源系统编目参考架构。

北京三维天地科技有限公司作为产品质量大数据国家高新技术产品标准化试点单位，致力于国家质量基础设施（NQI）信息化实施服务，参与起草了一系列相关国家标准。数据管理。 在数据标准化、优质大数据相关领域，我们一直是国内具有竞争力的技术先行者。

经过多年的技术积累，三维天地TQM（Total）质量管理平台是根据公司全生命周期质量管理需求，结合三维天地在检测、研发、质量控制、质量保障方面的信息化建设经验，通过研发管理自主研发的。系统 RDMS。 实验室信息管理系统LIMS和质量管理系统QMS三大管理系统功能的融合，成为质量大数据系统的重要环节，为制造企业质量数字化提升带来成熟的一体化解决方案。

双威世界全面质量管理 (TQM) 基本概述

图：质量管理思维的发展阶段

三维天地TQM遵循当前主流管理思想，基于云计算和大数据技术。 汇集了RDMS、LIMS、QMS的业务管理功能和质量管理功能，构建了完整的质量数据管理平台，为企业提供整体质量大数据。 规划填补研发端、生产质控端、质量保证端的数据资源空缺，通过业务功能提升研发、测试、QA工作的合规性和效率，保证数据输入的质量和流转效率。优质大数据的来源。

三维天地TQM具有强大的数据采集、整合、分析和应用能力，可以帮助企业构建全面的质量管理体系。 该平台集成了RDMS、QMS和LIMS三大系统，实现企业内部数据的无缝连接和共享，在质量管理过程中发挥着重要作用。

图：3D World SW-TQM 功能矩阵

其中，研发管理系统RDMS从研发进度、研发预算、研发质量三个角度对研发项目的全生命周期进行管理。 还通过ELN、配方设计、工艺设计、研发数据统计、关联分析等能力辅助研发流程，完善研发流程。 研发阶段的质量数据管理能力。

LIMS根据各行业实验室质量体系的管理要求，构建了针对不同行业的LIMS解决方案。 从实验室的业务流程到质量管理要求进行全面的管理和改进，并结合物联网技术实现仪器数据采集，建立全面的实验室流程数据完整性管理机制。

QMS根据QA部门的管理范围，设计文件管理、培训管理、供应商管理、发布管理、不合格品管理、偏差管理、纠正和预防措施、质量风险、质量管理等全业务域管理流程。投诉等，并可以汇总研发、生产质量控制等过程的数据，建立完整的质量统计视图，为企业质量管理提供完整的信息工具。

三维天地的TQM产品集成了RDMS、QMS和LIMS三大系统，形成统一的数据管理和分析平台，为生产实验室的质量改进提供了一整套信息工具。

三维天地TQM在质量大数据系统中的应用

三维天地的TQM平台通过各个业务功能模块指导研发、测试、质量控制、QA人员开展日常工作，同时收集质量数据。 它可以数字化地收集和管理企业产生的各种质量数据。 能够从不同的业务流程中获取标准化的质量数据，保证数据的准确性和一致性。

基于各业务流程中采集的质量数据，三维天地TQM平台可以通过成熟的数据分析和建模功能，帮助企业对质量大数据进行规划和建模。 通过分析和挖掘大数据，可以找出质量问题的根本原因，发现潜在的改进机会，并预测未来的质量趋势。

此外，三维天地TQM还提供了SPC、判断规则、趋势预警、统计分析等多种分析工具和算法，并可以通过人工智能挖掘质量数据之间的相关性，支持更深入的质量分析。

借助三维天地自主研发的商业智能分析平台，各类质量数据可构建可视化仪表盘实时呈现，并可根据需要构建多个大屏统计驾驶舱，实时监控关键管理数据。

综上所述，三维天地TQM系统功能齐全，可全面覆盖研发实验室、检测实验室/质控实验室、质保部门的日常业务管理。 通过全面质量管理，企业可以有效地收集研发过程、质量控制过程、测试过程和质量保证过程中的关键质量数据。 这些数据对于生产企业的质量控制至关重要，是不可或缺的重要组成部分。

制造企业在梳理质量大数据的过程中，不仅要重视生产过程中质量数据的采集，更不能忽视研发、质量控制、QA过程中的数据采集。 只有研发——生产——才应该在整体数字架构设计中得到充分考虑。 只有通过质量控制-售后+质量保证的全过程质量数据管理，才能真正达到质量大数据管理的目标。 只有在这些数据的基础上，通过进一步的数据应用和挖掘，才能建立符合企业现状的分析模型，最终改善企业。 质量管理能力和市场竞争力。

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