关于工业互联网的应用场景和业务价值，以及工业互联网与传统信息化工作的区别与联系，虽然在之前的数篇文章中都有谈及，但还是有部分读者反馈了各种疑问，并希望笔者能够结合具体的业务场景进行解释。本文中，笔者就以质量管理领域的应用为例，谈谈基于工业互联网的数字化质量管理解决方案。
大家知道，在制造企业中，从质量管理生命周期的角度看，质量工作主要分为三大块：质量计划、质量控制和质量评价。质量计划包括质量目标设定、质量功能展开（QFD）、质量检验计划和判定标准，等等；质量控制指价值链中设计、制造、采购、服务等各环节的过程质量管理；质量评价则主要是产品质量、过程质量等质量表现的评价、分析和反馈。以PDCA管理循环来划分，质量计划是“P”，质量控制是“D”，质量评价是“C”和“A”。
笔者在之前的多篇文章曾经说过，传统信息化工作场景主要是建立在基于过程（Process-Based）的基础上，强调流程集成和流水线式作业；工业互联网的应用场景则主要是数据驱动（Data-Driven）的业务监测、分析、模拟和计划。传统的信息化工作中当然也有报表分析等数据应用，但数据的即时性、准确性和完整性，数据应用的深入和广度，等等，还存在着很大的不足，以工业物联网、大数据、人工智能等数字化技术为技术栈的工业互联网正好可以弥补传统信息化在数据应用能力上的不足。因此，人们可以这么认为，基于工业互联网的数字化质量管理解决方案，是传统信息化质量管理上的完善和提升，是建立在基于流程的业务集成和数据驱动的业务分析和计划等双引擎驱动的基础上的。
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