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。