供方档案管理、供方质量审核、供应链质量追溯、供方绩效可视化、供方索赔、供方风险预测、协同质量改进。

通过建立数智化评估系统，对供应商的资质、生产能力、质量体系、过往业绩等进行全面、实时的评估和打分。构建数智化看板，以直观的图表形式展示供应商的质量绩效，包括交货合格率、退货率、质量投诉次数等关键指标，借助数智化工具，实现对供应商的远程审核，查看其生产现场、质量控制流程等，减少实地审核的成本和时间，搭建数智化协同平台，企业与供应商可以在平台上共同探讨质量问题，制定改进计划，并跟踪改进措施的执行情况，运用数据分析，对潜在供应商的质量数据进行深入挖掘，为采购部门选择优质供应商提供科学依据等。

检验模板制定、检验标准制定、各阶段质量检验控制（进料、过程、首末件、巡检、成品检、出库检等、检测数据集成、SPC\MSA管控、不良品控制、质量持续改进、质量追溯管控、质量成本分析、质量知识库及横向展开。

通过数智化平台，重构和优化质量业务流程，实现体系、标准与作业流程深度结合，实现检验到整改到改善到经验库到横向展开的全生命周期管理及闭环。为每个产品赋予唯一的标识码，通过扫描或录入相关信息，实现从原材料采购、生产加工、检验测试到销售售后的全流程质量数据追溯，便于在出现质量问题时迅速定位原因和责任，基于历史质量数据和机器学习模型，预测可能出现的质量问题，提前调整生产工艺和参数，预防质量事故的发生；对海量的生产质量数据进行挖掘和分析，找出质量问题的规律和趋势，为企业的质量改进和决策提供数据支持。

变革管理规划、质量文化规划与执行，体系文件申请、分发、签收、版本、权限等全生命周期管理，审核计划、审核任务、审核执行、不符合项追踪、改进验证等全过程管理。

通过直观的仪表盘展示质量目标完成情况、关键质量指标的走势等，为管理层提供实时、准确的质量体系运行状况，将质量手册、检验标准、操作规范等文件进行数智化管理，方便员工随时查阅和更新，确保质量体系的一致性和唯一性，通过数智化平台提交审核申请，系统自动根据审核类型、时间要求和审核员可用性进行智能排程，对审核中发现的问题建立数智化跟踪台账，实时监控整改措施的执行进度和效果，确保问题得到有效解决。

产品实验标准及方法维护、实验委托、实验过程监控、实验原始数据、实验报告、实验数据分析、实验资源、实验人员、实验设备效率及稼动率分析。

通过对实验流程进行数智化建模，分析流程中的瓶颈和优化点，提高实验效率和质量，利用自动化仪器和数据接口，直接将实验过程中产生的数据自动采集到数智化系统中，减少人工记录的误差和时间成本，取代传统纸质实验记录，以数智化形式记录实验的详细步骤、结果、分析和结论，支持多人实时协作和版本控制，设置质量控制指标和阈值，对实验数据进行实时监控和分析，一旦出现异常数据及时发出警报，通过数智化平台对实验室的人力、物力资源进行合理分配和调度，提高资源利用效率。运用大数据分析和机器学习算法，挖掘实验数据中的潜在规律和趋势，为实验方案的改进和研究方向的决策提供依据。

客户档案、客诉管理、8D报告、一页纸报告、顾客满意度调查、售后退换货、行业客退率及标准分析、产品市场趋势分析、改善措施执行追踪。

建立数智化的客户质量投诉管理系统，实现投诉的快速登记、分类、分配和处理，同时，对投诉数据进行深入分析，找出质量问题的根源和共性，推动整体质量的提升。创建数智化的知识库，包含常见的质量问题解答、产品使用和维护指南等，方便客户自主查询和解决一些简单的质量相关问题，提高客户的满意度。通过实时收集和分析客户的质量反馈数据，以直观的图表和报表形式展示给管理层和相关部门，便于及时做出决策和采取行动。