工業提質增效，經濟高質量發展，都離不開高質量的管理體系、高質量的生產系統、高質量的工業產品。而這一切，都與質量大數據密切相關。

制造業是立國之本、強國之基、大國經濟的“壓艙石”，增強制造業質量優勢對于推動產業鏈中高端躍升、構建新發展格局、加速經濟高質量發展具有重要意義。

以大數據為代表的新一代信息技術與質量管理深度融合產生質量大數據，不斷提升制造業全要素、全價值鏈、全產業鏈質量管理活動數字化、網絡化、智能化水平，加速制造業的數字化轉型。為發揮大數據等新一代信息技術對質量提升的基礎支撐作用，助力制造業高質量發展，工業裝備質量大數據工業和信息化部重點實驗室聯合工業和信息化部電子第五研究所賽寶智庫組織相關單位編寫了《質量大數據白皮書》。

白皮書圍繞質量大數據的邊界內涵、架構體系、資源建設、實施路徑、發展趨勢和實踐案例等方面進行研究。白皮書給出質量大數據參考架構統領全文，包括數據視角、技術視角和業務視角三大視角，其中數據資源是價值起點，技術支撐是工具，業務落地是目標，數據、技術、業務三個視角統籌推動質量大數據的建設。

從實際工業系統來看，工業設備的狀態、工藝數據、產品數據、反饋調整操作等數據是作為質量大數據的不同要素進行融合分析的，而工業互聯網是將這些數據進行網絡化管理的系統。

工業場景中為了更好地研究設備運行和產品加工的具體內部應力、形變、損傷、振動等多種難以觀察的質量數據，常用工業數字孿生技術將工業實體模型與其物理特性數據相結合，通過各類孿生算法模型，完成物理實體的數字空間映射。

對企業來說，一個底層數據源如設備的工況數據可能被用于支持多個業務應用領域，因此質量大數據和其他工業大數據常常存在多種交叉。

質量大數據的要素維度高、類型多樣但樣本偏少，這些特點也促發了人工智能的很多新課題，例如小樣本學習、多模態學習、聯邦學習等。

區塊鏈可以作為質量追溯的支撐技術，實現產業鏈不同企業間的產品標識的鏈接機制，也為產業鏈的質量協同優化和聯邦學習典型技術基礎。