践行“六大控制七个零”和“充分准备、一丝不苟、万无一失、一次成功”的工程建设全过程精细化管理理念，落实“标准化、集约化、一体化、契约化”基本管理原则。

　　聚焦经验反馈，凝练良好实践，建立知识管理机制，助推全产业链整体最优、工程管理能力协同进阶，久久为功打造中核集团工程建设领域新质生产力。

　　随着信息技术的发展，互联网、大数据、人工智能等新技术推动，数字化转型成为提升质量管理的关键驱动力。中国核电工程有限公司积极投身于这一变革之中，通过深度整合数据分析与人工智能等技术手段，探索并实践质量管理的新路径。公司运用数据可视化技术，构建了实时、动态的质量监测与预警体系，极大提升质量管理的时效性与精准度，为即时干预并纠正质量问题提供强有力的技术支持。同时，借助大数据分析能力，深入挖掘质量数据背后的复杂关联关系与潜在规律，精准识别出潜在的质量风险与改进机会，为施工质量的持续优化与提升奠定坚实的数据基础与决策依据。这一转型不仅为自身的发展注入强劲动力，更为整个行业乃至更广泛领域的质量管理变革提供经验与启示。

　　中核工程的质量保证基础业务，是以PDCA（P为质量策划、D为质量控制、C为体系监测、A为持续改进）循环为主的全面质量管理。其中，质量计划主要包括项目质量目标完成情况监控；质量控制主要指对于核电项目从科研、设计、采购到土建施工、安装施工、调试的全过程的质量管理；质量监测主要包括项目文件审查、质量信息报告、质量监督检查等QA和QC的体系监测活动；质量改进主要包括对质量问题的系统性分析及经验反馈。

　　公司质量管理的数字化程度不高，未能有集中的系统完成对质量的统一管控，每个板块均有自己独立的系统，且各系统之间的业务逻辑、存储交互等有很大的不同，许多业务数据无法跨系统流动，存在数据孤岛，难以打通和共享。

　　公司很多业务流程以及数据的传递还未完全实现信息化，还有部分是通过线下纸质文件以及线上文件传递，质量数据收集的来源非常多，数据难以及时获取和实时追溯。

　　不同业务部门对于业务的理解不一致，导致质量指标的统计方式不一。例如，不符合项的开启时间，有的项目是以公司审核时间计算，有的项目是以最后一级批准时间计算。

　　此外，不同的业务板块所使用的信息系统的数据定义和标准都不统一。即使是同一个系统，不同项目之间使用的数据定义也不一致。

　　一些业务流程在开发过程中并未考虑充分的质量管理需求，并不能准确提取所需质量信息，需要进行开发再处理。在各系统上，均有大量冗余数据以及暂未被挖掘的数据资产沉淀在设备上，难以将数据形成支撑决策的有效信息。

　　由于绩效指标具有不同定义，报表的频次多样（日、周、月、季、年等）；采集方式繁杂，有的是全量采集，有的是增量采集。指标评价的维度多样，统一展示困难。

　　聚焦公司当前的现状和问题，根据设计、采购、施工、调试等板块的业务数据以及质量管理数字化平台的业务需求，中核工程先期完成了质量驾驶舱的建设。质量驾驶舱主要功能为接入质量数据、对质量数据进行数据治理、对数据进行分析与利用、数据可视化展示、决策支持。

　　质量驾驶舱主要建设以下五个功能模块：数据采集与集成、数据分析与预警、质量控制与追溯、质量管理与决策、文化建设与创新。这五个模块相互关联、相互促进，促使质量数据不断完善、质量管理智能化水平不断提升。

　　数据是质量数字化转型的基石。质量管理数字化平台建立了质量数仓用来采集、存储、处理和分析质量数据。根据质量保证的基础业务，质保部梳理了各系统来源的数据现状，拆分了数据指标的分析维度，评估了质量数据的可利用率，制定了质量数据提取的维度与方案，并且制定了标准化的元数据，对数据进行清洗和整合，完善了相关的数据治理规范和流程。以此确保数据准确、完整、一致、可靠，为公司的质量业务提供准确、全面的数据支持。

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　　数据的分析与预警是质量管理数字化平台的核心能力。质量管理数字化平台利用数据挖掘、人工智能等技术，提供众多数据分析的方法与模型，可以对质量数据进行深度的钻取及挖掘分析，通过对数据充分利用，可发现隐藏在数据中的潜在质量问题和相关规律，提前预警潜在的质量风险，使数据可以上下贯通，有效提升质量数据的利用率与价值，为公司多维的数据分析与决策提供强有力支撑。

　　质量管理数字化平台将数据从源头获取，减少数据流转路径，打破原有数据壁垒，建立跨部门的质量管理业务，优化现有的质量管理流程，统一质量管理标准和规范，去除冗余和低效环节，提升公司各环节各流程的质量管理效率，实现对质量业务的全流程控制。通过跨部门的质量团队建设，可以使原有的设计、采购、施工、调试等各环节的设计人员参与到质量管理中，促进质量信息的共享和协同，并且通过引入适合自身业务需求的技术和工具进行质量分析，进行针对性的反馈和调整，促进质量管理工作持续改进。

　　数据可视化是质量管理数字化转型效果最直观的体现。质量管理数字化平台通过数据可视化技术，将收集到的质量数据以直观的图表、画像等形式实时准确呈现，通过设置不同的颜色标识以及预警阈值等方式，可以使公司管理层一目了然地了解质量状况，对发生的质量问题进行快速响应和处理，提升公司整体质量管理效率。

　　质量管理数字化平台搭建了质量知识库和案例库，并且加入了非结构化的数据内容及搜索预览、辅助编写文件报告等功能，将精益管理、敏捷管理等质量管理的办法与数字化工具技术相结合，为员工提供方便快捷的学习借鉴资源平台，提升员工对质量管理的重视程度，形成全员参与、持续改进的质量管理数字化转型文化氛围，使得每个人都能参与到数字化的创新和实践中。

　　1. 效率显著提升。质量管理数字化平台通过自动实时的数据抓取，减少了人工操作和纸质文档的使用，大大提升了数据的质量，降低了错误率。通过自动化和智能化的质量分析，减少了等待和重复劳动的时间，从而加快了业务流程的高效运转。

　　2. 决策更加科学。质量管理数字化平台使得质量管理数据更加透明和可视化，通过数据图表趋势以及量化评价的结果，可以更精准把握各业务领域的质量状况，为公司决策层提供更加全面的数据支持和更准确的决策依据。

　　3. 数据推动创新。质量管理数字化平台通过对数据更精确、更深层次的挖掘应用，可以使得各业务领域生产过程中的潜在质量问题及时暴露，提升质量管理智能化水平，推动质量管理领域的技术创新和管理创新。

　　4. 促进管理成熟。通过质量管理数字化平台的使用，各业务流以及质量管控人员可以借助对数据的智能分析以及深度挖掘，制定更加科学合理的质量目标以及质量评价方法，促进质量管理工作实现更科学、更完善、更有效、更成熟的跨越提升。