SMART Quality Cloud 质量云工业互联网平台，面向制造业数字化、网络化、智能化的需求，依托物联网、云服务、大数据技术的应用，从质量出发，基于质量数据采集、测量管理、数据分析功能，实现质量信息和设备信息等互联可视及数据共享。面向中小企业，提供更多方便，快捷的质量管理服务；面向供应链质量全面管控与质量数据预测性分析，提供供应链数据打通、设计交互、信息共享、质量透明化与可追溯的工业互联网平台。平台致力于提供更多业务扩展机会，推动质量数字化变革，助力企业转型升级，打造共享、共赢的智慧质量新生态。

技术特点：

1）实现质量检验工艺数据的源头一致性、标准化、中心化
2）打通工艺和检验的信息壁垒，实现实时传递与反馈
3）资源利用更大化，合理分配检测任务
4）检验任务执行和协同效率提升，显著降低数据采集难度和成本
5）过程异常情况及时发现、响应、干预
6）将过程质量数据统一标准、结构化、集中存储，实现数据资产化
7）有别于传统MES，本系统基于全过程要素收集的质量数据以BOM的结构形式进行组织和展示，形成完整产品数字化质量档案，有利于质量深度溯源和根因分析
8）充分发挥质量数据的价值，使得工艺参数过程持续优化
9）通过专家系统分析模型，实现部分场景的实时感知与决策

SMART Quality在功能实现上，从质量数据管理和质量业务管理双维度，涵盖从产品设计质量、供应商质量、来料质量、生产质量、成品质量及售后质量的管理，到最后形成知识管理这七大方面的管控，功能框图如下：

  1. 设计质量管理，包括：设计质量策划、FMEA管理、检验计划管理、检验规则管理、质量数据标准、新产品验证。

  2. 供应商质量管理，包括：供应商质量数据、供应商报告管理、供应商评价与绩效、新产品验证管理。
  3. 来料质量管理，包括：来料质量数据、来料报告管理、质量问题处理、质量索赔管理。
  4. 生产质量管理，包括：检测资源管理、检验规则管理、质量任务管理与监控、生产质量数据管理、生产综合报告管理、检具及计量管理。
  5. 产品质量管理，包括：产品质量数据管理、产品质量问题管理、产品质量追溯管理。
  6. 售后质量管理，包括：售后质量信息、市场满意度调查、质量问题管理、质量索赔管理。
  7. 知识管理，包括：文档管理、标准管理、体系管理、质量故障库、知识专家库。

最终，通过SMART Quality智慧质量的应用，将产品设计环节的质量检验规划的结构化、数字化，生产制造环节的检测任务执行和数据采集监控的网络化、自动化，以及质量数据分析、质量问题反馈的智能化全面贯通，实现QMS质量管理系统方案落地，不断提升质量水平。