“数智化浪潮下，精确把握用户需求是企业保证产品质量的最大挑战。”9月1日，在中国质量（成都）大会上，上海交通大学中国质量发展研究院执行院长潘尔顺接受《每日经济新闻》记者采访时表示。

　　谈到产品质量管理，他认为，当下技术迭代加速，质量管理进入以 大数据 和 人工智能 全面深度应用为标志的数智化时代。叠加过剩经济下的供需不相配，企业面临的内外部环境都发生了巨大变化。

　　对外，企业面临的市场在变。互联网业态下行业竞争加剧，企业面对更加个性化、多元化的市场需求。同时，技术加速迭代使得产品的生命周期缩短。这意味着企业务必在短时间内不断推出新产品，保证产品质量成了很大的挑战。

　　向内，企业的制造模式也在发生变革。为迎合客户的个性化需求，企业无法再局限于工业时代的规模化制造，而是要通过 大数据 和 人工智能 ，为消费者提供定制化的产品。

　　数据，这项企业数智化转型的珍贵资产，真正要用起来却困难重重。“以往的质量管理方法其实不适应越来越多的数据。”潘尔顺指出，在转型中，传统企业不仅不适应 大数据 场景，有时候连小数据也用不好。从产品设计、制造到售后服务各个环节，企业都有很大的局限性。

　　可以说，传统制造业企业虽然在努力进行数智化转型，但它们仍然面临着巨大的困境。

　　在顶层设计上，强化质量工作不断加码。今年2月《质量强国建设纲要》公布，涵盖8个方面的27项重点任务及7个专项工程，明确了质量强国建设的方向目标和重点任务。

　　《纲要》印发后，数智化赋能质量管理怎样在地方落地？潘尔顺认为，各地政府首要任务是搭建公平的市场竞争环境。“怕就怕市场中出现劣币驱逐良币的现象。”在他看来，好的市场环境能够保证企业提升产品质量后更好地产出，调动企业的投资意愿。

　　一个不容忽视的现实处境是，数智化转型因为投资大、周期长、见效慢，对企业特别中小企业来说优先级靠后。即便部分企业有意愿，也负担不起。因此，政府有责任搭建公共服务平台，设置专项资金帮助中小企业实现关键共性技术的攻关。

　　同时，产业发展需要政府做好顶层规划，设立清晰的战略目标、规划和保障，集企业合力共同落实。