在供应链全球化与市场竞争加剧的背景下，成本协同控制成为企业提升供应链竞争力的关键。传统质量管控因依赖人工检测、数据孤岛等问题，难以支撑全链条成本协同。本文聚焦质量数字化在供应链成本协同控制中的应用，分析当前技术局部落地、质量与成本联动不足、数据价值挖掘薄弱的现状，剖析数字化覆盖不全、协同机制缺失、技术支撑不足等问题，提出构建全链条数字化体系、建立协同机制、强化数据挖掘技术的对策，旨在推动质量数字化与成本协同深度融合，助力企业优化供应链成本结构，提升运营效益。

文/牟芹芹

一、供应链成本协同控制中质量数字化的应用现状

（一）技术局部环节落地

部分企业已在供应链关键环节引入质量数字化技术，如在采购环节通过智能检测设备采集原材料质量数据，在生产环节利用物联网传感器实时监控产品质量参数，在物流环节借助区块链技术记录运输过程中的质量状态。这些技术应用初步实现了质量数据的自动化采集与存储，替代了传统人工记录方式，减少了人为误差。但从整体来看，技术应用多集中于单一企业内部的局部环节，如生产企业仅关注自身生产过程的质量数字化，未延伸至上游供应商与下游分销商，尚未形成覆盖供应链全链条的质量数字化体系，无法为跨企业成本协同控制提供完整数据支撑。

（二）质量与成本联动不足

随着供应链管理理念的普及，企业逐渐意识到协同合作的重要性，部分企业与核心供应商、客户建立了初步的协同机制，在订单响应、库存管理等方面开展合作。但在质量与成本协同方面，仍存在明显短板：多数企业将质量管控与成本控制视为独立工作，质量部门仅关注质量达标情况，成本部门仅负责成本核算，二者数据不互通、目标不同步。例如，供应商为满足质量标准过度投入检测成本，而采购企业未及时共享质量数据以优化采购成本，导致供应链整体成本上升，无法实现质量与成本的协同优化。

（三）数据价值挖掘薄弱

企业在供应链运营中积累了大量质量数据，如原材料检测报告、生产过程质量记录、产品售后质量反馈等，但对这些数据的利用仍停留在 “存储—查询” 阶段，缺乏深度分析与价值挖掘。多数企业未建立质量数据与成本数据的关联分析模型，无法通过质量数据识别成本浪费点，如无法通过原材料质量波动数据预测后续生产返工成本，也无法通过产品质量反馈数据优化物流包装成本。质量数据的价值未被充分释放，难以支撑供应链成本协同控制的精准决策，导致成本控制仍依赖经验判断，缺乏数据驱动的科学性。

图1 全链条质量数字化体系构建流程图

二、质量数字化支撑供应链成本协同控制的核心问题剖析

（一）数字化覆盖不全

当前质量数字化应用多局限于单一企业或局部环节，尚未形成覆盖 “供应商—制造商—分销商—客户” 全链条的数字化体系。上游供应商可能仍采用传统人工检测方式，质量数据以纸质报告形式传递，无法实时同步至制造商；制造商内部各部门（如采购、生产、质检）的质量数据存储于独立系统，未实现互联互通；下游分销商与客户的质量反馈数据传递滞后，且格式不统一，难以快速整合至供应链核心数据平台。这种碎片化的质量数字化现状，导致供应链各环节形成数据孤岛，质量数据无法跨企业、跨部门高效流转。例如，制造商无法实时获取供应商原材料质量数据，只能在原材料入库后进行二次检测，增加检测成本与时间成本；分销商发现产品质量问题后，无法及时将数据反馈至制造商，导致问题产品持续流通，增加召回成本与品牌损失，严重制约供应链成本协同控制的效率。

（二）协同机制缺失

供应链各参与方（供应商、制造商、分销商）在质量与成本管控中缺乏统一的协同机制，导致目标不一致、责任不清晰。从目标层面看，供应商可能为降低自身生产成本而放松质量标准，导致制造商后续生产出现返工、报废，增加制造商成本；制造商为提升产品质量可能要求供应商采用高成本原材料，而未与供应商共同分摊质量改进成本，导致供应商积极性不足。从责任层面看，当供应链出现质量问题引发成本损失时，各参与方易出现推诿扯皮现象，如原材料质量问题导致生产延误，供应商可能归咎于制造商检测标准过高，制造商则指责供应商未按要求供货，缺乏明确的责任界定与损失分摊规则。此外，企业内部质量部门与成本部门也缺乏协同机制，质量管控措施未考虑成本影响，成本控制方案忽视质量风险，如为降低成本减少质量检测环节，反而导致后续质量问题频发，增加额外成本，无法实现质量与成本的协同优化。

（三）决策支撑不足

企业在质量数据价值挖掘方面，缺乏先进的技术手段与专业的分析能力，难以将质量数据转化为成本协同控制的决策依据。一方面，多数企业未引入大数据分析、人工智能等深度挖掘技术，仅能进行简单的质量数据统计（如合格率、缺陷率），无法挖掘质量数据与成本数据的隐性关联，如无法通过设备运行质量数据预测维护成本，也无法通过客户质量反馈数据优化库存成本。另一方面，企业缺乏兼具质量管控与成本分析能力的复合型人才，质量管理人员不熟悉成本核算逻辑，无法从成本角度解读质量数据；成本管理人员不了解质量标准与流程，难以结合质量数据制定成本控制方案。

三、优化质量数字化赋能供应链成本协同控制的实践对策

（一）构建全链条质量数字化体系

首先，企业需联合供应链核心参与方（供应商、制造商、分销商）共同搭建统一的质量数字化平台，明确平台的数据接入标准（如质量数据格式、采集频率、传输协议），要求各参与方将质量数据实时上传至平台。其次，打通企业内部各部门的数据壁垒，将采购、生产、质检、财务等部门的质量数据与成本数据整合至同一平台，实现数据互联互通。同时，建立数据质量管控机制，从数据采集、传输、存储到分析全流程进行监测，确保数据的准确性、完整性与实时性，如设置数据异常预警功能，当质量数据超出正常范围时，自动提醒相关人员核查，为供应链成本协同控制提供可靠的数据基础（如图1所示）。

（二）建立质量与成本协同机制

一是联合供应链各参与方制定统一的质量与成本协同目标，明确各环节的质量标准与成本控制指标，并签订协同协议，约定质量改进成本的分摊方式与质量问题损失的承担规则。二是建立跨企业的协同工作小组，由各参与方的质量、成本管理人员组成，定期召开协同会议，沟通质量与成本管控情况，共同解决协同过程中的问题。三是在企业内部建立质量与成本部门的协同机制，要求质量部门在制定质量管控方案时，需进行成本影响评估，并提交成本分析报告；成本部门在制定成本控制方案时，需征求质量部门意见，评估质量风险。

（三）强化质量数据价值挖掘技术

一方面，引入先进的数据挖掘技术，构建质量数据与成本数据的关联分析模型。例如，采用大数据分析技术挖掘设备运行质量数据（如故障频率、维护记录）与维护成本的关联关系，预测设备未来维护需求与成本，提前制定维护计划，避免突发故障导致的生产中断与额外成本；利用人工智能算法分析客户质量反馈数据（如投诉类型、频次）与物流成本、售后成本的关系，识别高成本的质量问题，优先开展改进。同时，搭建可视化分析平台，将质量数据与成本数据以图表形式呈现（如质量波动趋势图、成本构成分布图），让决策层直观了解质量变化对成本的影响，提升决策效率。另一方面，加强复合型人才培养，通过内部培训与外部招聘相结合的方式，培养既熟悉质量管控流程，又掌握成本核算方法与数据分析技能的人才。同时，建立人才激励机制，鼓励员工跨部门协作，参与质量与成本协同项目，提升团队整体的数据分析与决策支撑能力，让质量数据真正成为供应链成本协同控制的 “决策引擎”。

本文通过对质量数字化在供应链成本协同控制中应用的研究，明确当前存在质量数字化覆盖不全面、协同机制缺失、数据价值挖掘薄弱等问题。实践表明，通过构建全链条质量数字化体系、建立质量与成本协同机制、强化数据价值挖掘技术，可有效推动质量数字化与成本协同控制深度融合，打破数据孤岛、统一协同目标、释放数据价值，助力企业优化供应链成本结构，减少质量问题引发的额外成本，提升供应链整体竞争力。

（作者单位：新疆天润生物科技股份有限公司）

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬