《智慧工厂质量管理规范》

ICS03.120.20

CCSA00

团体标准

T/CCAAXX—XXXX

智慧工厂质量管理规范

Codeforqualitymanagementofsmartfactory

（征求意见稿）

202X-XX-XX发布202X-XX-XX实施

中国认证认可协会发布

目次

目次............................................................................II

前言............................................................................II

1范围...............................................................................1

2规范性引用文件.....................................................................1

3术语和定义.........................................................................1

4组织环境...........................................................................2

5组织机构...........................................................................2

6组织环境............................................................................3

7智慧工厂装备技术....................................................................3

8增材制造技术........................................................................3

9智慧工厂信息技术....................................................................3

10智慧工厂管理.......................................................................5

11管理体系检查、分析、评价与改进.....................................................6

T/CCAAXX-202X

智慧工厂质量管理规范

1范围

本文件给出了智慧工厂质量管理的要求，以及智慧工厂设计过程中的一般要求。

本文件适用于智慧工厂建立、实施、保持和持续改进其质量管理体系以及智慧工厂的建设及智能化

改造等，也可作为外部评价的依据。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T19001-2015质量管理体系要求

GB/T38129-2019智能工厂安全控制要求

GB/T38846-2020智能工厂工业自动化系统工程描述类库

GB/T38847-2020智能工厂工业控制异常监测工具技术要求

GB/T38848-2020智能工厂过程工业能源管控系统技术要求

GB/T38854-2020智能工厂生产过程控制数据传输协议

GB/T39173-2020智能工厂安全监测有效性评估方法

GB/T39474-2020基于云制造的智能工厂架构要求

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

智能工厂smartfactory

利用具备分析、推理、判断、构思和决策等能力的智能设备及其控制系统进行产品生产、制造的部

门。

【GB/T38854-2020，定义3.1.1】

3.2

智慧工厂smartfactory

通过具备了自我学习、自行维护能力的系统，实现了人与机器的相互协调合作达到生产目的部门。

3.3

云制造cloudmanufacturing

一种基于网络的、面向服务的智能制造新模式。它融合发展了现有信息化制造（信息化设计、生产、

试验、仿真、管理、集成）技术与云计算、物联网、服务计算、人工智能等新兴信息技术，将各类制造

资源和制造能力虚拟化、服务化，构成制造资源和制造能力的服务池，并进行统一的、集中的优化管理

和经营，从而用户只要通过网络和终端就能随时随地地按需获取制造资源与制造能力的服务，进而智能

地完成其产品全生命周期各类活动。

【GB/T29826-2013，定义2.1.3】

3.4

1

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云制造服务cloudmanufacturingservice

基于云制造技术的制造服务，服务内容包含论证服务AaaS、设计服务DaaS、生产加工服务FaaS、

试验服务TaaS、仿真服务SimaaS、维护维修服务MRaaS、经营管理服务MaaS、集成服务InaaS等。

【GB/T29826-2013，定义2.1.4】

3.5

云制造服务平台cloudmanufacturingserviceplatform

支持产品全生命周期各类活动，支持各类制造资源与制造能力的感知与接入，虚拟化、服务化，搜

索、发现、匹配、组合、交易、执行、调度、结算、评估等，支持用户的普适使用，支持分散的制造资

源和制造能力集中管理、集中的制造资源和制造能力分散服务的支撑环境以及工具集。

【GB/T29826-2013，定义2.1.5】

3.6

机器人robot

用于工业自动化应用的自动控制、可再编程、多功能操纵器可编程三轴或多轴，固定或移动式控制

型工业机械装置。

3.7

传感器sensor

在监控范围内检测物体、障碍或受被侧对象影响的元件，用于提供探测或测量的电信号或数据。

示例：限位开关、接近开关、压力传感器，振动传感器、应变仪、光电探测器。

3.8

制造执行系统manufacturingexecutionsystem

能通过信息传递对从订单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理的系统，用于实现生产计

划管理、生产过程控制、产品质量管理、车间库存管理、项目看板管理等，提高企业制造执行能力。

4组织环境

4.1理解组织及其环境

制造工厂应基于自身条件，根据国内建筑行业制造业产业政策和发展趋势、自身的行业地位确定各

种外部和内部因素，并进行监视和评审。

4.2理解相关方的需求和期望

智慧工厂应确定相关方及其要求，并监视和评审。

智慧工厂与体系建设有关的相关方应包括但不限于政府、建设单位、用户、行业协会、供方（供应

商、外包方）、竞争对手等。

4.3确定体系建设的范围

智慧工厂应依据所提供的产品和服务确定质量管理体系范围。适用时，质量管理体系范围应覆盖其

管理权限范围内的智慧工厂设计、智慧工厂建造以及组织的职能部门。

4.4管理体系及其过程

智慧工厂应确定质量管理体系所需的过程及其在整个组织中的应用。

5组织机构

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5.1智慧工厂应设立质量管理部门，并规定其组织和协调质量管理工作的职能。

5.2相关部门应根据智慧工厂需要和规定要求，设置相应的质量管理岗位。

5.3各层次质量管理部门和岗位的设置，应满足资源与需求匹配、责任与权利一致的要求。

6组织环境

6.1企业信息系统架构

企业信息系统架构应反映一个企业的信息系统中各个组成部分之间的关系，以及信息系统与相关

业务、相关技术之间的关系，包括以下部分：

a）第0层：定义实际生产制造过程，代表生产设备（如数控机床、工业机器人、成套生产线等）。

b）第1层：定义生产流程的感知和执行活动，代表各种传感器、变送器和执行器等，时间范围：

秒、毫秒、微秒。

c）第2层：定义生产流程的监视和控制活动，代表各种控制系统和数据采集与监视系统，时间范

围：小时、分、秒。

d）第3层：定义生产期望产品的制造运行管理活动，包括生产调度、详细排产、优化生产过程、

维护运行和其他辅助过程，时间范围：日、班次、小时、分。

e）第4层：定义管理工厂或车间所需的业务相关活动，包括建立基本的工厂/车间生产计划；资源

使用、运输、物流、库存等的管理，时间范围：月、周、日。

6.2智慧工厂的架构

智慧工厂的架构在组成上应主要分为企业层、管理层和集成自动化系统三大部分。

7智慧工厂装备技术

智慧工厂建设制定包括但不限于以下方面的装备技术：

7.1机器人技术：

a)人可在一定距离处直接操纵其进行作业的机器人。

b）可按预先给定的程序、条件、位置等信息进行作业的程序控制机器人。

c)由人操纵机器人执行任务，并记录这些动作的示教再现机器人。

d)根据计算机程序提供依据的数控机器人。

7.2数控机床技术

智慧工厂应根据业务形态配备数控车床、数控铣床、数控钻床等。

8增材制造技术

智慧工厂应根据行业属性及业务场景，考虑配备液体材料增材制造系统（liquid-basedAMsystem）、

固体材料增材制造系统（solid-basedAMsystem）和粉末材料增材制造系统（powder-basedAMsystem）

等增材制造技术的可能性。

9智慧工厂信息技术

9.1人工智能技术

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智慧工厂配备的人工智能的应包括：搜索技术、知识表示和知识库技术、抽象和归纳技术、推理技

术、联想技术等。

9.2自动识别技术

智慧工厂应配备包括但不限于一下内容的自动识别技术：

a)条形码技术；

b)光学字符识别技术;

c)语音识别技术;

d)生物识别技术;

e)射频识别技术。

9.3工业大数据技术

智慧工厂应配备相应的工业大数据技术，来进行抓取、管理和处理的数据集合，增强智慧工厂的决

策力，工业数据包括但不限于以下内容：

a)生产经营数据：如来自ERP、PLM系统的数据，CAD、CAE等的数据；

b)设备物联数据：传感器等其他通过物联网连接的设备所产生的数据；

c)外部数据：企业活动产生的其他数据和影响企业生产经营的数据。

9.4工业云技术

智慧工厂应配备工业云技术，降低用户对客户端的依赖，能在任意地点使用多种形式的终端进行信

息共享、访问、处理等操作。工业云技术包括但不限于以下分类：

a)虚拟化技术；

b)网络通信技术；

c)人机交互技术；

d)协同集成技术；

e)信息安全技术。

9.5工业互联网技术

智慧工厂应形成基于全面互联而形成数据驱动的智能，网络、数据、安全的工业互联网，涉及层级

机构包括但不限于以下内容：

a)网络层面，基于信息模型的互通互操作成为支撑多元异构数据流转的集成核心；

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b)数据层面，感知控制层、数字模型层、决策优化层是工业互联网数据功能的基本层次；

c)安全层面，工业互联网安全功能关注包括可靠性、保密性、完整性、可用性等涵盖信息安全及

功能安全在内的多个层面。

10智慧工厂管理

10.1制造运行管理

智慧工厂应建设制造执行系统（MES）为企业提供包括制造数据管理、计划排产管理、生产调度管

理、工作中心/设备管理、工具工装管理、制造成本管理、项目看板管理、生产过程控制、底层数据集成

分析、上层数据集成分解等管理模块。对MES的要求包括但不限于以下内容：

a)MES对整个车间制造过程进行优化，而不是单一地解决某个生产瓶颈；

b)MES必须提供实时收集生产过程中的数据的功能，并做出相应的分析和处理；

c)MES需要与计划层和生产控制层进行信息交互，通过企业的连续信息流来实现企业信息全集成。

10.2精益生产管理

10.2.1智慧工厂应建立消除浪费和持续改进意识。

10.2.2智慧工厂应建立企业的经营和运营两个层面的目标。

10.2.3智慧工厂应建立灵活性、流程导向、零缺陷、标准化、透明化、拉动、以人为本和持续改进原则。

10.3信息物理系统

智慧工厂应建立可控、可信、可扩展并且安全高效的信息物理系统（CPS）网络，信息物理系统应

实现但不包括以下内容：

a)以数据与模型为驱动；

b)感知与控制的交互和闭环；

c)内嵌的计算能力；

d)连续与离散的异构；

e)严格的目标与时空约束。

10.4人机交互

智慧工厂应建立包括但不限于以下内容的人机交互特点：

a)适当的任务；

b)适当的学习成本；

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c)个性化和适用性；

d)符合用户期望；

e)可自我描述；

f)可控性；

g)允许误差。

10.5安全防护

智慧工厂应制定信息安全管理体系，实现信息漏洞管理、主机安全、数据安全，避免数据丢失造成

损失。

11管理体系检查、分析、评价与改进

11.1监视、测量、分析和评价

11.1.1总则

智慧工厂应依据策划的要求，对质量管理体系及其运行过程进行监视和测量，包括目标、生产和服

务提供过程的主要参数、关键绩效指标、过程能力等进行测量和评估，以分析和评价管理体系的绩效和

有效性。

11.1.2顾客满意

智慧工厂应监视顾客对其需求和期望已得到满足的程度的感受。可针对产品和服务的质量反馈、价

格、进度、参建企业之间的沟通与协作、顾客抱怨、投诉、纠正措施等进行顾客满意度调查，并留存记

录，以利于分析、评价和改进管理体系。

11.1.3分析与评价

智慧工厂应通过信息收集、统计技术、管理状态确保分析结果的有效性。应利用分析结果进行评价

但不限于以下内容：

a)智慧工厂相关的法律法规、标准规范的执行情况，知识管理的情况；

b)智慧工厂市场需求、潜在问题预测、改进需求及发展趋势；

c)外部供方的管理能力和绩效。

11.2内部审核

11.2.1智慧工厂应进行内部审核策划，根据管理需求制定和实施年度审核计划，明确审核的内容、时

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机、步骤、人员安排、审核责任、组织管理、记录和发现问题时的处理要求。

11.2.2体系管理部门应确保具有相应的能力，且不应审核自己的工作。适用时，内部审核应包括但不

限于下列内容：

a)智慧工厂法律法规、标准规范和工程合同的执行情况；

b)管理制度及其作业文件的落实情况；

c)各层次管理职责的落实程度；

d)质量目标的实现效果，尤其是智慧工厂产品和服务质量的符合程度；

e)企业和相关方质量整改要求的落实情况；

f)审核结果应形成文件，对于审核中的不合格情况应提出整改要求，并形成记录。

11.3改进

11.3.1总则

智慧工厂管理的改进应包括但不限于下列内容：

a)管理过程改进，如质量方针、质量目标、管理机构、管理制度、管理方法等方面的改进；

b)管理措施改进，如采用信息化系统、实时监控、信息传输、信息溯源等；

c)智慧化能力的提升改进。

11.3.2不合格和纠正措施

11.3.2.1智慧工厂应采取措施控制产品和服务提供过程的不合格。当出现不合格时，包括来自投诉的

不合格，企业应：

a)采取应对措施；

b)评审、分析、确定不合格的原因；

c)当确认不合格是由外部供方的原因所致时，应要求外部供方采取纠正和纠正措施，并评价措施

的有效性。

11.3.2.2智慧工厂应保留成文信息，如记录评审和分析不合格的原因，记录采取报废、返工、返修和降

级的纠正措施。

11.3.3持续改进

智慧工厂应监视改进活动的实施并评价其结果的有效性，应按下列过程持续改进：

a)识别改进机会，途径可包括但不限于下列内容：

1)监视、测量、分析和评价工厂生产产品和服务过程；

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2)从企业内部和外部收集的广泛信息源中；

3)从质量改进的过程或结果中。

b)改进策划，包括改进的质量目标、技术方案、技术措施、资源组织、方法等；

c)采用科学的智慧工厂建设方法，并加强质量管理体系运行的监督和控制；

d)评价质量管理体系改进效果。

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CCAA团体标准草案编制说明

基本信息

中文智慧工厂质量管理规范

标准草案名称

英文Codeforqualitymanagementofsmartfactory

☑制定□修订

项目类型计划编号2022TB020

（被修订标准名称及编号：）

起止时间2022年07月-2024年12月

北京中建协认证中心有限公司、中国汽车工业工程有限公司、清华大学、阿里巴巴集团

控股集团有限公司、上海宝冶集团有限公司、中国建筑东北设计研究院有限公司、南京

标准起草单位

埃斯顿自动化股份有限公司、江苏长电科技股份有限公司、友达光电（苏州）有限公司、

广东精工智能系统有限公司、江苏大洋精锻有限公司

王海山、王丽、何其飞、刘栋、顾明、童波、何兵、张铭、李美衡、张强、李晓明、张

起草组成员

丽丽、张龙亮、胡海洋、李强、田晓雨、贾玉玲

项目调整情况无

背景、目的和意义

我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领《中国制造2025》开宗明义地指出：

“制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。打造具有国际竞争力

的制造业，是我国提升综合国力、保障国家安全、建设世界强国的必由之路。

随着信息通信等技术，特别是互联网和物联网的快速发展，数据呈现爆发式增长，

每年增长50%，海量的数据已成为社会基础性战略资源，为经济发展带来了巨大的新动

能，数字经济以超出我们预测的速度呈指数比例在扩张。

数字经济与传统经济范式不同，具有信息的零边际生成成本、复制无差异性、实时

性强等特征，颠覆了农业经济和工业经济中物质、能量要素的独占性、排他性。未来在

背景

制造业中，通过无所不在的联接，无所不在的数据，无所不在的信息，无所不在的软件，

带来了无所不在的智能，实现研发、装备、生产、产品、服务、管理的泛在联接、全局

最优，从而不断优化资源的配置效率，提升生产率，培育基于数据驱动的经济发展新动

能。作为数字经济的重要组成部分，数字化转型对制造企业的转型升级尤为重要。

近些年，随着全行业进行数字化转型，我国众多工厂也进行了“数智化”升级改造，

但在智慧化改造过程中存在的诸如各模块间有信息孤岛、工厂运营存在黑箱、数据采集

自动化不足等问题同样突出。

目的标准编制目的包括：

—1—

(1)提升质量管理水平：为智慧工厂提供系统化的质量管理框架，帮助企业提升产

品和服务的质量水平。

(2)促进数字化转型：指导企业在数字化转型过程中，如何有效整合新技术以优化

质量管理流程。

(3)提高生产效率：通过标准化的管理流程和技术应用，帮助企业提高生产效率，

减少浪费。

(4)增强市场竞争力：通过提升产品质量和生产效率，增强企业在国内外市场的竞

争力。

(5)确保安全与合规：确保智慧工厂在运营过程中符合相关法律法规和行业标准，

保障信息安全和生产安全。

(6)推动持续改进：建立持续改进的机制，鼓励企业不断优化其质量管理体系和生

产流程。

(7)支持可持续发展：促进资源的有效利用和环境保护，支持企业的可持续发展目

标。

(8)促进行业协同：通过统一的标准，促进智慧工厂之间的协同合作和信息共享。

通过这些目的，标准的编制旨在为智慧工厂提供明确的质量管理指导，推动行业整

体水平的提升。

制定本规范主要意义如下：

有助于促进制造业加强技术升级先进的数字化技术是制造业进行数字化升级的根

本。在制造业企业进行数字化升级过程中，使用国际先进的技术可增加制造业企业的生

产效率，降低生产成本，在行业的竞争中，在面对国际市场的竞争中更加具备竞争力。

通过智慧工厂认证可有效推动制造业企业数字化升级改造中增强技术升级，采用更加先

进的数字化技术，实现业务融合。

一、有助于促进制造业打通信息孤岛

意义

“数智化”升级改造实现数据的自动流转至关重要，信息孤岛会造成“数智化”升

级改造效果大打折扣，通过智慧工厂认证可有效推动制造业企业打通各个模块间的信息

通路，实现数据间的数据自动流转，实现真正的数字化生产。

二、有助于促进制造业更加全面数字化转型

制造业企业进行数字化转型不是单点的数字化技术的应用，更不是某几方面的升级

改造，而是体系化的数字化升级。通过智慧工厂认证有助于推动制造业企业进行全面的

数字化转型，真正实现“数智化”工厂。

工作简况

标准主要起草人王海山、王丽、何其飞、刘栋等负责标准内容、框架，标准文本的起草和修改，顾明、

任务分工童波、何兵、张铭、李美衡等负责标准的查新、资料和实际调研，张强、李晓明、张

丽丽、张龙亮、等负责对标准内容补充、提出修改意见，胡海洋、李强、田晓雨、贾

—2—

玉玲等负责标准的统稿及应用推广。

2022年1-4月，中建协认证中心进行资料和实际调研;

2022年5月，中建协认证中心提出立项;

2022年7月，启动起草组成员征集和组建工作;

主要工作过程2022年11月，组织召开了第一次标准起草组会议，形成标准框架草案

2023年6月，组织召开了第二次标准起草组会议，形成标准草案

2023年12月，组织召开了第三次标准起草组会议，对标准草案进行修改

2024年8月，组织召开了第四次标准起草组会议，形成标准征求意见稿。

标准编制原则和确定标准主要内容的论据

本标准编制主要遵循以下原则

(1)科学性原则：标准的制定应基于科学的理论和方法，确保其内容的准确性和

可靠性。应充分利用现代科学技术成果，结合智慧工厂的实际需求，确保标

准具有科学依据。

(2)系统性原则：标准应涵盖智慧工厂质量管理的各个方面，包括设计、生产、

管理、监控等环节。确保标准的内容系统完整，能够全面指导智慧工厂的质

量管理活动。

(3)实用性原则：标准应具有较强的可操作性，能够在实际应用中有效指导智慧

工厂的质量管理。应结合行业特点和企业实际情况，确保标准易于理解和实

施。

标准编制原则

(4)前瞻性原则：在制定标准时，应考虑到智慧工厂未来的发展趋势和技术进步，

确保标准具有一定的前瞻性，能够适应未来的发展需求。

(5)一致性原则：标准的制定应与现有的国家标准、行业标准和国际标准保持一

致，避免重复和冲突，确保标准的协调性和统一性。

(6)可持续性原则：标准应支持智慧工厂的可持续发展，强调资源的有效利用和

环境保护，促进企业的长期发展。

(7)创新性原则：鼓励在标准中引入创新的管理理念和技术方法，推动智慧工厂

质量管理的持续改进和创新发展。

通过遵循这些原则，智慧工厂质量管理规范的标准将能够有效指导企业的质量管

理实践，提升智慧工厂的整体管理水平和竞争力

—3—

在制定智慧工厂质量管理规范标准时，主要论据包括：

(1)行业需求分析：研究当前制造业的需求和挑战，特别是智慧工厂在提高生产

效率、质量控制和灵活性方面的需求。

(2)技术发展趋势：考虑物联网、大数据、人工智能、云计算等技术在制造业中

的应用趋势，以及这些技术对质量管理的影响。

(3)现有标准和法规：参考现有的国家标准、行业标准和国际标准，如ISO9001、

GB/T19001等，确保新标准与现有标准的兼容性和一致性。

(4)最佳实践和案例研究：分析国内外智慧工厂的成功案例和最佳实践，提炼出

确定标准主要内有效的质量管理方法和策略。

容的论据(5)专家意见和行业反馈：征求行业专家、学者和企业的意见，确保标准的制定

过程充分考虑各方的需求和建议。

(6)市场竞争力：研究智慧工厂质量管理对企业市场竞争力的影响，确保标准能

够帮助企业提升竞争优势。

(7)可持续发展目标：考虑智慧工厂在资源利用、环境保护和社会责任方面的要

求，确保标准支持企业的可持续发展。

(8)风险管理：分析智慧工厂可能面临的质量风险，制定相应的管理措施和应对

策略。

通过这些论据，可以确保智慧工厂质量管理规范标准的制定具有科学性、实用性

和前瞻性，能够有效指导企业