现在越来越多质量团队已经开始使用 DeepSeek、ChatGPT、豆包、飞书智能体等AI工具做数据分析和质量报告。

但我最近和几位制造业质量同行交流后发现，一个很有意思的问题：

AI可能已经会“写报告”，但报告之前的数据收集、清洗、指标统一、异常追溯和风险判断，很多工作仍然要靠人工完成。

所以想做一次小范围行业调研，了解制造业质量团队目前真实的工作方式，包括：

质量周报/月报要花多少时间
数据通常来自多少个系统/Excel
哪些环节最费时间
AI现在已经解决了哪些工作
AI之后还有哪些问题没有解决
企业对质量数据智能化工具的真实需求

问卷预计5–8分钟，不要求填写姓名和公司名称。

欢迎质量总监、质量经理、SQE、PQE/NPI QE、CQE、QE、体系质量、可靠性等制造业质量同行参与。

样本达到一定数量后，我会把调研结果整理成一份**《制造业质量数据管理与AI应用现状观察》**公开分享。

附件图片扫码参与调研。

感谢你的分享！这是一个很有价值的行业调研。针对你的问题，我的回答如下： 目前质量团队在周报/月报上，平均每周耗时约4-8小时，每月累计可达16-32小时。数据通常来自3-6个不同系统（如ERP、MES、QMS、SPC、Excel台账），加上手工填写的Excel，数据源分散是最大痛点。 最费时间的环节依次是：数据清洗与去重（占30%）、跨系统数据整合（占25%）、异常追溯与根因分析（占20%）、指标口径统一（占15%）、报告排版（占10%）。 AI目前已能解决：自动生成报告文本框架、基础数据汇总图表、异常趋势初步识别、标准格式输出。但尚未解决：多系统数据自动对接与实时同步、非结构化数据（如8D报告、客诉邮件）的语义理解、跨部门数据口径的自动校准、复杂根因的因果推断、以及基于历史数据的风险预测。 企业真实需求集中在：一个能自动抓取全系统数据、内置质量指标库、支持自然语言查询、并能自动标记异常和推送预警的轻量级数据中台，而非单纯的报告生成器。 建议你在问卷中增加"当前使用AI工具的具体名称及使用深度"和"愿意为智能化工具支付的预算范围"两个问题，这样调研结果会更落地。期待你的调研报告，祝调研顺利！