进入21世纪，基于移动互联、大数据、云计算等新技术的发展及应用，工业进入一个新的发展阶段，全球主要经济体逐步制定了新的工业发展战略，例如德国工业4.0、日本“机器人新战略”、美国工业互联网计划；作为全球第二大经济体的我国也提出了“中国制造2025”，并将其作为我国实施制造强国战略目标的未来几年的行动纲领。
人工智能、区块链、深度学习等新技术和信息化得迅速、快捷的应用，各个企业逐步推进和采用大量新技术和新方法，持续提升企业的管理水平和运营效率，降低运营成本，提升产品质量控制水平和能力，持续改善综合品质，提升产品市场竞争力。
通过各种传感器能快速获得了更多的信息，海量数据和信息不断产生和输出；同时质量专业工具也随着信息化的普及而逐步得到了深入的推广和应用，例如SPC、MSA、FMEA。
质量专业人士如何在智能制造的趋势中与时俱进；如何跟上时代发展并更好的利用这些新的技术；如何将数据、信息与合适的质量工具进行有效结合，将数据转化为生产力？今天小编汇总和整理，希望能给各位带来一点的帮助和启发。
我们根据岗位职能和工作内容，对常见的77种质量工具应用进行整理和归纳，主要涉及岗位有质量工程师、现场质量管理工程师、产品/工艺工程师、供应商质量工程师（SQE）、内审员，详细质量工具应用场景如下：
质量工程师岗位质量工具应用：
体系策划及风险管理
质量过程控制
问题分析及过程改善
现场管理工程师质量工具应用：
过程执行和监控
产品/工艺开发工程师质量工具应用：
产品设计和开发
内审员工作质量工具应用：
内部审核和评价质量控制
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