通过供应链质量管理系统采集数据并进行分析，是实现供应链全生命周期质量管理的关键一步。

1. 质量数据对接

（1）采集全量数据：

除了从供应商IT系统获取运营类数据外，我们可以在生产现场安装物联网设备，采集生产类数据。这样，就可以实时跟踪工厂生产状态、质量情况，达到全程跟踪生产过程的目标。同时，这些数据将作为后续数据分析的基础。

（2）建立多种类型的数据应用：

以供应商认证管理、制造管理、绩效管理和持续改进等方面为基础，建立各种类型的质量数据应用程序，实现质量全周期的管理。建议建立一系列智能制造的质量数据应用程序，例如针对模具监控和警报、喷漆生产监控和警报等，可实时管理生产过程质量。在绩效管理方面，可实时监控改善措施的执行状况，并对供应商进行多维评价，生成相应的审核报告。

2. 数据分析

通过对供应链质量数据的分析处理，可以展现各供应商产品质量的优劣势及发展趋势，并进行质量管控和优化采购策略，以提高采购物资的质量。同时，通过对质量问题进行复盘，避免重复出现类似问题，并系统地生成质量管理的知识。在分析数据时，我们需要深入了解每个数据集背后的含义，并尝试找出不同数据集之间的相关性。

3. 供应链质量管理系统的应用价值

传统的线下供应链质量管理方法存在人工成本高、效率低、管理效果有限等问题。而供应链质量管理系统可以使供应链质量管理更为精确、高效，实现质量信息智能采集，并帮助企业及时处理海量质量数据并实时共享。这将协同供应商提升质量管理水平，实现制造企业与供应链合作伙伴的共赢。同时，供应链质量管理系统可提供风险预警，缩短风险发现时间，实现质量问题的全程追溯，并减少因质量问题造成的损失。

在实践中，我们需要注意数据质量的有效性和准确性。我们需要建立科学合理且易于操作的采集标准，并指导供应商正确地采集生产数据。只有这样，才能让数据分析更为精准。

总之，在今天信息化时代，通过供应链质量管理系统采集数据并进行数据分析已经成为了企业提高供应链质量管理水平、优化采购策略、降低质量成本等问题得到解决的重要手段。