质量管理是一门学问，除了通用的体系流程、专业的产品知识，还需要统计知识。这其中涉及的统计工具，数据建模，数据分析等都较为专业。而目前整个制造业都面临着大规模的自动化和数字化升级，生产中数字信息的采集也将更为便利，数字信息的规模也将更为庞大。而目前国内大多数的质量从业者都难接受到系统或专业的培训，对于统计工具的正确掌握和使用都存在不同程度上的难度。所以一款好的QMS系统就必然需要提供全面、专业的数据统计功能，且要尽量智能化来方便质量工作者的使用。

悟空QMS系统开发者就集合了一批长期具有相当经验的质量从业者，在数据统计功能中不只提供了常规要求常用的经典统计，也能够支撑大数据的建模与分析。

悟空QMS在应用上为方便用户使用，也开发有独立工具模块，相较Minitab等工具而言，有根据大部分工厂常用表单进行预设，同时在使用上进行有功能指引，极大的方便于用户使用。

1.单独的统计工具模块

2.带选用指引的功能表单

3.简易地录入操作、智能的输出

综上总结，我们认为一款好QMS至少：

1.对企业质量文化建设有良性促进作用

2.实现业务流程的信息化关联和闭环

3.全面强大且方便使用的统计能力

最后，我们就质量管理系统的选用提几点看法。

由于对于质量管理数字化方面，对于很多工厂来说，是一个崭新的课题，我们建议企业在选用时也必须特别关注以下几点：

1. 服务团队管理能力大于IT能力

质量管理其实并不只限于流程知识，仍需要很强的专业知识。如果平台仅是IT技术团队，是非常难从质量管理的本质，以及全面系统的对平台进行架构。所以在QMS选择时，需要也要关注平台的服务团队对质量管理的专业度，才能双方有利、有效、互补的完成系统的实施。

2.统计才是质量管理系统的内核

科学的质量管理是需要对制造过程的方方面面的信息进行处理，才能实现真正有价值有意义的质量管理。所以一个优秀的质量管理平台不单是仅满足于质量检验活动的执行记录，还应该能提供全面、科学、专业的统计与分析功能，能将数据信息去伪存真，去粗取精，由此及彼，由表及里，这才能抓住产品质量的本质，将数据信息回馈到公司的运营决策。

3.系统要生长的

企业的运营是动态的,包括所经营的产品,所涉及的工艺、设备等都会不断变化和优化。所以在平台的选用初期,选择功能架构更全面的,选择更开放互联的,选择更多数据功能对接的。企业可以优先满足但不应局限于短期需求,要有远视规划,选择能跟随和匹配企业成长需求的系统,避免系统断代废弃而带来的损失。