引言：党的十八届五中全会提出，要“树立质量第一的强烈意识，提高供给体系质量，加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。习近平总书记在十九大报告中强调：“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。国务院《质量发展纲要（2011—2020年）》提出：“充分利用信息技术，整合质量信息资源，建立重点行业、重点产品的质量安全风险监测、评估、预警体系，强化产品质量安全风险信息的共享”。

一、大数据分析在企业质量管理中的作用

降低成本。传统企业质量风险监测数据收集主要以抽样调查，缺乏系统性和全面性。而大数据分析技术的出现，使企业质量风险监测实现了由抽样调查向全面分析转变，有效避免了抽样调查中存在的信息不完整、代表性不足等问题。提升效率。企业质量风险监测主要以人工收集数据，效率低、准确率低且工作量大。而大数据分析技术可以快速收集并存储大量数据，通过对数据的分析可以得到数据背后隐藏的信息，进而制定相应的质量风险管理措施。

二、大数据分析技术在质量风险监测中的优势

通过大数据分析技术对企业质量风险信息进行采集、整理、存储、分析，可以挖掘出企业质量风险的内在规律，为企业的质量风险管理提供可靠的决策支持。传统的质量风险监测技术主要包括人工收集和计算机采集两种方式，人工收集往往会耗费大量的人力和时间，且数据量大且存在遗漏问题；计算机采集虽然速度快，但数据的准确性和全面性无法得到保证。

三、企业质量风险预警机制构建

3.1企业质量风险概念

风险是指某一事物的不确定性，表现为对未来事件的概率分布、后果和影响的预期。企业质量风险是指由于外部环境或内部因素等因素的变化，导致产品质量偏离既定标准，给企业造成损失或损害的可能性。根据风险产生原因可以分为：社会风险、经济风险和技术风险。社会风险主要是由于企业质量管理体系不健全、质量意识淡薄、生产经营管理不规范等因素导致的。

3.2企业质量风险预警机制意义

（1）有利于企业提高产品质量水平，增强企业的竞争力。通过风险预警机制的建立，可以提前发现产品在生产、流通、消费过程中存在的问题，及时采取措施，以避免产品质量安全事故的发生。（2）有利于政府部门监管执法。通过风险预警机制的建立，可以及时发现和消除产品质量安全隐患，防止各类质量安全事故发生。（3）有利于社会公众对产品质量安全的监督。通过风险预警机制的建立，可以有效提高企业质量风险管理能力，建立社会公众对企业产品质量安全信息的反馈渠道，使消费者可以对产品质量状况有一个直观、全面的了解，从而增强消费者对产品质量安全的信心。

3.3构建企业质量风险预警机制的关键要素

质量风险预警机制的关键要素，首先是建立在大数据分析基础之上，将产品质量数据、质量评价数据和企业质量管理数据有机结合在一起。其次，大数据分析系统需要强大的运算能力和分析能力，这就需要企业对质量管理数据进行深层次挖掘和分析。最后，大数据分析系统需要一定的可视化技术来呈现这些数据。基于大数据分析的质量风险预警机制可以充分利用大数据的优势，将风险预警机制与信息技术结合起来，对企业生产经营中的各种质量风险进行及时、准确、全面的分析与监控，帮助企业在质量风险发生前做出准确判断并及时采取应对措施，从而达到控制和化解质量风险的目的。

四、基于大数据分析的企业质量风险预警机制设计

4.1大数据分析在质量风险预警中的应用

通过对质量数据进行采集和处理，构建质量风险预警指标体系，确定指标权重，然后结合质量风险预警模型进行预警。首先，根据产品质量问题的类别和严重程度进行数据筛选，根据数据的属性对数据进行预处理，确保数据的真实性、有效性。然后，对数据进行标准化处理，利用SPSS软件中的Statistics Analysis模块对各项指标的数值进行统计分析，确定各指标的权重。最后，利用数据挖掘技术，从企业大量质量数据中提取具有预测意义的信息。利用这些信息构建质量风险预警模型并进行风险预警分析。

4.2数据采集与处理

首先，以“四个面向”为原则，面向消费者、面向生产者、面向政府。即：面向消费者，主要收集产品质量和服务信息；面向生产者，主要收集产品质量和服务信息；面向政府，主要收集政府关于质量和服务信息；面向企业，主要收集企业的产品质量和服务信息。其次，采用数据挖掘方法对采集到的数据进行筛选、清洗、转换、存储等处理。首先将原始数据转化为可供数据挖掘的格式（例如：XML）；然后采用数据挖掘方法对原始数据进行处理，利用分类或聚类等方法将处理后的数据按照一定的规则划分为不同的类别（如：产品类别、产品生命周期类别、企业类别等）；最后将处理后的数据存入数据库中。

4.3风险评估与预警模型构建

风险评估与预警模型的构建是基于大数据分析的企业质量风险预警机制构建的关键，主要分为三个步骤：首先，通过采集、分析和整合企业内外部环境信息，建立企业质量风险预警指标体系；其次，通过对上述指标体系进行客观评估，从而构建具有针对性的质量风险预警模型；最后，利用大数据分析技术对采集和整合后的数据进行风险评估和预警。基于大数据分析的企业质量风险预警模型构建可采用层次分析法进行风险评估和预警指标体系设计，并通过对数据的采集、分析和整合，建立具有针对性的企业质量风险预警模型。

结语

本文通过对大数据分析技术在企业质量风险监测中的应用进行分析，指出大数据分析技术能够对企业质量风险信息进行收集、整理、存储、分析，并利用大数据分析技术构建企业质量风险预警机制，提高了企业的质量风险管理水平。同时，大数据分析技术在企业质量风险预警中的应用可以为政府监管部门提供全面准确的质量信息，使监管部门能够及时发现并消除产品质量安全隐患。在今后的研究中，应进一步完善大数据分析技术在企业质量风险预警中的应用，促进大数据分析技术与其他信息技术融合发展，为提高产品质量风险监测效率提供参考。

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