1760年以来，人类工业社会从手工劳作时代相继经历工业1.0、工业2.0和工业3.0等多次变革，并于当下掀起工业4.0产业变革浪潮。自第二次工业革命中后期、美国管理学家弗雷德里克·温斯洛·泰勒创建科学管理方法以来，每一次工业革命都使生产方式、运作效率等发生改变，进而带来质量管理领域的革新。当前智能制造背景下，质量管理数字化登上历史舞台。2023年，中共中央、国务院印发《质量强国建设纲要》，提出“构建数字化、智能化质量管控模式”。《制造业质量管理数字化实施指南（试行）》将制造业质量管理数字化定义为：通过新一代信息技术与全面质量管理融合应用，推动质量管理活动数字化、网络化、智能化升级，增强产品全生命周期、全价值链、全产业链质量管理能力，提高产品和服务质量，促进制造业高质量发展的过程。
质量管理数字化是质量管理模式的新发展阶段。LNS研究院前首席分析师丹·雅各布将质量4.0定义为全面质量管理的数字化及对质量技术、流程和人员产生的影响。与传统的质量管理模式相比，质量管理数字化不仅对组织内部结构、流程、信息传递、响应速度等产生了量的变化，对质量管理的基本原则和质量理念等也产生了质的变革。质量管理数字化强调动态质量、一切质量皆可量化，围绕全业务链，对质量相关的一切活动实施最大限度的标准化和数字化，通过以变应变、动态进化的方式实施质量管理。技术方面，面对海量、高增长率和多样化的大数据，传统质量分析工具已经难以胜任，质量管理数字化引入了云技术、大数据、边缘计算、区块链、深度学习等工具技术和方法。流程方面，传统质量管理中的研发、工艺、制造、销售等各环节大多较为独立，数据的流通与交互较弱，存在信息隔膜，流程运行及响应速度受限，质量管理数字化则注重产品全生命周期各环节的互联互通与系统集成，通过接口等方式使底层数据贯通，促进信息共享与各部门的协同，提高响应速度与生产效率。人员方面，因质量理论与科研生产趋于融合，质量管理部门、人员终将回归科研生产序列，质量管理数字化发展阶段的质量从业人员应为实践经验丰富、创新能力强、高素质复合型的高端技术人才，相比于传统技术人员和质量人员，更强调学科的实用性、交叉性与综合性。
质量管理数字化是智能制造技术在质量领域的应用。制造技术是所有科学技术的实现技术，从而转化为生产力。而智能制造是先进信息科学技术与先进制造技术不断深度融合与发展的产物，且不是静止的，是持续迭代与不断演进的。智能制造的关键技术主要包括工业物联网、大数据、数字孪生、人工智能等。一方面，智能制造技术提高质量管理的效率，如工业物联网能够为企业提供大量的数据，且采集的数据集大小已经远超过企业手动收集的数据集，其细节层次也只能通过高级计算功能进行分析；对比基于纸张的数据收集和耗时几周甚至几个月的手动数据分析，工业物联网和大数据可实现对生产过程的实时洞察，以快速改善质量绩效；此外，大数据技术还可帮助企业从海量数据中挖掘重要的趋势、触发因素和领先的质量指标。另一方面，智能制造技术改变质量控制的方法，如基于机器学习建立模型，向模型中载入大量数据进行训练，自动调整和改进算法，使设备可以从数据中学习并提高性能；基于机器视觉，实现自动检测与不合格产品及缺陷的识别，改变传统人工视觉检查产品质量的低效率和低精度，例如，犀牛智造“品控RQAS”首创多媒体监控能力，对生产过程中的质量数据进行采集和分析，配合视频分析算法，可以更精确地进行质量控制和问题预警，使得全程无人化质量管理得以实现。
质量管理数字化以质量大数据为重要支撑。数字化技术背景下，数据成为与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素，是推动经济高质量发展的新动能。2020年3月20日《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置的体制机制的意见》将数据纳入生产要素；2023年10月25日，国家数据局正式挂牌，彰显了国家对数据的生产要素和资源属性的高度重视。但对大多数企业来说，目前数据还不是一种可以用来提升竞争力的资产，与数据有关的现状往往还是昂贵的存储系统、无效备份、数据“沉睡”、复杂的管理问题等，其主要原因有数据的爆炸式增长、数据的非结构化与碎片化等。而工业大数据围绕典型智能制造模式，以产品数据为核心，极大延展了传统工业数据范围，梳理了产品全生命周期各环节产生的各类数据及相关技术和应用，包括工业大数据平台、数据处理、数据管理和数据流通等，可有效提升数据的利用价值，同时以数据流为主线，全流程建模，推动形成智能化设计、智能化生产、网络化协同制造和智能化服务等应用场景，为智能制造模式的发展与成熟应用提供有力支撑。质量大数据来源于工业大数据，是质量管理数字化目标实现的关键与重要支撑，如江汽集团搭建了以“FAS-QMS-大数据”为核心的质量数字化架构，通过5G、大数据、边缘计算、人工智能等技术的综合应用，实现了“人-机-料-法-环-测”的全面互联与感知，成功打通从底层数据采集到质量预防全过程质量管理数据流。