信息技術的進步和用戶業務的發展不斷對現有的質量管理提出各種新的要求，打破了原有的質量管理模式，為質量管理理論、方法、工具和規則注入了新的內容。面對與軟件質量管理相關的諸多要素，人們會反思，保證產品質量的主線是什么？什么是逐步改善的路線圖？
　　實際上，上述問題的回答與質量管理的客觀需求密切相關，并不能回避一個核心任務，即“質量管理知識體系的發展趨勢與核心技術”。質量管理可分為數據管理、信息管理和知識管理。知識管理代表了管理的發展趨勢，需要數據挖掘技術的支持，為決策服務。

　　智能制造技術的應用有助于解決質量管理的難題。迄今為止，國內外關于質量管理的理論、方法和工具不少。但是質量問題還是普遍存在的，包括管理問題和技術問題。如果深究原因，不難發現，在質量管理的實施中，有些環節是難以控制的。

　　表面上看起來質量管理的各個方面都做到了，但是有很多模糊不清的地方和漏洞。如果不同的人對同一個問題進行分析和決策，得出的結論可能會大相徑庭，這就需要我們給予必要的控制。比如:如何分析質量原因？如何綜合應用質量分析工具？如何分組樣本？實時質量控制和自動化，以及系統建立的質量控制。在這個環節中，需要有經驗的管理者來把關和決策，因此智能制造技術將發揮重要作用。