以下是一些关键考虑因素，从而将工业和质量的成熟演变带入相关环境之中：
质量1.0可追溯到几千年前，并描述了质量专业的最早起源；
质量2.0的概念是从工业革命中产生的，这一时期正如弗雷德里克 W. 泰勒在其1911年出版的《科学管理原则》一书中所描述的那样，通常被称为“泰勒时代”；
质量3.0从泰勒时代发展到20世纪末并受到了沃尔特A. 休哈茨终其一生所发现的物理学领域重大成果的影响，休哈茨在其1931年出版的《产品质量的经济控制》一书中将其在物理学领域所发现的重大成果应用于生产环境并因此使这一重大发现成为质量3.0的基础，这一时期相当于当前向数字化转换的模拟进程时期；
质量管理人员现在必须积极应对研究和开发工作，而且必须将质量思维纳入整体业务系统的设计之中以支持生产运行；此外，专业人员的综合素质能力改革必须使他们有充分的准备，以便全面参与到这一数字化管理新时代进程中去。
未来展望
质量领域在未来的前进道路上必须借鉴这些经验教训。20年后，质量专业人员的工作是什么？他们将应用什么方法？根据对目前情况的观察，笔者得出以下三方面猜想：
1. 将重点从面向运营任务来创建和执行质量战略，转换到将质量作为一种战略，更多地应用于整个组织。质量思维将等同于组织运营管理系统中的财务思维，正如丰田管理系统所证明和规定的那样，质量战略已经超越了众所周知的丰田生产系统。
2. 质量专业人员和数据科学家之间的区别将被一种新的方法所取代，这种新方法可以被称为“协作分析方法”。“协作分析方法”将采取一种结构化和科学化地进行问题调查、诊断和纠正的方式，把所有持续改进活动整合为一个综合性强、跨职能以及贯穿于整个组织的方法。此外，协作分析将会给予生产系统的技术方面与行政系统的人员方面平等的信任。自2014年以来，国际质量管理学院一直在对这一方法进行研究。
3. 数据分析工具将更趋成熟，以结合一种进行探索性数据分析的新方法。这种新方法将用来识别令人感兴趣的合理小数据群（戴明将其描述为“列举方法”）的大数据方法，与确定潜在原因和可能存在于历史数据集中详细模式（戴明称之为一种分析方法）的小数据方法相结合。许多新的分析方法将与这一变化相联系，例如詹姆斯·杜阿尔特提出了7种可用于数据探测的分析工具以及其他更加高效率使用数据的方法。另一种技术可能被称为“被动实验设计”，即利用统计计算系统，对一个大数据集中的多个因素中的自然相互关系进行分析。
