随着质量内涵由单一的产品质量演变为经营“大质量”,质量创新也不再仅仅局限于产品质量提升上,还延伸至领导、顾客、相关方等。现有质量创新研究集中于质量与创新关系、产品质量创新等方面,而从经营“大质量”角度对质量创新评价研究较少,因此,基于企业经营的质量创新评价研究较为必要。为此本文进行了以下主要研究工作:其一,在深入分析卓越绩效评价准则这个多层次、多指标评价体系的基础上,从领导、战略、资源等重要管理要素出发,结合质量创新的内涵,识别制造企业质量创新要素,建立制造企业质量创新评价体系。其二,引入D-S理论进行质量创新的评价。首先,鉴于质量创新评价体系中有定性指标也有定量指标,对于定性指标,应用云模型进行处理,在建立质量创新评价的等级标尺云的基础上,将评语转换为云模型,利用综合云合成每个指标下的多个专家的评价云模型,用云模型相似度得出每个定性指标的mass函数;对于定量指标的处理,则根据历年数据及同行企业的信息建立上下限,等区间划分确定mass函数。其次,在信息合成阶段,考虑到经典的D-S合成公式存在的不足,本文提出一种基于Pignistic概率函数和信息熵的合成方法,从函数自身信息出发进行信息融合,较好地解决了证据冲突的问题。最后,通过改进的合成公式完成对mass函数的信息融合,用基于mass函数的决策方法,确定指标的质量创新评价等级。其三,在建立制造企业质量创新评价体系的基础上,将上述基于D-S理论的质量创新评价模型应用于X企业。根据质量创新评价结果,对X企业的关键质量创新指标进行排序,识别关键指标,并提出了提升质量创新水平的对策。理论与案例分析表明,本文提出的制造企业质量创新评价体系、改进的合成算法以及建立的评价模型都能够实现预定的评价目标。基于D-S理论的质量创新评价方法可以系统、科学的评价制造企业的质量创新水平,能够较合理解释不确定信息的处理过程,具有可操作性。最后的评价结果以数据的形式呈现,使得计算过程更加的客观和直观。