随着近年来我国航空航天事业的蓬勃发展，航空航天产品的可靠性和稳定性要求也越来越高。电子元器件行业处于航天系统供应链的末端，保证其产品质量稳定、可靠，提高企业质量管理和控制能力，既是航天系统的必然要求，也是企业提高自身竞争力的重要手段。传统的电子元器件行业是典型的多品种小批量生产模式，质量控制停留在事后检验水平，而且检验后的质量数据缺乏共享和利用，目前大量质量报表的生成依赖于手工操作，效率低下，再加上规格型号众多，很难对这些产品进行统计过程分析，也无法及时发现生产过程中出现的质量问题，给企业的产品质量带来极大风险，电子元器件行业在质量管理和控制方面面临巨大的压力。本文在对电子元器件行业产品质量管理及控制相关的业务流程梳理和分析基础上，总结归纳了目前这类企业在质量控制方面存在的关键问题和业务瓶颈，然后基于相关业务流程对于质量检验过程中的检验标准和检验数据类型进行分解和重组，构建了电子元器件行业的质量信息模型。结合采集到的质量数据对于电子元器件行业的统计过程控制理论进行了分析，并基于相似性工序和数据变换理论生成行业的质量控制图。通过生产流程的分析，对于行业质量异常因素的来源进行了研究和总结，并结合BP神经网络的相关知识，对于控制图的模式识别进行了研究，总结了一般异常及特殊异常的识别方法，并为企业人员提供一系列异常排除的思路。最后结合全文的相关理论设计并开发了面向电子元器件行业的质量管理及控制系统。通过系统的实际应用，极大的提高了这类企业对于产品质量的管理和控制能力，提升了企业的工作效率。