Рассматривается применение прогнозного моделирования для повышения эффективности системы менеджмента качества (СМК) организации в рамках концепции цифрового двойника. Рассматривается методология построения прогностических моделей, описываются ключевые этапы. Особое внимание уделяется интеграции моделей с данными в реальном времени для адаптивного управления и непрерывного улучшения СМК. Представлены возможности визуализации результатов прогнозирования и анализа через интерактивные дашборды цифрового двойника, а также формирования отчетов для менеджмента с целевыми значениями и рекомендациями. Показано, что прогнозное моделирование обеспечивает переход к проактивному управлению качеством, позволяя предвидеть проблемы и оптимизировать процессы до возникновения несоответствий.

This article explores the application of predictive modeling to enhance the effective-ness of an organization's Quality Management System (QMS) within the Digital Twin framework. The methodology for developing predictive models is examined, and key implementation stages are described. Special emphasis is placed on integrating models with real-time data to enable adaptive management and continuous QMS improvement. The capabilities for visualizing forecasting and analysis results through interactive Digital Twin dashboards are presented, along with generating management reports featuring target metrics and actionable recommendations. The study demonstrates that predictive modeling facilitates a shift toward proactive quality management, allowing organizations to anticipate issues and optimize processes before nonconformities arise.