Статья посвящена разработке и валидации модели зрелости инженерной инфраструктуры качества предприятия, учитывающей рискоориентированный подход и требования международных стандартов в условиях цифровой трансформации и усложнения продукции. Цель исследования создать комплексную пятиуровневую модель зрелости, интегрирующую процессный и риск- ориентированный подходы с положениями стандартов ISO 9001:2015, ISO 31000:2018 и ISO/IEC 25010 и предназначенную для самооценки и стратегического развития систем качества. В работе использованы методы системного анализа, синтеза и сравнительного обзора моделей CMMI-DEV, TMMI и релевантных стандартов, а также неструктурированное анкетирование и глубинные интервью с 64 экспертами из 45 промышленных и ИТ-предприятий для выделения ключевых областей процессов, артефактов и метрик инженерной инфраструктуры качества. На основе этих данных разработана пятиуровневая структура (Фрагментарный, Формализованный, Интегрированный, Управляемый данными, Оптимизируемый) и опросник из 112 вопросов, апробированный на выборке 128 предприятий; статистическая обработка (кластерный анализ, корреляционный анализ, ANOVA B IBM SPSS Statistics) позволила распределить предприятия по уровням зрелости и установить сильную отрицательную корреляцию между уровнем зрелости и показателями плотности дефектов и среднего времени устранения инцидентов ( $(r=-0,96$ и г $=-0,92)$. Показано, что ключевым барьером является переход к интегрированному уровню, обеспечивающему кратное улучшение КРІ качества, а дальнейшее движение к уровням, управляемым данными и оптимизируемым, связано с формированием data-driven культуры и глубокой интеграцией количественного управления рисками. Дополнительно доказано, что использование ISO/IEC 25010 как основы для системы метрик статистически значимо сокращает время перехода между уровнями зрелости. Обсуждаются практическая значимость модели как инструмента самооценки, бенчмаркинга и планирования развития, теоретический вклад в концепцию жизненного цикла систем качества и направления дальнейших исследований, включая отраслевую адаптацию и создание программных средств автоматизации оценки.
The article is devoted to the development and validation of a maturity model for the engineering quality infrastructure of an enterprise that incorporates a risk-based approach and the requirements of international standards in the context of digital transformation and increasing product complexity. The aim of the study is to create a comprehensive five-level maturity model that integrates process-based and risk-based approaches with the provisions of ISO 9001:2015, ISO 31000:2018, and ISO/IEC 25010, designed for self-assessment and strategic development of quality systems. The study applied methods of systems analysis, synthesis, and comparative review of the CMMI-DEV and TMMi models and relevant standards, as well as unstructured questionnaires and in-depth interviews with 64 experts from 45 industrial and IT enterprises to identify key process areas, artifacts, and metrics of the engineering quality infrastructure. Based on these data, a five-level structure (Fragmentary, Formalized, Integrated, Data-driven, Optimizing) and a 112-item questionnaire were developed and tested on a sample of 128 enterprises. Statistical processing (cluster analysis, correlation analysis, ANOVA in IBM SPSS Statistics) made it possible to distribute enterprises across maturity levels and reveal a strong negative correlation between maturity level and defect density and mean time to incident resolution $(r=-0.96$ and $r=-0.92$). It is shown that the key barrier is the transition to the integrated level, which ensures multiple improvements in quality KPIs, while further movement toward the data-driven and optimizing levels is associated with the formation of a data-driven culture and deep integration of quantitative risk management. It is additionally demonstrated that the use of ISO/IEC 25010 as the basis for the metric system significantly reduces the time required to transition between maturity levels. The practical significance of the model as a tool for self-assessment, benchmarking, and development planning, its theoretical contribution to the concept of the life cycle of quality systems, and directions for further research, including industrys - specific adaptation and the creation of software tools for automated assessment, are discussed.