数字化生产设备故障率调研问卷

尊敬的参与者，您好！为深入了解当前数字化生产设备的运行状况与故障规律，持续提升设备可靠性与生产效率，我们诚挚邀请您参与本次调研。本问卷采用匿名方式，所有数据仅用于统计分析，我们将对您的信息严格保密。请您根据实际情况填写，感谢您的支持与宝贵时间！

Q1:您所在的企业属于以下哪个行业类别？

汽车制造

电子信息

机械装备

化工/新材料

食品/医药

其他

Q2:您在企业中主要负责的工作与以下哪项最相关？

设备操作与维护

设备管理/工程

生产管理

信息技术/数字化

质量管理

其他

Q3:您所在车间/产线的主要数字化生产设备类型是？

数控机床/加工中心

工业机器人/自动化产线

智能检测/测量设备

自动化物流/仓储设备

其他

Q4:您所负责或关注的数字化设备，其平均使用年限是？

1年以下

1-3年

3-5年

5-8年

8年以上

Q5:在您看来，过去一年中，主要数字化设备的整体故障频率如何？

非常低，几乎无故障

较低，偶尔发生

一般，有规律性小故障

较高，故障较频繁

非常高，严重影响生产

Q6:数字化设备最常见的故障类型是？

机械部件磨损/损坏

电气/控制系统故障

传感器/数据采集异常

软件/程序错误

网络/通信中断

其他

Q7:设备发生故障时，通常通过哪些方式被发现或预警？（可多选）

操作人员现场发现

设备自带的报警/指示灯

中央监控系统报警

生产数据异常分析

定期点检/巡检发现

无有效预警，事后才发现

Q8:从发现故障到维修人员开始处理，平均响应时间约为？

30分钟以内

30分钟-2小时

2-4小时

4-8小时

超过8小时

Q9:设备故障的平均修复时间（MTTR）通常为？

2小时以内

2-8小时

8-24小时

1-3天

3天以上

Q10:导致故障修复时间较长的主要因素有哪些？（可多选）

备件库存不足或采购周期长

维修人员技能不足

故障诊断复杂，原因难定位

需要原厂或外部专家支持

生产安排紧张，停机窗口少

其他

Q11:目前设备维护的主要模式是？

事后维修（坏了再修）

定期预防性维护

基于状态的预测性维护

多种模式混合

Q12:请对当前设备预防性/预测性维护措施的有效性进行评分。（1分=完全无效，5分=非常有效）

分数

标签

Q13:企业已应用了哪些数字化手段来管理设备健康与故障？（可多选）

设备联网与数据采集

MES（制造执行系统）

EAM（企业资产管理系统）

基于AI/大数据的预测性维护平台

移动巡检/点检APP

尚未系统应用

Q14:您认为，设备运行数据（如振动、温度、电流等）的采集质量与完整性如何？

非常好，数据全面准确

较好，基本满足需求

一般，部分数据缺失或不准确

较差，数据采集不全面

非常差，几乎没有有效数据

Q15:设备故障对生产计划（如订单交付、产能）的影响程度如何？

影响非常小，可快速调整

有一定影响，但可接受

影响显著，常导致计划延迟

影响严重，是生产瓶颈之一

是影响生产计划的最主要因素

Q16:单次典型设备故障造成的直接与间接经济损失（如维修费、停机损失）大概在什么范围？

1万元以下

1万-5万元

5万-20万元

20万-100万元

100万元以上

Q17:为降低故障率，您认为当前最需要加强投入的方面是？（可多选）

采购更高可靠性的设备

加强操作与维护人员培训

完善备品备件管理体系

部署更先进的预测性维护系统

优化设备保养规程与标准

改善设备运行环境（如温湿度、清洁度）

Q18:基于您的经验，您向同行推荐应用数字化手段来管理设备故障的意愿有多大？（0-10分，0分=完全不推荐，10分=极力推荐）

选项1

Q19:展望未来1-2年，您预计所在企业数字化生产设备的故障率趋势会是？

显著下降

略有下降

基本持平

略有上升

显著上升

Q20:请分享一个您亲身经历的、通过有效手段成功预防或快速解决数字化设备故障的案例或经验。（可选）

填空1

Q21:对于利用数字化、智能化技术进一步降低设备故障率，您还有哪些具体的建议或期待？

填空1

数字化生产设备故障率调研问卷

介绍

本模板旨在提供数字化生产设备故障率调研的标准化解决方案。帮助您评估设备可靠性、分析故障原因、优化维护策略，适合制造企业、设备管理者和工业工程师实现设备效率提升与生产保障。

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