2026年企业维护效率调研问卷

尊敬的参与者，您好！感谢您参与本次关于企业维护效率的调研。本问卷旨在了解您所在企业当前维护工作的效率现状、面临的挑战以及未来优化方向。您的宝贵意见将帮助我们共同探索提升企业运营效率的有效路径。所有数据仅用于统计分析，我们将严格保密，请放心填写。

Q1:您所在的企业属于以下哪个行业？

制造业

信息技术/软件

金融/保险

医疗健康

能源/公用事业

零售/物流

建筑/房地产

教育/科研

其他

Q2:您在企业中主要负责的工作领域是？

设备/设施维护

IT系统/网络维护

生产/运营维护

质量管理

行政/后勤支持

战略/规划

其他

Q3:您如何评价您所在企业当前的总体维护效率？

非常高效

比较高效

一般

效率较低

效率非常低

Q4:基于您的工作经验，您向同行推荐贵公司当前维护管理体系的意愿有多大？（0-10分，0为完全不推荐，10为极力推荐）

选项1

Q5:目前，哪些因素对您所在部门的维护效率影响最大？（可多选）

设备老化/故障频发

维护流程复杂/不清晰

缺乏专业的维护工具/软件

人员技能不足或培训缺失

备品备件供应不及时

部门间沟通协作不畅

预算或资源限制

缺乏有效的预防性维护计划

其他

Q6:贵公司是否已经采用了数字化/智能化的维护管理系统（如EAM、CMMS等）？

已全面应用

部分应用

正在试点

有计划但未实施

暂无计划

Q7:请对贵公司当前维护工作的“响应速度”（从接到请求到开始处理）进行评分。（1-5分，1分为非常慢，5分为非常快）

分数

标签

Q8:请对贵公司当前维护工作的“问题解决率”（首次维护即解决问题的比例）进行评分。（1-5分，1分为非常低，5分为非常高）

分数

标签

Q9:维护工作的计划和排程主要依据是？

固定的时间周期

设备运行数据/预测性分析

故障发生后

根据生产计划临时安排

多种方式结合

Q10:您认为，到2026年，哪些技术对提升企业维护效率最为关键？（可多选）

物联网（IoT）与传感器技术

人工智能（AI）与机器学习

增强现实（AR）/虚拟现实（VR）

大数据分析与预测性维护

移动应用与云计算

机器人流程自动化（RPA）

数字孪生技术

区块链（用于供应链追溯）

其他

Q11:您认为，目前阻碍贵公司引入或深化智能维护技术的主要障碍是什么？

初期投资成本过高

缺乏相关技术人才

现有数据基础薄弱

管理层支持不足

与现有系统集成困难

投资回报周期不明确

无明显障碍

Q12:请简要描述一个您认为在维护工作中效率最高的具体案例或实践。

填空1

Q13:贵公司是否定期对维护人员进行技能培训？

有系统性的定期培训

偶尔组织培训

仅在需要时培训

基本没有培训

Q14:您认为贵公司维护团队的跨部门协作效率如何？（1-5分，1分为非常差，5分为非常好）

分数

标签

Q15:您认为提升维护效率，未来两年最应优先投入的方面是？（可多选）

升级或引入智能维护系统

优化维护流程与标准化

加强人员技能培训

改善备件库存管理

增加自动化设备投入

强化数据收集与分析能力

提升管理层重视与支持

其他

Q16:您预计到2026年，贵公司的维护效率相比现在会有多大提升？

显著提升（>30%）

有所提升（10%-30%）

基本持平

可能下降

难以预测

Q17:对于实现2026年更高的维护效率目标，您最想向公司管理层提出的一条建议是什么？

填空1

Q18:您对本次调研所涉及话题的熟悉程度如何？

非常熟悉

比较熟悉

一般了解

不太熟悉

Q19:我们是否遗漏了您认为关于维护效率的重要问题？如有，请补充。

填空1

2026年企业维护效率调研问卷

介绍

本模板旨在提供企业维护效率现状与未来优化的标准化调研方案。帮助您评估当前效率水平、识别关键影响因素、探索技术优化方向，适合企业管理者、运营及维护部门开展精准的效能提升规划。

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