自动化分拣线效率与准确率调研问卷

您好！我们正在进行一项关于自动化分拣线运行情况的调研，旨在了解其效率与准确率表现。您的宝贵意见将帮助我们持续优化系统。本问卷匿名填写，预计耗时约5-8分钟，感谢您的参与！

Q1:您与自动化分拣线的日常交互关系是？

操作/使用人员

维护/技术支持人员

系统/流程管理人员

质量/效率监控人员

其他

Q2:您所在部门/业务场景中，自动化分拣线主要处理的物品类型是？

快递包裹

电商零售商品

工业零部件

文件/信件

食品/药品

其他

Q3:您认为当前自动化分拣线的整体运行效率如何？

非常高

较高

一般

较低

非常低

Q4:从0到10分，您向同行推荐当前这套自动化分拣系统的可能性有多大？

选项1

Q5:您认为当前自动化分拣线的分拣准确率（正确分拣率）如何？

非常高（>99.5%）

较高（99%-99.5%）

一般（98%-99%）

较低（95%-98%）

非常低（<95%）

Q6:在您看来，影响分拣效率的主要因素有哪些？（最多选3项）

系统处理速度（扫描、识别）

机械臂/分拣装置速度

供件/上料环节瓶颈

网络/系统稳定性

包裹/物品形状、大小差异

条码/标签质量

人员操作熟练度

维护保养不及时

Q7:在您看来，导致分拣错误（错分、漏分）的主要原因有哪些？（最多选3项）

条码/标签污损、褶皱

系统识别算法误差

物品摆放姿态不规范

供件速度过快导致漏扫

机械定位/抓取精度不足

不同物品外观过于相似

系统软件/逻辑错误

人为干预失误

Q8:系统发生故障或异常（如卡件、停机）的频率大约是？

每天多次

每天1次

每周几次

每月几次

极少发生

Q9:系统发生故障后的平均恢复时间（MTTR）大约是？

15分钟以内

15分钟-1小时

1-4小时

半天以上

视情况而定，波动大

Q10:您对当前系统的维护保养响应速度和效果满意吗？

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

Q11:系统是否配备了有效的实时监控与数据看板？

有，功能全面且实时更新

有，但功能有限或更新延迟

有，但基本不使用

没有配备

不清楚

Q12:请对自动化分拣系统的人机交互界面（如操作屏、报警提示）的友好度进行评分（1-5分，1分为非常差，5分为非常好）。

分数

标签

Q13:与引入自动化分拣线之前相比，您认为整体分拣作业效率提升幅度如何？

显著提升（>50%）

明显提升（20%-50%）

略有提升（<20%）

基本持平

反而下降

Q14:与引入自动化分拣线之前相比，您认为分拣准确率提升幅度如何？

显著提升

明显提升

略有提升

基本持平

反而下降

Q15:您认为当前系统在哪些方面最需要改进或升级？（最多选3项）

识别准确性与速度

机械臂/分拣装置的稳定性与速度

系统软件算法与智能决策

故障预警与自恢复能力

人机交互界面与操作便捷性

数据监控与分析功能

节能与噪音控制

与其他系统的集成度

Q16:总体而言，您对当前自动化分拣线的投入产出比（ROI）评价是？

非常值得，远超预期

比较值得，达到预期

一般，基本符合预期

不太值得，低于预期

非常不值得，远低于预期

Q17:请简要描述一次令您印象深刻的自动化分拣线高效或准确的运行案例，或一次典型的故障/错误案例及其影响。

填空1

Q18:对于进一步提升自动化分拣线的效率与准确率，您有哪些具体的建议或期望？

填空1

Q19:如果未来有升级或新建自动化分拣线的计划，您更倾向于选择哪类技术路线？

基于视觉识别的智能分拣

高速交叉带分拣

机器人集群协同分拣

在现有基础上优化升级

其他

自动化分拣线效率与准确率调研问卷

介绍

本模板旨在提供自动化分拣系统运行效能评估的标准化解决方案。帮助您收集一线反馈、诊断效率瓶颈、分析准确率影响因素，适合物流、制造和电商企业的设备管理及技术部门进行系统优化与投资决策。

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