物流车辆在途、监控与时效调研 - 问卷调查调研模板

物流车辆在途、监控与时效调研

您好！为深入了解物流车辆在途运行、监控情况及运输时效，以便优化物流管理体系，特邀请您参与本次匿名调研。您的宝贵意见对我们至关重要，感谢您的支持！

Q1:您所在的部门/岗位与物流运输的相关性是？

直接负责车辆调度/监控

负责仓储/分拣与运输对接

负责客户服务/时效追踪

管理层/策略制定

其他支持部门

Q2:您主要参与或关注的物流运输类型是？

城市/区域配送

干线长途运输

零担专线

整车运输

多式联运

Q3:您所在公司/车队对在途车辆的监控主要依靠哪种方式？

GPS定位系统

车载视频监控系统

电子围栏/地理围栏

司机定期电话/APP汇报

基本无系统化监控

Q4:请评估当前车辆监控系统对“实时位置追踪”的准确性和及时性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）

分数

标签

Q5:请评估当前车辆监控系统对“异常事件（如超速、疲劳驾驶）报警”的及时性和有效性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）

分数

标签

Q6:目前，您认为在途车辆管理面临的主要挑战有哪些？（可多选）

实时位置信息延迟或不准确

异常情况（如堵车、故障）响应慢

司机行为难以有效监督

油耗等运营成本控制困难

监控数据与业务系统（如TMS）集成度低

设备维护成本高或故障频繁

Q7:您认为目前运输时效的达成率如何？

非常高（95%以上）

较高（85%-95%）

一般（70%-85%）

较低（70%以下）

难以统计

Q8:影响运输时效的最主要因素通常是什么？（可多选）

交通拥堵/路况

车辆故障/事故

装卸货环节延误

天气等自然因素

司机操作/路线选择

订单/计划安排不合理

Q9:当发生运输延误时，信息通常如何传递和处理？

系统自动预警并推送至相关人员

司机主动通过APP/电话上报，人工处理

客户/收货方反馈后才得知

事后通过报表分析发现

缺乏有效的信息传递流程

Q10:请评估当前时效预测（ETA）的准确性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）

分数

标签

Q11:您认为是否有必要引入或升级更智能的监控技术（如AI视频分析、物联网传感器）？

非常有必要，能显著提升管理效率

有一定必要，但需评估成本效益

现有系统已足够，暂无必要

不清楚相关技术

Q12:您希望通过车辆监控数据获得哪些更深层次的洞察或价值？（可多选）

优化运输路线，降低油耗与成本

预测性维护，减少车辆故障

司机驾驶行为分析与安全培训

客户服务透明化（如实时共享位置）

供应链整体时效分析与优化

碳排放数据统计与分析

Q13:在途监控数据的分析和报告，目前主要以何种形式呈现和使用？

实时动态可视化大屏

定期（如每日/每周）生成报表

按需在系统中查询

很少进行系统性分析

无固定形式

Q14:对于提升物流车辆在途监控与时效管理的整体水平，您最重要的建议或期望是什么？

填空1

Q15:您认为未来1-2年，物流车辆在途管理技术发展的关键趋势会是？

AI与大数据深度应用

车联网（V2X）与自动驾驶

更轻量、低成本的物联网设备

区块链技术用于数据存证与共享

现有技术稳定优化，无明显变革