物流调度效率、智能与人工协同调研问卷

物流调度效率、智能与人工协同调研问卷

尊敬的参与者，您好！我们正在进行一项关于物流调度效率以及智能技术与人工协同情况的调查研究，旨在了解当前实践、挑战与未来方向。本问卷匿名填写，所有数据仅用于学术研究，感谢您的宝贵时间与见解！

Q1:您所在的企业/组织主要从事哪一类物流业务？

快递快运

合同物流/供应链

电商物流

同城即时配送

港口/航运/空运

其他

Q2:您在物流调度相关工作中的角色是？

一线调度员/操作员

调度主管/经理

技术/系统支持人员

运营/策略管理人员

其他

Q3:您目前主要使用的调度方式是？

完全依赖人工经验调度

以人工为主，系统辅助（如电子地图、简单排线工具）

以智能调度系统为主，人工进行审核和微调

基本实现全自动智能调度，人工仅处理异常

Q4:请对您所在团队当前整体调度效率的满意度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q5:您认为影响调度效率的主要因素有哪些？（可多选）

订单/任务信息不准确或不及时

交通路况等外部环境变化

运力资源（车辆、人员）不稳定或不足

调度系统/工具功能落后或响应慢

多部门/环节协同不畅

调度员经验与决策能力差异

成本控制压力

其他

Q6:在您的调度工作中，智能调度系统（如AI算法、路径优化、自动派单等）的应用程度如何？

尚未应用

初步应用，覆盖少数场景

中度应用，是核心工具之一

深度应用，覆盖大部分核心场景

完全依赖

Q7:请对当前智能调度系统在“提升效率”方面的实际效果进行评分（1分效果很差，5分效果显著）

分数

标签

Q8:请对当前智能调度系统在“应对突发异常（如堵车、车辆故障）”方面的表现进行评分（1分完全无法应对，5分应对出色）

分数

标签

Q9:您认为智能调度系统目前存在哪些主要不足？（可多选）

算法模型不精准，结果不可靠

系统僵化，无法灵活适应复杂/个性化需求

与现有业务流程或系统集成度差

操作界面不友好，学习成本高

数据处理能力弱，无法实时响应

成本过高

其他

Q10:您如何看待人工调度在未来的角色？

将被智能系统完全取代

主要处理系统无法处理的复杂异常和客户沟通

与智能系统深度融合，成为“决策增强”的关键一环

角色不变，仍为主导

不确定

Q11:在“人机协同”调度模式下，您认为调度员最需要提升哪些能力？（可多选）

系统操作与数据解读能力

异常情况下的快速决策与应变能力

与司机、客户、其他部门的沟通协调能力

对算法逻辑的理解与质疑/优化建议能力

成本与效率的平衡把控能力

其他

Q12:您认为，要实现更高效的调度，当前最迫切的投入方向应该是？

升级或引入更先进的智能调度系统与算法

加强对现有调度人员的专业培训

优化业务流程与跨部门协同机制

提升数据采集的准确性与实时性（如物联网设备）

增加运力资源或改善资源管理

Q13:基于您的了解，您向同行推荐应用智能调度技术的意愿有多大？（0分完全不愿意，10分非常愿意）

选项1

Q14:请描述一个您经历过的，智能调度或人工调度成功解决复杂调度难题的具体案例（可选）。

填空1

Q15:对于未来物流调度的发展（如更智能、更柔性、更绿色），您还有哪些具体的期待或建议？

填空1

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