服装物流数字化、系统与数据调查问卷

服装物流数字化、系统与数据调查问卷

尊敬的参与者，您好！本问卷旨在了解服装行业在物流数字化、信息系统应用及数据管理方面的现状与需求。您的宝贵意见将对我们的研究提供重要支持。问卷匿名，所有数据仅用于统计分析，感谢您的参与！

Q1:您所在的企业属于服装行业的哪个环节？

品牌商/零售商

生产制造商

第三方物流服务商

电商平台

其他

Q2:贵公司目前物流运营的数字化程度如何？

完全依赖人工和纸质单据

部分环节使用基础信息系统（如Excel）

核心流程（仓储、运输）已实现系统化管理

已部署集成化物流平台，实现全链路可视

已应用AI、物联网等前沿技术进行智能决策

Q3:目前，贵公司在服装物流中已应用了哪些信息系统或技术？（可多选）

仓储管理系统（WMS）

运输管理系统（TMS）

订单管理系统（OMS）

企业资源计划（ERP）系统

射频识别（RFID）技术

物联网（IoT）传感器

大数据分析平台

人工智能（AI）用于预测或路径优化

尚未应用任何专门系统

Q4:您认为当前物流系统与业务（如销售、生产）系统的数据集成度如何？

完全孤立，数据需手动同步

部分集成，存在数据延迟或不一致

基本实现系统间API对接

高度集成，数据实时同步与共享

Q5:请对贵公司现有物流信息系统在“操作便捷性”方面的表现进行评分。（1分非常不便，5分非常便捷）

分数

标签

Q6:请对贵公司现有物流信息系统在“数据准确性”方面的表现进行评分。（1分非常不准确，5分非常准确）

分数

标签

Q7:在物流数据收集与分析方面，贵公司目前主要关注哪些指标？（可多选）

订单履行率/准时交货率

库存周转率与准确率

仓储成本与效率（如坪效、人效）

运输成本与时效

退货率与逆向物流成本

客户满意度（物流相关）

供应链可视化程度（如在途追踪）

尚未系统化分析物流数据

Q8:贵公司是否利用历史数据进行需求预测或库存优化？

是，已建立成熟模型并定期使用

是，但模型简单或使用频率低

否，但有计划开展

否，且暂无计划

Q9:在物流数字化进程中，您认为最大的内部挑战是什么？

管理层支持与资金投入不足

现有IT基础设施薄弱

缺乏专业数字化人才

部门间协作与数据共享壁垒

员工对新技术接受度低

Q10:在物流数字化进程中，您认为最大的外部挑战是什么？

供应链上下游伙伴数字化水平不一

市场缺乏成熟、高性价比的解决方案

数据安全与隐私保护法规

技术迭代过快，选型困难

无明显外部挑战

Q11:未来1-2年，贵公司计划在服装物流领域优先投资或引入哪些数字化能力？（可多选）

升级或替换现有WMS/TMS/OMS

部署RFID实现全流程单品级追踪

建设供应链控制塔，提升全链路可视化

应用AI进行智能分仓、库存优化或动态路径规划

深化大数据分析，驱动运营决策

搭建或优化供应商协同平台

发展绿色物流的数字化管理

暂无明确投资计划

Q12:您如何看待数据在服装物流未来竞争中的作用？

数据是核心战略资产，决定企业竞争力

数据是重要的运营优化工具

数据有一定辅助作用，但非决定性因素

作用有限，传统经验和管理更重要

Q13:请简要描述您对“理想”的服装物流数字化系统的期待（例如，希望解决的具体痛点或实现的功能）。

填空1

Q14:您是否愿意在后续研究中接受进一步的访谈或提供案例？

愿意

需要考虑

不愿意

Q15:（选填）如果您愿意参与后续研究，请留下您的联系方式（邮箱或电话）。

填空1

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