物流调度效率、智能与人工协同情况调查问卷

您好！我们正在进行一项关于物流调度效率及智能与人工协同情况的调研。本问卷旨在了解当前调度工作的现状、挑战与优化方向。您的宝贵意见将帮助我们更好地理解实际需求，为提升调度效率提供参考。所有信息仅用于统计分析，我们将严格保密。感谢您的参与！

Q1:您目前主要参与或接触的物流业务类型是？

城市配送（同城/即时配）

区域/干线运输

仓储管理及出入库调度

国际物流

其他

Q2:您所在岗位与调度工作的关联程度是？

直接负责调度决策

参与调度辅助工作（如数据录入、信息传递）

使用调度结果进行后续操作（如司机、仓管）

管理或监督调度团队

与调度工作间接相关

Q3:您认为当前物流调度的整体效率如何？

非常高，基本能实时响应并优化

较高，大部分情况下能满足需求

一般，存在一定的延迟和瓶颈

较低，经常出现延误和资源浪费

非常低，问题频发

Q4:在您的工作中，调度效率主要受以下哪些因素影响？（可多选）

交通路况与天气等不可控因素

订单信息不准确或变更频繁

运力资源（车辆、司机）不稳定或不足

信息系统响应慢或功能不完善

人工决策依赖度高，流程复杂

各部门/环节间沟通协调不畅

成本控制压力导致的资源限制

Q5:目前，智能调度系统（如AI算法、路径优化软件等）在您所在单位的应用程度是？

已全面应用，作为核心决策依据

部分应用，与人工决策相结合

仅在小范围或试点项目中使用

尚未正式应用，但有计划引入

尚未应用，也无明确计划

Q6:请对您单位当前使用的智能调度系统的易用性进行评分。（1分非常难用，5分非常易用）

分数

标签

Q7:您认为智能调度系统在提升效率方面的主要优势是什么？

处理海量数据与复杂计算速度快

路径规划与资源匹配更科学

减少人为疏忽与错误

7x24小时不间断运行

能够学习优化，持续改进

Q8:您认为当前智能调度系统在实际应用中存在哪些局限性或不足？（可多选）

无法有效处理突发异常事件（如事故、封路）

对非结构化信息（如司机经验、客户特殊要求）理解不足

系统与现有硬件/其他软件兼容性差

算法优化目标单一，难以平衡多目标（如时效、成本、体验）

初始投入成本高，维护复杂

员工接受度低，使用培训不足

Q9:在调度决策中，您认为“人工经验”与“智能系统”的理想关系应该是？

完全由智能系统决策，人工仅执行

以智能系统决策为主，人工进行关键复核与干预

人工与智能协同决策，各占一半比重

以人工决策为主，智能系统提供辅助建议

完全由人工决策，智能系统仅作记录

Q10:当智能调度方案与人工经验判断产生冲突时，通常如何解决？

优先执行智能系统方案

优先采纳人工经验判断

根据冲突的具体类型和级别，有明确的裁决流程

临时讨论决定，无固定流程

视当时负责人的偏好而定

Q11:请对您所在单位调度团队内部（人机之间、人与人之间）的信息共享与协同效率进行评分。（1分效率很低，5分效率很高）

分数

标签

Q12:为了提升人机协同效率，您认为最需要加强以下哪些方面？（可多选）

优化系统界面，使决策依据和过程更透明

加强对调度员的系统操作与数据分析培训

建立更灵活的规则引擎，允许人工注入经验规则

开发更好的异常预警与人工介入提示机制

改善移动端应用，方便现场人员实时交互

定期组织复盘会，将人工处理经验反馈给系统优化

Q13:您认为未来1-2年，物流调度领域最大的效率提升潜力来自于？

更先进的AI算法与大数据分析

物联网（IoT）设备普及带来的实时数据

自动驾驶技术的初步应用

业务流程的标准化与简化

从业人员专业素质的整体提升

Q14:从成本效益角度，您认为加大对智能调度系统的投入是否值得？

非常值得，长期回报远超投入

比较值得，但需要控制投入节奏和范围

一般，需视具体业务和财务状况而定

不太值得，当前人工成本仍具优势

完全不值得，智能系统华而不实

Q15:请分享一个您亲身经历的，关于智能调度或人工调度成功（或失败）的典型案例，并简要说明其关键点。

填空1

Q16:对于提升物流调度效率及实现更好的人机协同，您还有哪些具体的意见或建议？

填空1

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