物流AI设备监控、运维与故障调查问卷

您好！为提升物流AI设备的运行效率与稳定性，我们诚邀您参与本次调查。您的宝贵意见将帮助我们优化监控、运维与故障处理流程。本问卷匿名填写，数据仅用于统计分析，感谢您的支持！

Q1:您所在部门/岗位与物流AI设备的关系是？

设备运维/技术支持

仓储/分拣现场操作

IT/系统管理

设备采购/管理

其他

Q2:您日常接触或负责的物流AI设备主要类型是？

AGV/AMR（自动导引车/自主移动机器人）

自动分拣系统

智能仓储机器人

无人叉车

视觉识别/监控系统

其他

Q3:请对当前物流AI设备的整体运行稳定性进行评分（1分非常不稳定，5分非常稳定）

分数

标签

Q4:目前设备监控系统的主要数据呈现方式是？

集中式可视化大屏

PC端管理后台

移动端APP/小程序

邮件/短信告警

无统一监控系统

Q5:您认为当前监控系统最需要加强的功能是？

实时运行状态可视化

历史数据追溯与分析

预测性维护预警

多设备统一管理界面

告警信息分级与精准推送

与其他系统（如WMS）的数据集成

Q6:设备发生故障时，通常如何被首次发现？

监控系统自动告警

现场人员人工发现

作业流程异常触发

定期巡检发现

其他

Q7:从发现故障到通知到维修人员的平均响应时间约为？

5分钟以内

5-30分钟

30分钟-2小时

2小时以上

不确定

Q8:常见的设备故障类型有哪些？（可多选）

硬件损坏（如传感器、机械臂）

软件/系统死机或崩溃

网络通信中断

导航/定位异常

电池/电源问题

与外围设备对接失败

Q9:多数故障的平均修复时间（MTTR）约为？

30分钟以内

30分钟-2小时

2-4小时

半天以上

视故障类型而定，差异很大

Q10:目前故障诊断主要依赖哪些手段？（可多选）

运维人员经验判断

设备自带的错误代码

远程技术支持

厂家工程师现场排查

基于AI的故障诊断系统

查阅技术手册

Q11:现有的技术文档、故障知识库是否便于查询和使用？

非常完善，易于查找

基本可用，但不够系统

比较零散，查找困难

几乎没有成文的知识库

Q12:请对设备供应商/厂家的售后技术支持响应速度与专业性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q13:您认为提升运维效率最有效的措施是？（可多选）

部署更智能的预测性维护系统

建立更完善的备品备件库

加强运维人员专业技能培训

优化故障报修与处理流程

引入更强大的远程监控与诊断工具

简化设备操作与交互界面

Q14:目前是否采用了基于AI的预测性维护？

已全面应用，效果显著

部分试点，初见成效

有计划但尚未实施

暂无计划

Q15:如果已应用预测性维护，请简述其带来的主要价值；如果未应用，请说明主要障碍或期待。

填空1

Q16:设备运维数据的记录与分析主要用于？

故障复盘与预防

设备生命周期管理

绩效考核

成本核算

很少进行深入分析

Q17:您希望未来的智能运维系统能实现哪些功能？（可多选）

故障自愈/自动恢复

基于数字孪生的仿真与调试

AR远程辅助维修

能耗与效率的自动化化

与生产计划联动的智能调度

供应链协同的备件预测

Q18:总体而言，您认为当前物流AI设备的运维模式处于哪个阶段？

被动式（故障后维修）

预防式（定期计划维护）

预测式（基于状态监测）

初步具备自适应/自优化能力

Q19:请对您个人在运维工作中获得的培训与技能支持满意度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）

分数

标签

Q20:请提出一项您认为最迫切、能最大程度改善当前物流AI设备监控、运维或故障处理现状的具体建议。

填空1

物流AI设备监控、运维与故障调查问卷

介绍

本模板旨在提供物流AI设备监控、运维与故障处理的标准化调研解决方案。帮助您评估运行稳定性、优化故障响应流程、识别运维改进方向，适合物流企业、设备制造商和IT服务商提升设备管理效率与可靠性。

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