2026年企业设备全生命周期管理与运维调研

尊敬的专家/同仁:您好!本问卷旨在了解企业对于设备从采购、使用到报废全生命周期管理与运维的现状、挑战及未来规划。您的宝贵意见将为我们提供重要参考。本问卷匿名填写,数据仅用于统计分析,感谢您的支持!

Q1:您所在企业的所属行业是?

制造业
信息技术/互联网
金融/保险
能源/化工
交通运输/物流
医疗健康
教育/科研
零售/快消
其他

Q2:贵公司目前的设备资产规模大致为?

少于100台/套
100-500台/套
501-2000台/套
2001-5000台/套
5000台/套以上

Q3:目前,贵公司设备全生命周期管理涵盖了哪些主要阶段?(可多选)

规划与预算
采购与选型
安装与验收
日常使用与操作
预防性维护
预测性维护
维修与故障处理
改造与升级
退役与报废
尚未形成体系化管理

Q4:请对贵公司当前设备管理信息化水平(如使用EAM/CMMS系统、IoT平台等)进行评分(1-5分,1为极低,5为极高)

分数
标签

Q5:贵公司目前主要采用哪种设备维护策略?

事后维修(故障后修理)
定期预防性维护
基于状态的预测性维护
智能运维(AI驱动)
多种策略混合
尚无明确策略

Q6:在设备运维过程中,主要面临哪些挑战?(可多选)

设备故障率高,停机损失大
运维人员技能不足
备件库存管理困难
缺乏有效的数据分析与决策支持
新旧设备/系统集成复杂
运维成本持续攀升
安全与合规风险
其他

Q7:您认为到2026年,哪个技术将对设备管理产生最深远的影响?

物联网(IoT)与传感器技术
人工智能(AI)与机器学习
数字孪生
增强现实/虚拟现实(AR/VR)
5G与边缘计算
区块链
机器人流程自动化(RPA)

Q8:贵公司是否已制定或规划面向2026年的设备智能化/数字化转型战略?

已有清晰战略并开始实施
已有初步规划
正在讨论中
暂无明确计划
不清楚

Q9:请评估贵公司管理层对设备全生命周期管理数字化转型的资金支持意愿(1-5分,1为极低,5为极高)

分数
标签

Q10:为提升设备可靠性,贵公司计划或已经引入了哪些智能技术?(可多选)

设备在线监测与预警
振动/温度等状态分析
AI故障诊断与根因分析
基于数字孪生的仿真优化
无人机/机器人巡检
尚未引入

Q11:在设备采购环节,贵公司是否会更多地考虑产品的“可连接性”、“数据开放性”及“服务化”(如设备即服务)等特性?

已经是首要考虑因素
会显著增加权重
会略微增加权重
与过去一样,主要考虑性能和价格
不考虑

Q12:您认为未来“设备即服务”(EaaS)模式在贵公司落地的最大障碍是什么?

填空1

Q13:贵公司如何处理退役/报废设备?

直接出售给回收商
内部拆解,部分部件再利用
交由专业环保公司处理
数据清除后闲置或堆放
其他

Q14:在设备管理领域,您认为到2026年,人才技能需求将发生哪些变化?(可多选)

数据分析与解读能力
AI/机器学习应用能力
跨系统集成能力
网络安全意识
设备机理与专业知识
服务化商业模式理解
敏捷项目管理能力

Q15:请评估贵公司现有运维团队适应未来智能化运维要求的准备程度(1-5分,1为完全未准备,5为充分准备)

分数
标签

Q16:对于第三方提供的设备运维服务(如MRO外包、远程运维等),贵公司的态度是?

非常依赖,是核心策略
部分采用,作为内部补充
仅在特定场景或设备上使用
基本不采用,以自维为主
正在评估中

Q17:您认为,要实现2026年的设备管理目标,贵公司最迫切需要解决的一个内部管理问题是什么?

填空1

Q18:您预计到2026年,贵公司在设备全生命周期管理上的总投入(包括软硬件、服务、人力等)将如何变化?

显著增加(>20%)
适度增加(5%-20%)
基本持平
有所减少
不确定

Q19:您主要通过哪些渠道获取设备管理与运维的前沿信息?(可多选)

行业展会/会议
专业期刊/网站
供应商/服务商推介
行业协会/社群
高校/研究机构报告
内部研究
其他

Q20:从可持续发展的角度看,贵公司是否将设备能效管理与碳足迹追踪纳入管理范畴?

已是核心KPI并系统化管理
已开始关注并部分纳入
有计划但未实施
暂未考虑
不适用

Q21:如果0分代表“绝无可能”,10分代表“极有可能”,您有多大可能向同行推荐贵公司目前的设备管理理念与实践?

选项1

Q22:对于本次调研主题,您还有哪些其他见解或建议?

填空1
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2026年企业设备全生命周期管理与运维调研
介绍
本模板旨在提供企业设备全生命周期管理与运维现状的深度调研解决方案。帮助您评估管理现状、识别核心挑战、规划未来转型,适合制造业、信息技术等企业的设备管理、运维及战略规划部门制定科学的资产管理策略。
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