2026年企业高附加值生产中游管控调研

尊敬的业界同仁，您好！本次调研旨在深入了解企业在高附加值生产环节（中游）的管控现状、挑战与未来规划，为行业优化与政策制定提供数据支持。您的宝贵意见至关重要，所有信息将严格保密，仅用于统计分析。感谢您的参与！

Q1:贵公司所属的主要行业是？

高端装备制造

新一代信息技术

生物医药与健康

新材料

新能源与节能环保

其他

Q2:贵公司2025年的年营收规模约为？

5000万元以下

5000万-2亿元

2亿-10亿元

10亿元以上

Q3:在您的定义中，公司“高附加值生产”环节主要指？

核心零部件/模块的精密制造与组装

关键工艺技术的应用与转化

基于客户需求的定制化/柔性生产

产品的研发试制与中试

其他

Q4:请评估当前中游生产环节（如上述定义）对公司整体利润的贡献度。（1分=贡献很低，5分=贡献极高）

分数

标签

Q5:目前，贵公司在中游生产环节主要采用了哪些数字化管控工具或系统？（可多选）

制造执行系统（MES）

企业资源计划（ERP）生产模块

高级计划与排程（APS）

工业物联网（IIoT）平台

数字孪生（Digital Twin）

质量管理系统（QMS）

无系统化数字管控

Q6:中游生产环节的数据采集自动化程度如何？

完全手动记录，无自动采集

关键设备/工序有自动采集，但未联网

大部分设备/工序实现自动采集并联网

全流程、全要素自动实时采集与监控

Q7:中游生产计划的制定与调整，主要依赖？

人工经验与Excel表格

基于ERP的静态计划

APS系统进行动态优化

由供应链协同平台自动触发与调整

Q8:请评估中游生产环节的实时可视化水平（如进度、设备状态、质量数据等）。（1分=完全不可视，5分=全流程实时透明可视）

分数

标签

Q9:在中游生产管控中，面临的主要挑战有哪些？（可多选）

供应链波动导致原材料/零部件供应不稳定

多品种、小批量订单带来的排产与换线复杂度高

高端技能人才（如工程师、技师）短缺

工艺参数优化与良率提升困难

数据孤岛，系统间集成度低

生产设备老旧，智能化改造投入大

市场需求预测不准确

Q10:针对工艺参数优化，贵公司主要采用何种方法？

依赖老师傅/工程师经验

基于历史数据的统计过程控制（SPC）

使用机器学习/AI模型进行预测与调优

尚未系统化开展

Q11:中游生产环节的质量追溯能力如何？

仅能追溯到批次

可追溯到单个生产单元（如设备、班组）

可追溯到单个产品/序列号，并关联关键工艺参数

实现从原材料到成品的全链条双向精准追溯

Q12:请评估中游生产环节的能源与物料消耗精细化管理水平。（1分=粗放管理，无详细数据，5分=全流程实时监测与优化）

分数

标签

Q13:为提升中游管控水平，贵公司在未来1-3年计划优先投资哪些领域？（可多选）

生产设备自动化/智能化升级

工业软件（MES/APS/QMS等）实施与深化应用

工业网络与数据平台建设

引入人工智能（AI）用于预测性维护、质量检测等

员工数字化技能培训

供应链协同数字化

绿色制造与碳足迹管理

Q14:您认为，实现中游生产“自适应管控”（系统能根据实时数据自动调整优化）的主要障碍是？

数据质量与标准化不足

算法模型与业务场景结合困难

现有设备与系统改造难度大

缺乏相应的技术人才

投资回报率（ROI）不明确

Q15:从0到10分，您有多大意愿向同行推荐贵公司当前的中游生产管控模式？（0分=完全不愿意，10分=极愿意）

选项1

Q16:展望2026年，您预计中游生产环节的劳动力结构将发生何种变化？

操作工人数量减少，工程师/技术人员占比显著提升

劳动力总量变化不大，但技能要求普遍升级

出现人机协作的新岗位，结构多元化

变化不大

Q17:请简述您对“未来智能工厂中游管控核心特征”的展望（例如：核心能力、组织形态等）。

填空1

Q18:您认为行业或政府在支持企业高附加值生产中游升级方面，最应提供哪类支持？

专项资金补贴或税收优惠

组织共性技术攻关与推广

建立行业数据标准与安全规范

搭建产学研用对接平台

加强高端人才培养与引进

Q19:关于本次调研主题，您是否有其他重要的观点或建议希望补充？

填空1

2026年企业高附加值生产中游管控调研

介绍

本模板旨在提供企业高附加值生产中游环节管控现状的深度调研解决方案。帮助您评估数字化水平、识别核心挑战、规划未来投资，适合制造业企业与政策研究机构洞察产业升级趋势与制定发展策略。

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