2026年模具制造行业质量检测全产业链调研问卷

尊敬的行业同仁：您好！为全面了解2026年模具制造行业质量检测全产业链的发展现状、技术趋势与核心挑战，我们特开展本次调研。您的宝贵意见将有助于推动行业标准提升与技术革新。本问卷匿名进行，所有数据仅用于统计分析，感谢您的参与与支持！

Q1:您所在的企业/机构在模具产业链中的主要角色是？

模具设计/研发

模具制造（模架、模芯等）

模具材料/零部件供应商

质量检测/检验服务提供商

模具使用/冲压/注塑企业

行业研究/标准制定机构

其他

Q2:贵企业/机构的人员规模是？

50人以下

50-200人

201-500人

501-1000人

1000人以上

Q3:您认为当前模具制造行业对质量检测的重视程度如何？

非常高，是核心竞争力

较高，是必要环节

一般，成本压力下有所取舍

较低，更关注交付周期

非常低，流于形式

Q4:在模具制造全流程中，贵方通常在哪些环节进行质量检测？（可多选）

原材料/标准件入库检验

粗加工后尺寸/余量检测

精加工（如CNC、EDM）后尺寸/形位公差检测

热处理/表面处理后性能检测

模具装配过程检测

试模后产品件质量检测

模具出厂前终检

其他

Q5:目前，贵方主要采用哪些类型的质量检测设备与技术？（可多选）

传统量具（卡尺、千分尺等）

三坐标测量机（CMM）

影像测量仪/光学测量

三维激光扫描/蓝光扫描

工业CT扫描

粗糙度/轮廓仪

硬度计/金相分析设备

在线测量/在机检测系统

其他

Q6:对于高精度、复杂型面的模具，您认为最关键的检测挑战是？

检测效率低，影响生产节拍

设备投资成本过高

缺乏专业检测人才

数据解读与分析困难

与CAD模型比对软件集成度差

其他

Q7:您如何看待人工智能（AI）与机器学习（ML）在模具质量检测中的应用前景？

是未来核心趋势，将大幅提升自动化与智能化水平

有应用潜力，但技术成熟度和落地成本是障碍

作用有限，模具检测仍需依赖专业工程师经验

不了解相关技术

其他

Q8:在质量检测数据的应用方面，贵方目前主要将数据用于？（可多选）

判定单件产品合格/不合格

过程控制与工艺参数优化

质量追溯与问题根因分析

供应商质量评估

预测性维护

尚未形成系统化应用

其他

Q9:您认为实现模具检测数据与MES/ERP等生产管理系统互联互通的重要性如何？

至关重要，是智能制造的基础

比较重要，能提升管理效率

一般，目前必要性不强

不重要，增加实施复杂度

不了解

Q10:在产业链协同中，您认为质量检测环节面临的主要痛点有哪些？（可多选）

上下游检测标准不统一

检测数据格式不互通，难以共享

第三方检测报告互信度低

检测周期影响整体交付时间

检测成本分摊存在争议

缺乏统一的行业数据平台

其他

Q11:展望2026年，您预计贵公司在质量检测设备/技术上的投入将如何变化？

显著增加，计划引入先进自动化检测方案

适度增加，以更新换代现有设备为主

维持现有水平

可能减少，控制成本压力

不确定

Q12:您认为到2026年，哪种检测技术将成为模具行业的主流或增长最快？

在线/在机实时检测技术

基于三维扫描的数字化检测

工业CT等无损检测技术

AI驱动的视觉检测

传统精密量具的智能化升级

其他

Q13:为提升行业整体质量水平，您认为哪些方面的支持最为迫切？（可多选）

制定/更新更细化的行业检测标准

建立公共检测服务平台或联盟

加强检测人才培养与技能认证

推动检测设备国产化与成本降低

鼓励产业链数据共享与互信机制

提供数字化转型相关政策与资金支持

其他

Q14:您对“检测即服务”（Inspection as a Service）这种新型商业模式（如云检测、第三方检测平台）的接受度如何？

非常接受，可以降低成本和获取专业能力

比较接受，可作为内部检测的补充

一般，对数据安全与可靠性有顾虑

不接受，更信赖自有检测能力

不了解此模式

Q15:对于构建高效、透明、智能的模具制造质量检测全产业链生态，您还有哪些具体的建议或展望？

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