AI赋能制造业测评：问卷设计方法与应用实践调研

您好！感谢您参与本次关于AI赋能制造业测评的问卷设计调研。本问卷旨在了解当前制造企业在数字化转型过程中，对智能问卷设计方法的认知、应用现状与实际需求，为优化问卷设计流程、提升数据采集效率提供参考。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，请您根据实际情况放心填写。

Q1:您所在企业的所属细分制造领域是？

装备制造

电子信息制造

汽车及零部件制造

原材料加工

消费品制造

其他

Q2:您在企业中主要负责的工作板块是？

生产运营管理

质量管理与测评

数字化/信息化建设

人力资源管理

市场与客户调研

其他

Q3:您所在企业当前的数字化转型整体处于哪个阶段？

初步探索阶段，尚未开展系统性数字化建设

单点应用阶段，在部分业务环节使用数字化工具

集成提升阶段，已实现多业务系统的数据打通

深度创新阶段，已广泛应用AI等技术实现业务智能化

Q4:您是否了解AI技术在问卷设计环节的相关应用？

非常了解，有过实际使用经验

比较了解，关注过相关产品或方案

略有耳闻，但未深入了解

完全不了解

Q5:在制造业日常运营中，您所在企业通常会在哪些场景下使用问卷开展调研或测评？

员工满意度与敬业度调研

生产流程痛点收集与优化测评

供应商服务质量评价

客户产品满意度调研

内部培训效果评估

安全生产合规性测评

其他

Q6:您认为传统人工开展问卷设计的整体效率如何？

效率很高，能快速满足各类调研需求

效率一般，需要反复调整修改才能使用

效率较低，往往耗费大量时间仍存在逻辑漏洞

效率很低，难以适配复杂的制造业测评场景

Q7:您认为传统问卷设计方式在制造业测评场景中主要存在哪些痛点？

题目与业务场景匹配度低，针对性不足

逻辑跳转设置复杂，容易出现错漏

题目数量不合理，易造成填写者倦怠

数据维度不全面，难以支撑深度分析

行业专业术语使用不规范，影响理解

版本迭代慢，无法快速响应业务变化

其他

Q8:请您对当前企业使用的问卷工具在制造业专业测评场景中的适配度进行评分（1分表示非常不适配，5分表示非常适配）

分数

标签

Q9:您是否尝试过使用AI工具辅助完成问卷设计相关工作？

经常使用，已纳入日常工作流程

偶尔使用，在特定复杂调研场景下使用

从未使用，但有尝试的意愿

从未使用，也暂时没有相关计划

Q10:如果引入AI赋能问卷设计，您最期待它能解决哪些核心问题？

结合制造业场景自动生成针对性题目框架

智能校验问卷逻辑，减少错漏

根据调研目标自动优化题型与选项设置

自动匹配行业专业术语，提升问卷专业度

基于历史调研数据智能调整题目权重

快速生成多版本问卷，适配不同调研对象

其他

Q11:您认为AI辅助生成的问卷在内容专业性上的可靠程度如何？（1分表示完全不可靠，5分表示非常可靠）

分数

标签

Q12:在制造业测评类问卷设计中，您认为AI工具需要重点强化哪些行业特性？

生产流程相关专业题库支持

质量体系（如ISO、六西格玛）相关测评维度适配

工业数据采集场景的题目逻辑设计

多角色（一线工人、管理人员、技术人员）差异化问卷生成

安全生产、合规管理类专项问卷模板

与现有MES、ERP等系统的数据对接能力

其他

Q13:您认为AI生成的问卷是否需要人工审核调整后才能正式投放使用？

完全不需要，AI生成内容可直接使用

需要简单审核，微调部分表述即可

需要结合业务实际做中度修改调整

需要大幅修改，AI仅能提供基础框架参考

Q14:如果有成熟的、面向制造业场景的AI问卷设计工具，您向同行推荐使用的可能性有多大？（0分表示完全不可能，10分表示非常愿意推荐）

选项1

Q15:您认为影响企业采纳AI问卷设计工具的主要因素有哪些？

数据安全与隐私保护能力

工具使用成本

与企业现有系统的集成难度

生成内容的行业适配度

操作的便捷性与学习成本

后续的服务与技术支持能力

其他

Q16:您所在企业未来1年内是否有引入AI工具优化调研与测评工作的计划？

已有明确计划，正在选型阶段

有初步意向，正在评估可行性

暂时没有计划，会持续关注相关发展

暂无相关考虑

Q17:您认为AI赋能的问卷设计方法对提升制造业测评工作整体效率的价值有多大？（1分表示几乎没有价值，5分表示价值极高）

分数

标签

Q18:结合您所在企业的实际业务场景，您对AI赋能制造业测评中的问卷设计还有哪些具体的功能期待或建议？

填空1

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