您所在企业所属的行业是？
汽车制造
电子/半导体
机械装备
医药化工
食品饮料
其他
您在企业中的角色是？
生产/运营管理
质量管理
设备/技术管理
信息化/数字化部门
企业高层管理者
其他职能
您认为贵公司目前生产过程的数字化水平如何？
基本依赖人工和纸质记录
部分环节实现自动化数据采集
关键流程已实现数字化监控
已建立全流程数字化质量管控体系
当前，贵公司在生产质量管理中主要应用了哪些数字化技术或系统？（可多选）
MES（制造执行系统）
SCADA（数据采集与监控系统）
SPC（统计过程控制）
QMS（质量管理系统）
基于机器视觉的检测
传感器与物联网（IoT）
大数据分析平台
人工智能/机器学习
尚未大规模应用
这些数字化工具在质量数据采集方面的主要来源是？
以人工录入为主
设备自动采集为主，但存在孤岛
设备自动采集，并已初步集成
实现了多源数据的实时、自动、融合采集
请对贵公司当前数字化质量数据的实时性（从产生到可被分析的速度）进行评分。（1分表示严重滞后，5分表示完全实时）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
目前的质量数据分析主要方式是？
事后人工统计分析报表
基于固定规则的自动化预警
利用BI工具进行多维度的可视化分析
已应用预测性模型进行质量预测与根因分析
您认为在应用数字化技术提升质量的过程中，面临的主要挑战是什么？（可多选）
缺乏清晰的数字化战略与规划
现有设备/系统老旧，改造难度大
不同系统间数据难以打通（数据孤岛）
缺乏专业的数字化人才
投资成本高，投资回报率（ROI）不明确
员工对新技术有抵触或使用习惯难改变
数据安全与隐私顾虑
其他
综合考虑成本与收益，您有多大意愿在2026年进一步投资于生产质量数字化提升？（0-10分，0分=毫无意愿，10分=非常愿意）
展望2026年，您认为最值得投入的数字化质量提升方向是哪些？（可多选）
生产全流程的实时质量监控与预警
基于AI的缺陷自动识别与分类
质量数据的预测性分析与根因追溯
供应链上下游的质量数据协同
数字化质量文档与知识管理
AR/VR技术在员工培训与作业指导中的应用
其他
您认为，实现上述目标最关键的驱动因素是？
高层管理者的决心与支持
明确的业务需求与ROI测算
成熟可落地的技术解决方案
内部数字化人才团队的培养
与外部合作伙伴（如供应商、服务商）的协同
请对贵公司目前员工对数字化质量工具的接受度和使用熟练度进行评分。（1分=非常抵触/不熟练，5分=非常接受/熟练）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
为了提升员工对数字化工具的接受度，您认为最有效的措施是什么？（例如：培训、激励、简化操作等）
您认为，到2026年，数字化质量管理系统应更侧重于？
提升内部生产过程的稳定性和一致性
加强对外部供应商的质量协同管理
满足更严格的法规与客户合规要求
构建以数据驱动的质量持续改进文化
请描述一个您期望在2026年实现的、具体的数字化质量应用场景。（例如：当某个参数异常时，系统能自动追溯前10道工序数据并给出最可能的3个原因）
在推进数字化质量项目时，您更倾向于哪种合作模式？
完全自主开发
采购成熟软件产品并进行定制化
与专业的数字化服务商/咨询公司合作
与设备供应商共同开发集成方案
您预计，到2026年，贵公司在生产质量数字化方面的年度投入预算趋势是？
大幅增加（增长> 30%）
稳步增加（增长10-30%）
基本持平
可能减少