您所在的企业所属的主要行业是？
汽车及零部件制造
电子与半导体
机械设备制造
医药与医疗器械
食品饮料
化工与材料
能源电力
其他
您在企业中从事的岗位与智能生产/中游管控的相关性是？
直接负责（如生产主管、MES工程师、工艺工程师）
间接参与（如IT、设备管理、质量、计划部门）
战略决策（如生产总监、CIO、运营副总）
外部观察（如咨询顾问、学者、解决方案提供商）
您所在企业当前的生产模式，最接近以下哪种描述？
以传统人工和单机自动化为主，信息化程度较低
已部署部分生产信息化系统（如ERP），但车间数据孤岛现象明显
已应用MES（制造执行系统）等，实现了车间级的生产过程可视化与管理
已初步实现MES与上层ERP、下层设备（SCADA/PLC）的集成，数据初步贯通
已构建基于数据驱动的柔性产线，能实现一定程度的自适应生产与动态调度
在您企业的中游生产管控中，目前已经部署或应用了以下哪些核心技术与系统？（可多选）
MES（制造执行系统）
SCADA（数据采集与监控系统）
APS（高级计划与排程系统）
WMS（仓库管理系统）
QMS（质量管理系统）
工业物联网（IIoT）平台
数字孪生（产线/设备级）
移动化/无纸化作业终端
人工智能（AI）用于质量检测、预测性维护等
尚未系统化部署
请对当前企业生产执行层（车间）的数据采集自动化程度进行评分（1分：大量依赖人工记录；5分：关键设备与工序数据已实现自动、实时采集）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
目前，生产过程中的异常（如设备故障、质量偏差、物料短缺）主要通过何种方式被发现与响应？
主要依赖现场人员巡检与人工报告
部分关键设备有报警系统，但响应流程依赖人工
通过系统（如MES/SCADA）自动报警，并初步触发标准处置流程
系统报警并能自动推送至责任人移动端，部分实现闭环跟踪
基于AI模型预测异常，并在发生前触发预防性干预
在实现生产计划与排程的优化方面，您认为当前面临的主要挑战有哪些？（可多选）
基础数据（如工时、产能、物料）不准确
市场订单波动大，计划频繁变更
现有系统（如ERP）排程功能薄弱，依赖人工经验
多工厂、多车间协同困难
缺乏有效的模拟与仿真工具验证排程方案
与供应链上下游信息不同步
关于生产质量管控，当前主要的质量数据来源与分析方式是？
以最终检验记录和纸质报告为主
使用电子表格（如Excel）汇总部分检验数据
通过QMS或MES的质量模块记录过程与结果数据
实现了质量数据与生产、设备数据的关联分析
应用SPC（统计过程控制）或AI进行实时质量监控与预测
请对当前生产现场的信息透明化程度（如计划进度、在制品状态、设备效率、质量状况等对管理者的可视性）进行评分（1分：信息滞后且分散；5分：实时、集中、多维度可视）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在您看来，推进中游智能管控升级的主要驱动因素是什么？（可多选）
提升生产效率与设备综合利用率（OEE）
提高产品质量与一致性，降低质量成本
满足客户对生产透明化与可追溯性的要求
应对劳动力成本上升与技能人才短缺
集团战略或数字化转型要求
市场竞争压力，需要更快的交付与柔性响应能力
在推进智能管控项目时，遇到的主要阻力或困难有哪些？（可多选）
初期投资成本高，投资回报率（ROI）不明确
现有设备老旧，改造或数据采集难度大
缺乏既懂生产又懂数字化的复合型人才
部门墙严重，业务流程变革阻力大
现有信息系统（如ERP）老旧，集成困难
对数据安全与系统稳定性的担忧
缺乏清晰的顶层设计与实施路径
您认为，未来1-3年，您所在企业在中游生产管控领域最优先投资的技术方向可能是？
深化MES/IIoT平台应用，打通数据流
部署或升级APS（高级计划排程）系统
引入数字孪生技术，进行产线仿真与优化
广泛应用AI视觉检测、预测性维护等AI应用
推广移动化、无纸化作业与AR辅助作业
夯实数据基础，建立统一的数据治理体系
基于您对行业趋势的了解，您向同行企业推荐“积极布局智能生产中游管控”这一战略方向的意愿有多大？（0分：完全不推荐，10分：极力推荐）
对于实现更高效、更智能的“中游生产管控”，您最期待解决的一个具体问题或最希望看到的一项技术突破是什么？
如果有一款理想的智能生产管控平台，您最看重它的哪一项核心能力？
极强的系统集成与数据融合能力
灵活可配置的业务流程与快速响应变化
强大且易用的数据可视化与分析洞察
内嵌AI算法，能提供智能决策建议
卓越的用户体验与移动端支持
您更倾向于通过何种方式获取智能管控相关的解决方案与知识？
行业标杆案例考察与交流
专业咨询服务与培训
供应商的产品演示与技术白皮书
行业展会与高峰论坛
在线社群与媒体内容
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