您所在的企业或机构属于产业链的哪个主要环节？
工业机器人本体制造商
核心零部件供应商（如减速器、控制器）
系统集成商/解决方案提供商
专业第三方运维服务商
终端使用企业（用户）
科研院所/行业组织
其他
您认为当前工业机器人运维服务市场面临的主要挑战有哪些？（可多选）
专业运维人才短缺
服务响应不及时
备品备件供应周期长、成本高
不同品牌、型号机器人兼容性差，数据难以互通
预测性维护等智能化技术应用不足
服务收费标准不透明、不规范
客户对服务价值认知不足，价格敏感
缺乏统一的行业服务标准与认证体系
其他
您所在企业目前提供的或接受的运维服务模式主要是？
被动式故障维修（Breakdown Maintenance）
定期预防性维护（Preventive Maintenance）
基于状态的预测性维护（Predictive Maintenance）
提供运维外包整体解决方案
远程监控与诊断服务
尚未开展或接受系统化运维服务
请评价当前工业机器人运维服务中，备品备件的可获得性与供应效率（1分表示非常差，5分表示非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在运维服务中，您认为哪类数据的采集与分析最为关键？
机器人运行状态数据（电流、振动、温度等）
工艺过程数据（精度、节拍、良品率等）
故障报警与历史维修记录
环境数据（温湿度、粉尘等）
以上数据的综合分析与关联
为提升运维效率，贵企业已应用或计划引入哪些数字化/智能化技术？（可多选）
工业物联网（IIoT）平台
远程监控与诊断系统
数字孪生（Digital Twin）
人工智能（AI）故障预测
增强现实（AR）远程协助
运维管理软件（CMMS/EAM）
区块链技术用于备件溯源
尚未应用相关技术
您如何看待“机器人即服务（RaaS）”或“按使用时长付费”等新型商业模式在运维领域的发展前景？
是未来主流趋势，将深刻改变产业链
有一定发展空间，但适用于特定场景
概念大于实际，短期内难以普及
不看好，传统模式更稳定可靠
不了解此模式
在运维服务人才方面，您认为当前最紧缺的是哪类人才？
具备机械、电气、软件知识的复合型工程师
精通特定品牌、型号机器人的专项技术专家
掌握数据分析与AI算法的智能化运维人才
熟悉工艺流程的现场应用工程师
项目管理与客户服务人才
整体而言，您有多大意愿向同行推荐您当前合作（或自身提供）的运维服务商？（0-10分，0分完全不愿，10分非常愿意）
您认为第三方专业运维服务商的核心竞争力应体现在哪些方面？（可多选）
多品牌、多型号的综合服务能力
快速响应与高首次修复率
原厂级或更优的技术专家团队
透明合理的收费模式与成本控制
强大的备件供应链体系
先进的数字化运维平台与工具
对客户工艺流程的深度理解
良好的品牌信誉与客户口碑
您认为未来3-5年，工业机器人运维服务市场的年复合增长率（CAGR）预计在哪个区间？
低于10%
10%-15%
15%-20%
20%-25%
25%以上
难以预测
在产业链协同方面，您认为最需要加强合作的是哪两者之间？
本体制造商与系统集成商
本体制造商与第三方服务商
系统集成商与终端用户
零部件供应商与本体制造商
所有环节都需要加强协同
请评价当前行业在运维服务标准、规范方面的建设完善程度（1分表示非常不完善，5分表示非常完善）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为推动运维服务向“预测性维护”发展的主要障碍是什么？（可多选）
数据采集硬件成本高
数据分析算法不成熟、准确率低
客户数据安全与隐私顾虑
缺乏有效的商业模型和投资回报（ROI）证明
行业知识壁垒高，难以形成通用方案
企业自身数字化基础薄弱
没有明显障碍，技术已成熟
对于运维服务产生的数据所有权及使用权，您认为应如何界定？
完全归机器人用户（数据产生方）所有
归服务提供方所有，因其提供了分析服务
双方共同拥有，具体权益通过协议约定
数据应脱敏后归行业共享，以促进行业发展
尚无明确想法
请简要描述您对未来工业机器人运维服务生态（包括技术、商业模式、产业链等）的展望或构想。
您所在企业去年的营收规模大致为？
1000万元人民币以下
1000万-1亿元人民币
1亿-10亿元人民币
10亿元人民币以上
不便透露
您的职位或主要工作领域是？
企业高级管理（总监/VP/总经理等）
技术研发/工程部门
销售/市场/业务拓展
售后服务/运维部门
战略/投资/咨询
其他