请问您所在的企业/机构属于模具制造产业链的哪个主要环节？
原材料供应商（如模具钢、标准件）
模具设计与开发
模具加工制造（含机加工、热处理、表面处理等）
模具质量检测与测试服务
模具使用方（如汽车、家电、电子等制造企业）
行业协会/研究机构/院校
其他
您所在企业/机构的规模是？
50人以下
50-200人
201-500人
501-1000人
1000人以上
在您看来，当前模具制造行业对质量检测的整体重视程度如何？
非常高，是核心竞争力
比较高，是重要环节
一般，常规流程
较低，成本优先
非常低，形式主义
在模具制造的全流程中，您认为哪些环节的质量检测最为关键？（请选择最重要的2-3项）
原材料入库检验
设计图纸与工艺评审
粗加工过程检测
热处理过程监控与检测
精加工（如CNC、EDM）后检测
钳工装配与试模检测
最终成品出厂全检
模具寿命与使用过程监测
您所在环节目前主要采用的质量检测方式是？
以传统手工/卡尺量具为主
传统量具与三坐标测量机（CMM）等半自动设备结合
广泛使用自动化在线检测设备
采用基于工业视觉、激光扫描等智能检测技术
主要依赖外包检测服务
目前，在质量检测环节面临的主要挑战有哪些？（可多选）
检测设备投入成本高
高技能检测人才短缺
检测周期长，影响交付
检测数据分散，难以追溯与分析
复杂曲面、微小结构等难以精确测量
标准不统一或执行困难
与生产系统（MES/ERP）集成度低
其他
在检测数据的记录、管理与分析方面，您所在单位的情况是？
纸质记录为主，人工分析
使用电子表格（如Excel）记录与管理
部署了专用的质量管理系统（QMS）
检测数据与生产管理系统（MES/ERP）深度集成并实现大数据分析
尚无系统化管理
如果0分代表“完全不满意”，10分代表“完全满意”，您对当前行业内主流检测设备/技术的测量精度与效率满意度如何？
您认为“检测前置”（将检测融入加工过程，实现实时反馈与补偿）在模具行业的应用前景如何？
前景广阔，是必然趋势
有一定前景，但技术门槛高
前景一般，适用场景有限
前景不明朗，成本效益比低
不了解此概念
您认为未来3-5年，哪些技术将最有可能推动模具质量检测的变革？（请选择2-3项）
机器视觉与人工智能（AI）识别
三维激光扫描与数字化检测
在线测量与闭环加工控制
基于云平台的质量数据协同
检测机器人/自动化单元
增强现实（AR）辅助检测
其他
在产业链协同方面，您认为上下游企业间质量数据（如检测报告、材料性能）的互通共享现状如何？
非常通畅，已形成数字化协同
比较通畅，主要通过电子文件
一般，存在信息壁垒
不太通畅，依赖纸质或口头传递
基本不共享
您认为建立行业统一的模具质量检测数据标准或交换格式是否必要？
非常必要，是智能化的基础
有必要，但推行难度大
可有可无，企业自有标准即可
不必要，会限制灵活性
不清楚
请对当前模具检测领域专业人才的培养与供给情况打分。（1分表示严重不足，5分表示非常充足）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
为提升全产业链质量水平，您认为哪些方面的投入或改进最为迫切？（可多选）
加大先进检测设备普及
加强检测人员专业技能培训
推动检测工艺标准化
促进检测数据智能化应用
强化供应链质量协同管理
完善行业质量认证体系
加大研发新型检测技术
其他
从成本角度，您认为目前质量检测环节的成本占总制造成本的比例大致为？
5%以下
5%-10%
11%-15%
16%-20%
20%以上
不清楚
您是否了解或接触过基于工业互联网平台的模具质量检测解决方案？
已深度应用
正在试点或评估
了解但未应用
仅听说过
完全不了解
对于实现模具制造全产业链的“高质量、可追溯、智能化”检测，您最重要的建议或展望是什么？