1. 您所在的企业/机构主要属于产业链的哪个环节？
塑料机械主机设计与制造
核心零部件（如螺杆、机筒、液压系统）供应
电气控制系统集成与供应
专业调试与安装服务
售后运维、保养与维修服务
终端塑料制品生产企业（用户方）
行业协会/研究机构/院校
其他
2. 在您看来，当前塑料机械（如注塑机、挤出机等）调试阶段面临的主要挑战有哪些？
机械与电气/液压系统匹配调试复杂
工艺参数摸索与优化耗时过长
缺乏标准化的调试流程与文档
现场安装环境与条件限制
与客户生产需求对接不充分
调试人员技能水平参差不齐
其他
3. 您认为目前行业内设备运维（保养、维修）的主要模式是？
以事后维修（故障后处理）为主
定期预防性维护为主
基于设备状态监测的预测性维护
由设备供应商提供全包式服务协议
多种模式混合
其他
4. 请对当前塑料机械行业提供的远程运维支持（如远程诊断、数据监控）的普及程度与有效性进行评分。（1分表示非常不普及/无效，5分表示非常普及/高效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
5. 在设备运维过程中，哪些因素对保障生产连续性的影响最大？
关键备件的可获得性与交付速度
维修技术人员的响应速度与技能
设备历史数据与故障记录的完整性
设备制造商的技术支持力度
企业内部运维管理流程与制度
设备本身的可靠性与质量
其他
6. 您所在企业/环节，与产业链上下游（如供应商、客户）的信息共享与协同程度如何？
信息孤岛严重，基本无协同
仅有基础的订单、交货信息沟通
就具体项目或故障进行临时性协同
建立了较为稳定的信息共享机制（如数据接口）
已实现深度的数据互联与业务协同
不适用
7. 您认为推动智能化运维（如IoT、大数据分析、AI诊断）在行业内应用的最大障碍是？
初始投资成本过高
缺乏统一的数据标准与接口
企业现有人员技能不足
对数据安全与隐私的担忧
现有设备老旧，难以改造
看不到明确的投资回报
其他
8. 您认为未来哪些技术将对塑料机械调试运维产生颠覆性影响？
数字孪生与虚拟调试
增强现实（AR）辅助维修与培训
人工智能驱动的工艺参数自优化
基于区块链的备件溯源与供应链管理
5G驱动的超低延迟远程控制
高性能传感器与边缘计算
其他
9. 对于调试与运维服务人员，您认为目前最急需加强的培训方向是？
跨学科知识（机、电、液、工艺）融合
新型智能装备与系统的操作维护
数据分析与故障诊断能力
客户沟通与项目管理技能
标准化作业流程与安全规范
其他
10. 请对当前行业内提供的调试运维相关技术文档（如手册、图纸、故障代码库）的准确性与易用性进行评分。（1分表示非常差，5分表示非常好）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
11. 在采购或提供调试运维服务时，合同中最受关注的条款通常是？
服务响应时间（SLA）
关键绩效指标（如设备综合效率OEE提升）
备件供应价格与周期
知识产权与数据归属
人员资质与培训要求
其他
12. 为提升全产业链效率，您认为最应优先建立或完善的行业公共基础设施/平台是？
统一的设备数据字典与通信标准
公共的故障案例与解决方案知识库
第三方认证的备件流通与质量追溯平台
技能人才培训与认证体系
二手设备评估与再制造标准
供应链金融与保险服务平台
其他
13. 您如何看待“服务化转型”（如从卖设备转向卖产能/结果）在塑料机械行业的前景？
是必然趋势，已开始布局
前景广阔，但面临诸多挑战
适用于部分高端场景或大客户
与传统模式将长期并存
不太适合本行业特点
不清楚
14. 请简要描述一个您亲身经历的、通过出色的调试或运维协作解决复杂问题的成功案例。（可选）
15. 展望未来3-5年，您对塑料机械调试运维全产业链的协同发展信心如何？
非常有信心，将显著提质增效
比较有信心，但进步会是渐进的
一般，挑战与机遇并存
不太有信心，固有壁垒难以打破
非常不确定
16. 对于促进塑料机械调试运维产业链的健康发展，您还有哪些具体的意见或建议？