您所在的企业/组织属于哪个行业？
制造业
零售/电商
第三方物流/供应链服务
医药/医疗
生鲜/冷链
汽车/零部件
其他
您在企业中主要负责的职能领域是？
供应链/物流规划
需求预测
库存管理
采购/备货
数据分析/IT
运营管理
其他
目前，贵公司在需求预测方面主要依赖哪种方式？
主要依靠人工经验判断
使用简单的历史数据平均/移动平均
使用专业的预测软件/算法
结合大数据与AI进行智能预测
尚未建立系统化的预测流程
请评估当前贵公司需求预测的准确性（1-非常不准确，5-非常准确）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在需求预测中，贵公司通常会整合哪些数据来源？（可多选）
内部销售/订单历史数据
市场趋势与宏观经济数据
社交媒体/舆情数据
天气/季节性数据
竞争对手/行业数据
合作伙伴/渠道数据
其他
贵公司使用大数据技术（如Hadoop, Spark等）进行物流/供应链分析的程度如何？
尚未使用
初步探索，用于部分报表
已建立专门团队，进行常规分析
深度应用，是核心决策依据
不了解
您认为，应用大数据预测模型主要面临哪些挑战？（可多选）
数据质量差，难以清洗整合
缺乏专业的数据科学与算法人才
IT基础设施与计算资源不足
业务部门不理解或不信任预测结果
模型更新与维护成本高
数据安全与隐私顾虑
其他
基于预测结果，贵公司的备货策略更倾向于？
完全按预测备货，追求高服务水平
在预测基础上增加安全库存
采用动态补货策略（如JIT）
主要依赖供应商协同补货
策略不明确，随市场波动调整
请评估当前库存周转效率（1-效率很低，库存积压严重，5-效率很高，库存水平健康）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
当出现预测偏差导致库存过剩或缺货时，通常采取的首要应对措施是？
启动紧急调拨/调货
进行促销/降价清仓
调整后续生产/采购计划
与供应商协商延迟或取消订单
承担缺货损失，维持原计划
您认为，未来哪些技术对提升物流预测与备货能力最有潜力？（可多选）
人工智能与机器学习
物联网与实时传感数据
区块链增强供应链透明度
数字孪生（供应链仿真）
高级分析与可视化工具
云计算与边缘计算
其他
对于引入或升级预测系统，贵公司当前的态度是？
暂无计划，维持现状
正在调研评估阶段
已列入未来1-2年预算计划
正在实施或升级过程中
已投入使用并持续优化
请分享一个您经历过的、因预测准确（或不准确）而带来显著收益（或损失）的案例或体会。
您如何看待“预测永远不可能100%准确”这一观点？
完全同意，应更关注快速响应能力
基本同意，但应尽力提升准确率
不同意，技术进步终将实现极高精度
不确定
对于物流大数据预测与智能备货的未来发展，您还有哪些建议或展望？