您所在的企业属于哪个行业？
高端装备制造
汽车及零部件
航空航天
能源与电力
电子与半导体
医疗器械
其他
贵公司目前所处的工业级全生命周期管理（涵盖设计、制造、运维、报废等阶段）成熟度如何？
初始阶段：各阶段数据孤立，管理依赖人工和纸质文档
发展阶段：部分环节实现数字化，但系统间集成度低
规范阶段：建立了统一的数据管理平台，流程基本线上化
优化阶段：实现跨部门、跨阶段的数据贯通与协同
引领阶段：基于数据智能驱动预测性维护与闭环优化
目前，贵公司在产品/资产全生命周期管理中，主要应用了哪些数字化技术或系统？（可多选）
CAD/CAE/CAM等设计软件
PLM（产品生命周期管理）系统
ERP（企业资源计划）系统
MES（制造执行系统）
SCM（供应链管理）系统
IoT（物联网）与传感器
数字孪生（Digital Twin）
AI/大数据分析平台
尚未系统化应用
您认为，到2026年，推动企业升级全生命周期管理的最主要驱动力是什么？
降本增效与提升资产回报率的内在需求
应对产品复杂度提升和定制化需求的压力
满足客户对产品可靠性、可追溯性的更高要求
顺应工业4.0/智能制造的国家战略与行业趋势
应对供应链不稳定带来的风险管控需求
在从设计到运维的数据流中，您认为目前最大的“断点”或障碍出现在哪个环节？（可多选）
设计数据向制造工艺的传递
制造过程数据（如质量、工艺参数）的采集与反馈
出厂数据与后期运维数据的关联
不同供应商/合作伙伴间的数据交换
历史数据与新型分析工具的兼容性
数据标准与格式不统一
对于“数字孪生”技术，贵公司目前的应用情况是？
已应用于核心产品的设计仿真阶段
已扩展至制造过程监控与优化
已用于资产远程监控与预测性维护
正在规划或试点中
暂无应用计划
请评估数据安全与隐私保护在全生命周期数据管理中的重要性。（1-5分，1为不重要，5为极其重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
为构建面向2026年的全生命周期管理体系，贵公司计划或正在重点投入哪些方面？（可多选）
升级或部署统一的PLM/ALM平台
加强IoT基础设施与数据采集能力
引入AI算法进行故障预测与健康管理（PHM）
培养跨领域的数字化人才
与生态伙伴共建数据共享与协同标准
改造现有业务流程以适应数据驱动
您认为，实现跨企业（如主机厂与供应商）的全生命周期数据协同，主要挑战在于？
技术层面：缺乏统一的数据接口与交换标准
商业层面：数据权属、价值分配与信任机制不清晰
管理层面：组织壁垒与协作流程复杂
安全层面：对核心数据泄露的担忧
以上皆是
从0到10分，您有多大意愿向同行推荐“以数据驱动的全生命周期管理”作为企业核心竞争力构建方向？（0分表示完全不愿意，10分表示非常愿意）
在可持续发展背景下，贵公司对产品“末端生命周期”（如报废、回收、再制造）的管理重视程度如何？
高度重视，已建立专门的回收与再制造体系
比较重视，在产品设计中会考虑可拆卸性与环保材料
一般重视，主要满足法规合规要求
尚未纳入重点管理范畴
您预计，到2026年，全生命周期管理将为企业带来哪些最显著的价值？（可多选）
大幅降低运维成本与意外停机损失
加速新产品研发与上市周期
提升产品质量与客户满意度
增强供应链韧性与透明度
创造基于服务的新的商业模式（如产品即服务）
提升企业ESG（环境、社会、治理）表现
您认为，当前制约企业全生命周期管理深化应用的主要内部因素是什么？
高层战略重视与资金投入不足
现有IT系统老旧，改造难度大
缺乏既懂业务又懂数据的复合型人才
部门墙厚重，跨部门协作困难
数据质量差，难以支撑高级分析
请简要描述您对“2026年理想的工业级全生命周期管理”场景的设想或期待。
对于第三方提供的全生命周期管理解决方案或服务，您最看重供应商的哪项能力？
深厚的行业知识与最佳实践
强大的平台技术与集成能力
持续的产品迭代与技术服务
灵活的商业模式与定价策略
成功的标杆案例与口碑
总体而言，您对贵公司到2026年实现全生命周期管理升级目标的信心如何？（1-5分，1为毫无信心，5为充满信心）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您通常通过哪些渠道获取关于工业4.0、数字孪生、预测性维护等前沿技术与实践的信息？（可多选）
行业展会与峰会
专业期刊与研究报告
供应商推介与白皮书
行业协会与社群
高校与研究机构合作
内部培训与知识库
您的职位主要涉及全生命周期管理的哪个阶段？
研发与设计
生产与制造
供应链与采购
销售与市场
运维与服务
IT与数字化
综合管理
我们非常希望聆听您对本次调研主题的其他任何意见、建议或关注点。