您所在的企业属于自动化设备产业链的哪个环节？
核心零部件/元器件供应商
自动化设备整机制造商
系统集成商/解决方案提供商
终端用户（使用自动化设备的生产企业）
调试、运维及技术服务商
科研院所/行业协会
其他
您认为，到2026年，驱动自动化设备行业发展的最主要技术动力是什么？
人工智能与机器学习
工业物联网（IIoT）与数据采集
数字孪生与仿真技术
机器人技术（协作/移动机器人）
5G与边缘计算
预测性维护与健康管理（PHM）
其他
在您看来，当前自动化设备在调试阶段面临的主要挑战有哪些？（可多选）
多品牌/异构系统集成困难
调试周期长，成本高
缺乏标准化的调试流程与工具
现场调试人员技能不足
与客户现有工艺/产线匹配度低
软件调试（如PLC、SCADA）复杂度高
远程调试支持能力弱
其他
您所在企业/部门目前对设备运维的主要模式是？
事后维修（故障后处理）
定期预防性维护
基于状态的监测（CBM）
预测性维护（PdM）
已初步实现基于AI的智能运维
请评估当前市场上主流自动化设备的远程运维支持能力（如远程诊断、参数修改、程序更新等）的成熟度。（1分=极不成熟，5分=非常成熟）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为，实现高效预测性维护最关键的数据来源是？（可多选）
设备振动、温度、压力等物理传感器数据
设备控制系统（如PLC）的运行日志与报警
生产工艺参数与质量数据
设备维护历史记录
外部环境数据（温湿度、粉尘等）
基于视频/图像的视觉检测数据
其他
在设备全生命周期管理中，您认为哪个环节的数据闭环最难打通？
设计-制造数据
制造-调试数据
调试-运维数据
运维-优化/再设计数据
各环节均存在显著壁垒
请简要描述您心目中理想的“自动化设备即服务”（Equipment-as-a-Service）商业模式应包含哪些核心运维服务？
到2026年，您认为自动化设备运维人员最重要的新技能需求是什么？
数据分析与AI工具使用
工业网络与网络安全
跨品牌设备编程与调试
机器人协作与编程
项目管理与客户沟通
供应链与备件管理
您认为哪些因素将最大程度地影响2026年自动化设备调试运维市场的格局？（可多选）
标准化与互操作性协议的推进（如OPC UA, MTConnect）
云平台与工业APP生态的成熟
网络安全法规与数据主权要求
劳动力成本上升与技能短缺
可持续发展与能效管理要求
地缘政治与供应链稳定性
其他
请评估当前行业在调试运维环节的数字化工具（如AR远程协助、数字工单、知识库系统）普及与应用深度。（1分=非常初级，5分=广泛应用且深入）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于自动化设备的健康状态评估，您更倾向于信赖？
设备制造商提供的原厂算法与模型
第三方专业服务商开发的通用或定制化模型
基于开源框架和自有数据训练的模型
资深工程师的经验判断为主，数据为辅
在推动产业链协同（如制造商、集成商、运维商数据共享）方面，您认为最大的障碍是什么？
您预计到2026年，基于云平台的设备运维服务渗透率将达到何种水平？
低于20%
20%-40%
40%-60%
60%-80%
超过80%
您所在企业未来1-2年在调试运维领域计划投资或关注的重点是？（可多选）
升级远程运维平台与工具
培养或引进数据分析与智能运维人才
部署更多传感器以获取设备数据
建立或完善预测性维护模型
优化备件库存与供应链管理
开展基于AR/VR的培训与远程支持
探索设备即服务（EaaS）商业模式
暂无明确计划
综合考虑技术、市场与人才等因素，您有多大意愿向同行推荐投身于自动化设备调试运维这一领域？（0-10分，0=完全不推荐，10=极力推荐）
您认为，到2026年，“调试”与“运维”的边界会变得如何？
边界更加模糊，调试即初始运维，运维包含持续调试
边界依然清晰，分属不同专业团队与阶段
运维将完全吸收调试功能，成为一体化服务
难以预测
请留下您对自动化设备调试运维产业链未来发展的任何其他看法或建议。