您目前在汽车行业中的主要角色是？
研发工程师
质量管理/品控
生产/制造工程师
采购/供应链管理
售后服务/技术支持
销售/市场
企业管理者
其他
您所在的企业主要涉及哪个领域？
整车制造
零部件/总成供应商
经销商/4S店
汽车后市场服务
研发/设计机构
其他
在您的工作中，对产品或服务质量进行评价的频率是？
每天多次
每天一次
每周几次
每月几次
偶尔或按项目需要
您目前主要通过哪些方式或工具进行质量评价？（可多选）
人工目视检查
传统测量工具（卡尺、千分尺等）
自动化检测设备
质量管理软件（如MES, QMS）
数据分析/统计工具
客户反馈/投诉系统
行业标准/法规对标
尚无系统化方法
总体而言，您对当前使用的质量评价方法或工具的满意度如何？（0-10分，0=非常不满意，10=非常满意）
您认为当前质量评价过程中，最大的挑战或痛点是什么？
数据采集困难/效率低
评价标准不统一/主观性强
数据分析能力不足
结果反馈不及时，难以指导改进
与上下游环节（如研发、生产、售后）协同不畅
成本（时间、人力、设备）过高
其他
您认为建立一个行业通用的、标准化的质量评价指标体系的重要性如何？（1-5星，1星=不重要，5星=非常重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望一个理想的质量评价体系应覆盖以下哪些维度？（可多选）
产品性能与可靠性
制造过程稳定性
材料与零部件质量
外观与感官质量
装配与工艺质量
售后服务响应与效果
用户满意度与口碑
环保与可持续性
成本效益
其他
对于质量数据的可视化呈现，您最需要哪种形式？
实时数据看板/仪表盘
周期性（日/周/月）报告
趋势分析与预测图表
问题根源追溯图
与历史/标杆数据的对比图
其他
您更倾向于哪种质量评价结果的反馈与应用方式？
自动触发预警并推送至责任人
生成结构化报告供管理层决策
直接关联到生产/工艺参数调整
用于供应商绩效评估与改进
作为员工培训与考核的依据
整合到产品研发的DFMEA中
您认为哪些新技术在提升质量评价智能化水平方面最有潜力？（可多选）
机器视觉/AI图像识别
物联网（IoT）与传感器
大数据分析与预测算法
数字孪生
区块链（用于追溯）
AR/VR辅助检测与培训
其他
在推动质量改进时，跨部门（如研发、生产、质量、售后）的数据共享与协作现状如何？
数据完全打通，协作顺畅
部分数据可共享，但存在壁垒
数据孤岛严重，协作困难
基本没有共享与协作
请描述一个您在工作中遇到的具体质量评价难题，以及您期望如何解决它？
您所在企业或部门对引入新的、更高效的质量评价工具或系统的意愿如何？（1-5星，1星=毫无意愿，5星=意愿强烈）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
如果有一个集成了数据采集、智能分析、可视化与协同功能的平台，您愿意每年为此投入的预算范围是？
5万元人民币以下
5-20万元人民币
20-50万元人民币
50万元以上人民币
视具体功能和效果而定
暂无预算考虑
您希望通过本次调研及后续可能的行业活动获得什么？（可多选）
行业质量评价最佳实践案例
先进质量工具与技术的介绍
同行交流与经验分享机会
标准化指标体系参考
供应商/解决方案推荐
其他
对于构建汽车行业下一代质量评价体系，您还有哪些其他的建议或期待？