智能制造供应链数智化仿真平台企业需求与应用前景调研问卷

尊敬的合作伙伴：

您好！本调研旨在深入了解制造企业在供应链管理中的实际痛点、对仿真与优化工具的功能需求，以及产学研合作的意愿与路径。调研结果将为平台原型设计、算法验证与应用推广提供直接依据。问卷采用匿名形式，所有数据仅用于研究分析，我们将严格保密您的企业信息。感谢您的支持与合作！

贵企业所属行业

汽车及零部件制造

装备制造（含通用/专用设备）

电子信息/通信设备制造

家电/消费电子制造

医药/医疗器械制造

新材料/化工

软件与信息技术服务

物流/供应链服务

其他（请注明具体行业类型）

贵企业的人员规模

小型企业（100人以下）

中型企业（100-1000人）

大型企业（1000人以上）

贵企业在供应链中的主要角色（可多选）

链主/整机集成商（直接面向终端市场）

一级供应商（核心零部件/模块）

二三级供应商（基础材料/标准件）

第三方物流/仓储服务商

供应链平台/技术服务商

其他

贵企业目前管理的供应商数量大约为

10家以下

10-50家

50-200家

200家以上

贵企业产品的主要生产模式为

面向库存生产（MTS）

面向订单生产（MTO）

面向订单装配（ATO）

混合模式（多种并存）

其他

贵企业在供应链管理中面临的主要痛点/挑战是（可多选，最多选5项）

需求预测不准，订单波动大，紧急插单频繁

供应商交付不及时，质量不稳定

原材料/零部件库存持有成本高

产线排产调度困难，换线/换模时间长

成品/半成品库存周转慢，呆滞料多

物流运输成本高，配送时效不稳定

多基地/多仓库的库存调配缺乏有效工具

供应链中断风险（断供、物流阻断等）缺少预警手段

企业内部ERP/MES/WMS等系统数据不互通，形成数据孤岛

上下游协同靠人工沟通（电话/邮件/微信），效率低且易出错

缺少有效的仿真推演工具来支撑中长期战略决策

其他

请对以下痛点/挑战的严重程度进行评价：

	非常严重	比较严重	一般	不太严重	不构成问题
需求波动大，预测准确率低
供应商交付不及时
库存成本高，周转慢
产能调度不灵活
物流效率低/成本高
多基地协同困难
风险预警能力不足
信息系统数据孤岛
缺少仿真决策工具

贵企业目前是否使用供应链仿真或优化类工具软件？

是，使用自主研发系统

是，使用商业软件

是，使用开源工具二次开发

否，但正在选型或规划中

否，暂无计划

如已使用仿真/优化工具，您对当前使用工具的满意度为

非常满意

比较满意

一般

不太满意

非常不满意

若您对当前工具选择“不太满意”或“非常不满意”，请说明主要原因

____________

贵企业认为一个面向智能制造供应链的商业仿真平台应具备以下哪些核心能力？（可多选，最多选6项）

多粒度建模：支持从单台设备/产线→工厂→多工厂→全供应链网络的分层级建模

多流耦合仿真：同步模拟物质流（物料/在制品/成品）、信息流（订单/计划/单据）、资金流（付款/应收/成本）

多场景扰动模拟：内置需求突变、产能中断、供应商断供、物流延迟、质量异常等典型扰动事件

多智能体协同优化：各供应链节点（供应商/工厂/仓库/物流/客户）作为自主智能体，自动生成协同策略

大语言模型辅助决策：解析政策文件、市场舆情、客户评价等非结构化文本，转化为决策参数

ERP/MES/WMS数据互通：支持与企业现有业务系统的数据对接，减少人工数据准备

多目标优化对比：同时评估成本、时效、服务质量、碳排放等多维度绩效指标

“如果-那么”战略推演：支持用户自定义假设场景（如新建工厂、更换供应商），对比不同策略的预期效果

可视化供应链监控大屏：动态展示供应链网络拓扑、物流轨迹、库存热力、风险预警

移动端/多端协同：支持管理团队远程查看仿真结果与决策建议

其他

请对以下平台功能对贵企业的价值进行评价（按重要程度打分）：

多粒度数字孪生建模能力 ★ ★ ★ ★ ★

多流（物质/信息/资金）耦合仿真 ★ ★ ★ ★ ★

典型扰动场景内置与自定义 ★ ★ ★ ★ ★

多智能体自主协同优化 ★ ★ ★ ★ ★

大语言模型辅助非结构化决策 ★ ★ ★ ★ ★

与ERP/MES等系统的数据接口 ★ ★ ★ ★ ★

多目标（成本/时效/质量）对比分析 ★ ★ ★ ★ ★

“如果-那么”战略推演功能 ★ ★ ★ ★ ★

供应链全景可视化大屏 ★ ★ ★ ★ ★

在平台架构方面，贵企业最关注的特性是？（可多选，最多选4项）

云原生/微服务架构，支持弹性伸缩

支持大规模节点仿真（百万级节点以上）

响应速度快，关键业务推演分钟级出结果

多租户数据隔离，保障数据安全

开放API/接口，便于与企业现有系统集成

支持私有化部署，满足数据不出厂要求

操作界面直观，业务人员可独立完成建模与推演

提供二次开发环境，支持企业定制化扩展

其他

针对本项目的核心算法方向（多智能体深度强化学习实现供应链动态协同优化），贵企业最看重的算法能力是？（可多选，最多选3项）

在需求突发波动时自动调整采购与排产计划

在关键供应商断供时快速生成替代方案

在资源（产能/运力/人力）竞争时实现多主体均衡分配

自动生成库存策略（安全库存/补货点/订货量）

多目标（成本最低+时效最快+服务水平最高）自动寻优

能根据历史数据持续学习，不断提升决策质量

如果本平台完成原型开发并具备企业级应用条件，贵企业最可能在以下哪些场景中率先试用？（可多选，最多选3项）

年度/季度产销协同规划（S）

供应链风险预警与应急演练（如断供预案评估）

新供应商准入评估与比选

物流网络优化（仓库选址/运输路径规划）

库存策略调优（安全库存/补货机制）

新产品上市前的供应链配套推演

产能扩建/工厂搬迁的可行性评估

供应链碳排放测算与绿色优化

其他

如果平台升级完成后，贵企业参与企业级POC验证的意愿如何？（POC即概念验证，需提供真实业务场景与脱敏数据）

非常愿意

比较愿意

视项目进展与平台成熟度而定

暂不考虑

若有意向参与POC，贵企业可提供的验证支持包括（可多选）

提供脱敏后的历史运营数据（订单/库存/采购/物流等）

提供实际业务流程与规则说明

安排业务专家参与需求对接与结果评估

提供真实业务场景作为验证案例

协调IT部门配合系统对接测试

其他

在产学研合作过程中，贵企业关心的主要问题是（可多选）

商业数据的安全保护与脱敏处理

知识产权的归属与共享机制

合作成本与投入产出比

项目周期与成果交付时间

成果能否真正落地转化为生产力

研发方向是否真正贴合业务需求

其他

您认为数智化仿真工具在制造企业中的推广应用面临的主要障碍是（可多选）

企业管理者对工具价值的认知不足

数据基础薄弱，难以支撑精准建模

IT基础设施跟不上，系统集成困难

缺少既懂业务又懂模型的专业人才

软件采购和运维成本高

现有工具操作复杂，业务人员难以掌握

仿真结果与实际偏差大，可信度不足

其他

您对本次项目（智能制造供应链数智化仿真平台架构整合及算法协同优化研究）的成果有何期望或建议？

____________

20题 | 被引用0次

模板修改

使用此模板创建

智能制造供应链数智化仿真平台企业需求与应用前景调研问卷

相关模板