您所在的制造企业当前是否已正式开展360度评估相关工作？
已全面落地开展
已在部分部门试点开展
正在筹备规划阶段
暂未开展但有相关计划
暂无开展计划
您认为在制造业场景下，开展多维度反馈评估最核心的目标是什么？
识别管理能力短板，辅助人才发展
为绩效考核、晋升评优提供参考
优化团队协作流程，提升组织效能
梳理岗位能力模型，完善人才标准
其他目标
您所在企业开展全视角能力评价时，通常会选取哪些评价主体？
被评估者的直接上级
被评估者的平级同事
被评估者的直接下属
被评估者本人（自评）
内外部合作客户
跨部门协作对接人员
您认为针对生产制造类岗位设计评估指标时，首要考虑的维度是？
安全生产责任落实能力
生产任务交付效率与质量
现场问题解决与改善能力
团队带教与技能传承能力
跨岗协作与沟通配合能力
请您对当前所在企业评估数据收集流程的规范性进行评分（1分代表极不规范，5分代表非常规范）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前制造业在收集多源评价数据时，最容易出现哪些问题？
评价主体选取范围不合理，样本代表性不足
评价指标过于泛化，与岗位实际工作脱节
数据填写过程存在人情打分、趋中效应等偏差
数据收集渠道不统一，回收效率低
数据安全与隐私保护机制不完善
填写引导不足，评价人对评分标准理解不一致
您更倾向于通过哪种渠道完成相关评价问卷的填写？
企业内部数字化HR系统
第三方专业调研平台
线下纸质问卷
企业微信/钉钉等办公工具内嵌问卷
其他渠道
您认为单份评价问卷的题量设置在多少范围内最为合理？
10题以内，5分钟内可完成
10-20题，5-10分钟可完成
20-30题，10-15分钟可完成
30题以上，确保评价维度全面
请您评价评估指标与制造岗位实际工作内容的匹配度（1分代表完全不匹配，5分代表高度匹配）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在数据清洗与校验环节，您认为需要重点设置哪些规则来保障数据质量？
识别连续相同选项、作答时长过短的无效问卷
校验不同评价主体打分的逻辑一致性
剔除存在明显恶意打分、极端偏差的样本
对缺失值超过阈值的问卷做无效处理
交叉验证关键维度的评价结果可信度
您认为针对一线生产操作岗位，以下哪类指标权重设置应当最高？
操作规范与安全合规表现
生产产出效率与良品率
技能提升与传帮带贡献
现场5S管理执行情况
团队协作与配合度
您所在企业完成评价数据收集后，通常会在多长时间内反馈评估结果？
1周内
1-2周
2-4周
1个月以上
暂不反馈具体结果
您认为有效的评估结果反馈应当包含哪些内容？
各维度能力得分与整体排名情况
不同评价主体的共性优势与待改进点
针对性的能力提升建议与发展资源
同岗位/同层级的常模对比参考
可落地的个人发展行动指引
请您对过往参与的多维度评估结果的实用性进行评分（1分代表完全没有参考价值，5分代表对个人发展帮助极大）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为在分析制造企业管理人员的评价数据时，最需要重点关注的维度是？
生产现场管理与问题处置能力
团队管理与员工培养能力
安全生产管控能力
跨部门协同与资源协调能力
成本控制与效率优化能力
您认为当前制造业落地360度评估时，最需要完善哪些配套机制？
评价人匿名保护机制，打消打分顾虑
评价前的标准宣导与填写培训机制
评估结果与人才发展联动的落地机制
数据全流程安全管控机制
评估效果定期复盘与指标迭代机制
您是否接受将人工智能技术应用于评估数据的智能分析与报告生成环节？
非常支持，可大幅提升分析效率与客观性
比较支持，但需要人工校验关键结论
中立，需要根据实际应用效果判断
不太支持，担心分析结果脱离业务实际
完全不支持
结合您在制造业的工作经验，您对完善多源反馈评估的数据收集规范、提升分析结果实用性还有哪些具体建议？