您所在部门/岗位与物流AI设备的关系是？
设备运维/技术支持
仓储/分拣现场操作
IT/系统管理
设备采购/管理
其他
您日常接触或负责的物流AI设备主要类型是？
AGV/AMR（自动导引车/自主移动机器人）
自动分拣系统
智能仓储机器人
无人叉车
视觉识别/监控系统
其他
请对当前物流AI设备的整体运行稳定性进行评分（1分非常不稳定，5分非常稳定）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
目前设备监控系统的主要数据呈现方式是？
集中式可视化大屏
PC端管理后台
移动端APP/小程序
邮件/短信告警
无统一监控系统
您认为当前监控系统最需要加强的功能是？
实时运行状态可视化
历史数据追溯与分析
预测性维护预警
多设备统一管理界面
告警信息分级与精准推送
与其他系统（如WMS）的数据集成
设备发生故障时，通常如何被首次发现？
监控系统自动告警
现场人员人工发现
作业流程异常触发
定期巡检发现
其他
从发现故障到通知到维修人员的平均响应时间约为？
5分钟以内
5-30分钟
30分钟-2小时
2小时以上
不确定
常见的设备故障类型有哪些？（可多选）
硬件损坏（如传感器、机械臂）
软件/系统死机或崩溃
网络通信中断
导航/定位异常
电池/电源问题
与外围设备对接失败
多数故障的平均修复时间（MTTR）约为？
30分钟以内
30分钟-2小时
2-4小时
半天以上
视故障类型而定，差异很大
目前故障诊断主要依赖哪些手段？（可多选）
运维人员经验判断
设备自带的错误代码
远程技术支持
厂家工程师现场排查
基于AI的故障诊断系统
查阅技术手册
现有的技术文档、故障知识库是否便于查询和使用？
非常完善，易于查找
基本可用，但不够系统
比较零散，查找困难
几乎没有成文的知识库
请对设备供应商/厂家的售后技术支持响应速度与专业性进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为提升运维效率最有效的措施是？（可多选）
部署更智能的预测性维护系统
建立更完善的备品备件库
加强运维人员专业技能培训
优化故障报修与处理流程
引入更强大的远程监控与诊断工具
简化设备操作与交互界面
目前是否采用了基于AI的预测性维护？
已全面应用，效果显著
部分试点，初见成效
有计划但尚未实施
暂无计划
如果已应用预测性维护，请简述其带来的主要价值；如果未应用，请说明主要障碍或期待。
设备运维数据的记录与分析主要用于？
故障复盘与预防
设备生命周期管理
绩效考核
成本核算
很少进行深入分析
您希望未来的智能运维系统能实现哪些功能？（可多选）
故障自愈/自动恢复
基于数字孪生的仿真与调试
AR远程辅助维修
能耗与效率的自动化化
与生产计划联动的智能调度
供应链协同的备件预测
总体而言，您认为当前物流AI设备的运维模式处于哪个阶段？
被动式（故障后维修）
预防式（定期计划维护）
预测式（基于状态监测）
初步具备自适应/自优化能力
请对您个人在运维工作中获得的培训与技能支持满意度进行评分（1分非常不满意，5分非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请提出一项您认为最迫切、能最大程度改善当前物流AI设备监控、运维或故障处理现状的具体建议。