您所在的企业所属行业是？
制造业
信息技术/软件业
能源/化工
消费品/零售
医疗/生物科技
汽车/交通运输
其他
贵公司目前对“生产全生命周期管理”的理解和实践阶段是？
概念了解，尚未系统规划
局部环节（如设计或生产）有数字化管理
已实现设计、生产、供应链等核心环节的集成管理
已建立覆盖设计、生产、运维、回收/再制造的全链条数字化平台
已成为行业标杆，并对外输出管理经验
在您看来，驱动企业实施生产全生命周期管理的主要因素有哪些？（可多选）
降本增效的压力
满足客户个性化与快速交付需求
应对环保法规与可持续发展要求
提升产品质量与可追溯性
数字化转型的战略需要
供应链风险管控
获取市场竞争优势
请评估贵公司目前在产品设计阶段（如概念、原型、仿真）与后续生产、运维数据的联动程度。（1分表示完全脱节，5分表示高度集成）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
贵公司是否已经或计划引入数字孪生技术来模拟和优化产品全生命周期？
尚未考虑
已列入未来1-2年规划
已在特定产品或产线试点
已在多个核心业务中应用
已全面部署并深度应用
当前，贵公司在生产执行与质量控制环节面临的主要挑战是什么？（可多选）
设备数据采集与互联互通困难
生产过程不透明，难以实时监控
质量数据分散，追溯效率低
工艺参数优化依赖人工经验
与上游设计、下游运维数据断层
人员技能与新技术不匹配
对于产品投入使用后的运维与服务阶段，贵公司主要通过何种方式管理？
被动响应式维修
基于固定周期的预防性维护
基于传感器数据的预测性维护
基于产品全生命周期数据的智能运维与服务优化
提供产品即服务（PaaS）等新型商业模式
请评估供应链信息（如物料、库存、物流）与生产计划的协同水平对贵公司全生命周期管理的影响。（1分表示阻碍严重，5分表示协同顺畅，支撑有力）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在向循环经济转型的背景下，贵公司关注产品生命末端（回收、再制造、处置）的哪些方面？（可多选）
合规性处置，满足环保法规
回收材料再利用，降低原材料成本
产品再制造，开辟新的利润来源
建立逆向物流与回收体系
从设计端就考虑可拆卸性与可回收性（生态设计）
目前尚未重点关注
您认为，到2026年，人工智能（AI）在生产全生命周期管理中最能发挥价值的环节是？
智能设计与仿真优化
生产排程与动态调度
predictive maintenance)
供应链智能预测与风险管理
质量缺陷的自动检测与根因分析
市场与客户需求洞察
在推进全生命周期管理的过程中，您认为企业面临的最大内部阻力或困难可能是什么？（请简要描述）
贵公司用于支撑全生命周期管理的数据平台或系统主要来源于？
多个独立的部门级系统（如PLM, MES, ERP, CRM）
以ERP或MES为核心，部分集成其他系统
统一的集团级数据中台或工业互联网平台
完全基于云原生的SaaS套件
尚无统一平台，数据分散
如果0分代表“毫无信心”，10分代表“充满信心”，您对贵公司在2026年能够成功构建并有效运行一套先进的生产全生命周期管理体系有多大信心？
为成功实施全生命周期管理，您认为企业最需要加强哪些方面的能力建设？（可多选）
跨部门协同的组织与文化
数据治理与标准化
既懂业务又懂技术的复合型人才
IT/OT基础设施与网络安全
与生态伙伴（供应商、客户）的数据共享与协作机制
高层领导的战略决心与持续投入
从投资回报（ROI）角度看，您认为实施全生命周期管理最可能率先在哪方面取得显著收益？
缩短产品研发与上市周期
降低生产运营成本（如能耗、物料、废品）
提升产品质量与客户满意度
延长产品生命周期价值（如服务收入）
增强供应链韧性，降低风险
满足ESG要求，提升品牌形象
展望2026年，您对生产全生命周期管理技术或模式的发展，还有哪些期待或预测？
本次调研对您思考企业未来生产管理是否有启发？
非常有启发，明确了改进方向
有一定启发，加深了理解
启发不大，内容已知
没有启发
（选填）如果您愿意，请留下您的邮箱，以便我们后续为您发送本调研的精华报告摘要。