您在企业中负责的职能与库存/生产管控的相关性如何？
您认为到2026年，企业库存管理的核心目标将发生何种转变？
从成本中心转向价值创造中心
从静态管理转向动态实时响应
从内部优化转向供应链协同
变化不大，维持现状
目前，贵公司在生产与库存的中游管控环节，主要面临哪些挑战？（可多选）
需求预测不准确
供应链信息不透明
库存周转率低
生产计划与库存水平不匹配
仓储与物流成本高企
缺乏实时数据监控与分析工具
跨部门协作困难
其他
贵公司目前对生产过程中（WIP）库存的管控精细度如何？
非常精细，实时追踪到每个工序/批次
比较精细，按生产阶段/车间进行管理
一般，主要管理成品和主要原材料
较为粗放
请评估当前使用的库存管理系统/工具对中游生产管控的支持程度（1-5分，1为非常不支持，5为非常支持）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
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为应对2026年的挑战，贵公司计划或正在考虑引入哪些技术？（可多选）
物联网（IoT）与传感器
人工智能（AI）与机器学习预测
高级计划与排程（APS）系统
数字孪生（Digital Twin）
区块链用于供应链追溯
机器人流程自动化（RPA）
尚未有明确计划
其他
您认为到2026年，实现供应链上下游（供应商-生产-分销）数据实时共享的关键障碍是什么？
技术标准不统一
数据安全与隐私顾虑
企业间缺乏信任与合作意愿
投资回报率（ROI）不明确
现有系统改造难度大
展望2026年，您认为“柔性生产”与“库存水平”之间的关系将如何演变？
柔性生产能力的提升将显著降低安全库存水平
两者需在新的平衡点上协同优化，库存未必降低
柔性生产会增加在制品库存，以应对变化
关系不大，主要受外部市场影响
基于您对行业的了解，您有多大意愿向同行推荐“以数据驱动的智能中游库存管控”作为未来核心战略？（0-10分，0为完全不愿意，10为非常愿意）
您认为未来中游库存管控人才需要具备哪些关键技能？（可多选）
数据分析与可视化
供应链建模与仿真
人工智能/机器学习应用
跨部门沟通与项目管理
流程优化与精益生产
对新兴技术的理解与评估
其他
预计到2026年，贵公司用于库存生产中游管控的数字化预算将有何变化？
请描述您心目中理想的2026年企业“智能中游管控”场景（例如，系统如何运作，解决了什么问题）
您认为，实现上述理想场景的最大内部阻力可能来自？
管理层认知与支持不足
现有组织架构与部门墙
缺乏既懂业务又懂技术的复合型人才
历史数据质量差或系统孤岛
变革带来的短期成本与阵痛
总体而言，您对贵公司在2026年能够有效提升库存生产中游管控水平的信心有多大？（1-5分，1为毫无信心，5为充满信心）
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