贵公司所属的主要行业是？
高端装备制造
新一代信息技术
生物医药与健康
新材料
新能源与节能环保
其他
贵公司2025年的年营收规模约为？
5000万元以下
5000万-2亿元
2亿-10亿元
10亿元以上
在您的定义中，公司“高附加值生产”环节主要指？
核心零部件/模块的精密制造与组装
关键工艺技术的应用与转化
基于客户需求的定制化/柔性生产
产品的研发试制与中试
其他
请评估当前中游生产环节（如上述定义）对公司整体利润的贡献度。（1分=贡献很低，5分=贡献极高）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
目前，贵公司在中游生产环节主要采用了哪些数字化管控工具或系统？（可多选）
制造执行系统（MES）
企业资源计划（ERP）生产模块
高级计划与排程（APS）
工业物联网（IIoT）平台
数字孪生（Digital Twin）
质量管理系统（QMS）
无系统化数字管控
中游生产环节的数据采集自动化程度如何？
完全手动记录，无自动采集
关键设备/工序有自动采集，但未联网
大部分设备/工序实现自动采集并联网
全流程、全要素自动实时采集与监控
中游生产计划的制定与调整，主要依赖？
人工经验与Excel表格
基于ERP的静态计划
APS系统进行动态优化
由供应链协同平台自动触发与调整
请评估中游生产环节的实时可视化水平（如进度、设备状态、质量数据等）。（1分=完全不可视，5分=全流程实时透明可视）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在中游生产管控中，面临的主要挑战有哪些？（可多选）
供应链波动导致原材料/零部件供应不稳定
多品种、小批量订单带来的排产与换线复杂度高
高端技能人才（如工程师、技师）短缺
工艺参数优化与良率提升困难
数据孤岛，系统间集成度低
生产设备老旧，智能化改造投入大
市场需求预测不准确
针对工艺参数优化，贵公司主要采用何种方法？
依赖老师傅/工程师经验
基于历史数据的统计过程控制（SPC）
使用机器学习/AI模型进行预测与调优
尚未系统化开展
中游生产环节的质量追溯能力如何？
仅能追溯到批次
可追溯到单个生产单元（如设备、班组）
可追溯到单个产品/序列号，并关联关键工艺参数
实现从原材料到成品的全链条双向精准追溯
请评估中游生产环节的能源与物料消耗精细化管理水平。（1分=粗放管理，无详细数据，5分=全流程实时监测与优化）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
为提升中游管控水平，贵公司在未来1-3年计划优先投资哪些领域？（可多选）
生产设备自动化/智能化升级
工业软件（MES/APS/QMS等）实施与深化应用
工业网络与数据平台建设
引入人工智能（AI）用于预测性维护、质量检测等
员工数字化技能培训
供应链协同数字化
绿色制造与碳足迹管理
您认为，实现中游生产“自适应管控”（系统能根据实时数据自动调整优化）的主要障碍是？
数据质量与标准化不足
算法模型与业务场景结合困难
现有设备与系统改造难度大
缺乏相应的技术人才
投资回报率（ROI）不明确
从0到10分，您有多大意愿向同行推荐贵公司当前的中游生产管控模式？（0分=完全不愿意，10分=极愿意）
展望2026年，您预计中游生产环节的劳动力结构将发生何种变化？
操作工人数量减少，工程师/技术人员占比显著提升
劳动力总量变化不大，但技能要求普遍升级
出现人机协作的新岗位，结构多元化
变化不大
请简述您对“未来智能工厂中游管控核心特征”的展望（例如：核心能力、组织形态等）。
您认为行业或政府在支持企业高附加值生产中游升级方面，最应提供哪类支持？
专项资金补贴或税收优惠
组织共性技术攻关与推广
建立行业数据标准与安全规范
搭建产学研用对接平台
加强高端人才培养与引进
关于本次调研主题，您是否有其他重要的观点或建议希望补充？