泰安市制造业企业“人工智能+制造”转型需求问卷

欢迎参加本次问卷调查。本问卷旨在了解泰安市制造业企业在“人工智能+制造”转型过程中的基础现状、核心需求、合作意愿及政策诉求，为制定本地相关行动指南和组织供需对接活动提供数据支撑。问卷填写时间约8分钟，所有信息仅用于统计分析，请根据企业实际情况填写。感谢您的支持与配合！
第一部分：企业基础信息
*
1.
企业全称
填写要求：与营业执照一致，勿用简称
*
2.
企业规模
规上企业 年产值≥2000 万元（统计口径，含大型、中型及部分小型企业）
小微企业 年产值＜2000 万元（含小型、微型企业，适配 “小快轻准” 方案需求）
*
3.
单位性质
国企
民营
三资
事业单位
其他
*
4.
注册地址
*
5.
归属的泰安市11条重点产业链（可多选）【多选题】
矿山装备及工程机械产业链
输变电装备及电线电缆产业链
汽车及零部件产业链
新型建筑材料产业链
现代食品产业链
高端化工产业链
纺织服装产业链
出版印刷产业链
新能源产业链
医药及医疗器械产业链
数字经济产业链
不属于以上产业链
*
6.
所属行业【多选题】
原材料行业（钢铁行业、石化化工行业、新材料行业、有色金属行业、建材行业）
装备制造行业（工业母机行业、汽车行业、电力装备行业、船舶行业、航空航天行业）
消费品行业（纺织服装领域、家居领域、食品加工领域、医药领域、生物制造领域、历史经典产业）
电子信息行业（电子信息行业）
软件和信息技术服务行业（软件和信息技术服务行业）
其他（参照《国民经济行业分类》补充）
*
7.
联系人姓名
填写要求：例“张三/市场部经理”
*
8.
联系电话
*
9.
邮箱地址
第二部分：数字化转型基本情况
10.
企业智能制造能力成熟度等级（参照国家标准《智能制造能力成熟度模型》GB/T 39116-2020）
规划级（一级）：已明确转型目标和规划，未开展实质性系统部署
规范级（二级）：核心业务环节实现标准化、数字化，部署单一业务系统
集成级（三级）：跨业务系统数据贯通，部分环节实现智能化协同
优化级（四级）：数据驱动业务优化，应用 AI 技术提升核心效能
引领级（五级）：全流程 AI 深度融合，形成行业标杆并引领转型
11.
企业的数据管理能力成熟度（DCMM，参照国家标准 GB/T 36073-2018）等级为
DCMM1级（初始级）：数据管理能力较低，缺乏系统性。
DCMM2级（受管理级）：数据管理有一定的规范，但仍需改进。
DCMM3级（稳健级）：数据管理能力较强，具备一定的管理体系。
*
12.
企业已在生产制造全流程哪些核心环节应用人工智能技术（可多选）【多选题】
研发设计环节（智能辅助设计、软件代码辅助编写、药物研发、工业研发数据集建设、预测结果评估体系）
中试验证环节（虚拟仿真、多模态融合、工艺流程优化、中试效率提升、试验成本降低）
生产制造环节（核心流程控制、工艺参数优化、智能排产调度、工业质检、设备预测性维护、安全生产风险预警）
营销服务环节（智能客服、数字人、商品三维模型、个性化推荐、定制化售后、服务化延伸、AI 答疑培训）
运营管理环节（订单处理加速、销量预测、库存预警、供应链优化、企业多维度智能分析）
*
13.
已与哪些数字化转型服务商（含 AI + 制造、工业互联网等领域）开展合作
*
14.
已应用数字化/智能化工具的具体效果
非常满意
比较满意
不满意
第三部分：“人工智能+制造”核心需求
*
15.
是否需要 “小快轻准” AI 解决方案（适配中小微企业低成本、短周期快速落地）
是
否
*
16.
原材料行业 AI 应用场景需求（可多选）【多选题】
工艺参数自适应优化（如钢铁冶炼、化工反应调控）
安全生产实时监测预警（设备异常、违规操作识别）
设备预测性维护与故障诊断
数字孪生技术应用（油气勘探、矿山开采模拟）
产品质量预测与缺陷溯源
能耗优化与碳足迹核算
*
17.
装备制造行业 AI 应用场景需求（可多选）【多选题】
智能研发设计（数字孪生仿真、产品结构优化）
柔性产线与智能排产调度（订单动态响应、产线重构）
设备全生命周期健康评估与预测性维护
生产过程视觉质检（零部件缺陷检测、装配精度校验）
远程运维与智能诊断（如电力装备、工业母机远程支持）
供应链协同与库存动态调控
*
18.
消费品行业 AI 应用场景需求（可多选）【多选题】
个性化设计与柔性生产（如服饰虚拟试衣、家居定制）
生产安全智能监控溯源（食品违规操作识别、质量追溯）
医药智能研发（靶点筛选、药物分子设计、合成路径规划）
供应链风险预测与应急响应（需求波动预警、配送优化）
产品全流程质控（如印刷瑕疵检测、纺织品纱线张力监测）
客户精准营销与智能客服
*
19.
电子信息行业 AI 应用场景需求（可多选）【多选题】
电子元器件全虚拟仿真调试与缺陷预测
产线工艺参数毫秒级调优（消费电子、新型显示行业）
全流程质量管控与根因智能分析
碳足迹全生命周期核算与能耗优化（能源电子领域）
多品种小批量柔性生产调度
智能功率预测与场站运营优化（光伏、锂电行业）
*
20.
软件和信息技术服务行业 AI 应用场景需求（可多选）【多选题】
软件全生命周期智能工具链（需求设计、开发测试、运维）
传统工业软件智能化升级（自优化、智能决策、大模型协同）
垂直领域智能体开发（工业设计、自动建模、行业专用智能体）
工业高质量数据集构建与智能标注
低代码 / 无代码 AI 应用开发平台搭建
开源模型适配与工业场景落地支持
*
21.
所需AI技术支持类型（可多选）【多选题】
算力资源支持
工业大模型服务
工业智能体服务
工业数据服务
其他（请注明）
*
22.
工业大模型服务需求（可多选）【多选题】
行业大模型开发/微调（适配化工、钢铁等泰安重点制造行业）
大模型轻量化部署（适配企业边缘设备/本地系统）
大模型场景化工具开发（如工艺参数优化、质量缺陷识别工具）
大模型安全测评与合规适配（符合工业数据安全规范）
其他（请补充）
*
23.
工业智能体服务需求（可多选）【多选题】
生产调度智能体（优化排产效率、资源匹配）
设备预测性维护智能体（实现故障预警、运维调度）
质量管控智能体（全流程产品质量检测、缺陷追溯）
能耗优化智能体（降碳减耗、能效提升）
供应链协同智能体（对接上下游需求、库存动态调控）
其他（请补充）
*
24.
工业数据服务需求（可多选）【多选题】
工业数据清洗/标注（适配制造场景多模态数据）
行业高质量数据集构建（如化工工艺、钢铁冶炼专业数据集）
数据安全合规处理（符合工业数据分类分级、隐私保护要求）
数据资产化服务（协助数据资产梳理、入表）
其他（请补充）
*
25.
当前AI应用面临的技术痛点（可多选）【多选题】
数据采集困难或质量不高
现有系统与AI技术不兼容
缺乏专业AI人才
模型效果不符合预期
算力成本过高
数据安全与隐私保护问题
其他（请注明）
第四部分：合作意愿与期望
*
26.
合作模式偏好（可多选）【多选题】
参与政府组织的AI+制造供需对接会
接受服务商提供的公益诊断服务
试用服务商提供的“免费试用”服务
购买成熟的AI解决方案
定制化开发AI应用
其他（请注明）
*
27.
期望的服务交付周期
1个月以内
1-3个月
3-6个月
6-12个月
12个月以上
*
28.
AI应用项目预算范围
10万元以下
10-50万元
50-100万元
100-500万元
500万元以上
第五部分：政策支持需求
*
29.
期望政府提供的协助（可多选）【多选题】
组织供需对接活动
提供AI技术应用案例参考
开展AI知识培训
协助申请相关政策支持
其他（请注明）
*
30.
最需要的政策支持（可多选）【多选题】
资金补贴（如 AI 转型项目奖补）
“算力券”“数据要素券” 发放
人才引育支持（复合型人才培训 / 引进）
税收减免
标杆案例推广
资质认定指导（如专精特新、两化融合贯标、智能工厂申报）
标准体系建设指导
知识产权保护支持
其他
*
31.
对泰安市“人工智能+制造”行动指南的建议
请简要描述，限100字内
问卷填写完毕，感谢您的支持！请确认信息无误后提交。提交截止时间：2026年2月13日24:00前。咨询电话：张庆友、高飞（6990233）。技术支持：刘康（6271696）。
问卷星提供技术支持
举报