企业联邦学习与供应链的研究
1.
您好！本研究旨在探讨联邦学习及相关隐私计算技术如何影响供应链的韧性与协作效率。您的见解对本研究至关重要。
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2.
本问卷采用
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问卷大约需要 10-15 分钟。请根据贵公司的实际情况，选择最符合的选项。答案无对错之分，请放心作答。
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3.
您在公司中的职位层级是？
高级管理层
中层管理/部门经理
技术专家/工程师
基层员工
4.
贵公司目前是否正在使用或计划通过“分布式协作”或“隐私计算技术”（例如联邦学习等）与供应链伙伴进行数据合作？
是，已实施
是，正在试点/计划中
否，完全不了解
5.
贵公司所属的行业
物流与运输
零售与电商
制造业
医药与健康
其他
6.
贵公司的员工规模
＜ 100人
100 - 500人
500 - 1000人
＞ 1000人
7.
贵公司成立了大约多少年？
＜ 5年
5年- 10年
＞ 10年
8.
我们行业的市场需求和客户偏好变化迅速且不可预测。
非常符合
7
6
5
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2
1
严重不符合
9.
我们行业的技术突破频繁发生，导致产品迅速过时。
非常符合
7
6
5
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2
1
严重不符合
10.
我们的关键供应商经常面临交付提前期或质量的不稳定性。
非常符合
7
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4
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2
1
严重不符合
11.
我们的供应链涉及数量庞大的供应商和物流合作伙伴。
非常符合
7
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5
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2
1
严重不符合
12.
我们的供应商基地在地理上分散在许多不同的地区/国家。
非常符合
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5
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3
2
1
严重不符合
13.
为了确保数据质量并验证您是否在认真阅读，请本题直接选择 “C”
A
B
D
C
14.
1.1.1. 我们的供应链节点（如本地服务器、物联网设备）拥有足够的算力，能够独立执行本地模型训练任务。
非常符合
7
6
5
4
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2
1
严重不符合
15.
1.1.2. 我们的网络基础设施提供高带宽和低延迟，以支持频繁且稳定的模型参数传输。
非常符合
7
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4
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2
1
严重不符合
16.
1.1.3. 我们采用高效的通信协议，以最大限度减少模型聚合过程中的延迟和瓶颈。
非常符合
7
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5
4
3
2
1
严重不符合
17.
1.1.4. 我们的技术基础设施能够动态扩展，以适应联邦网络中新增的参与者或增加的数据量。
非常符合
7
6
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4
3
2
1
严重不符合
18.
1.2.1.我们部署了先进的密码学技术（如差分隐私、同态加密），以防止模型更新过程中的数据泄露。
非常符合
7
6
5
4
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2
1
严重不符合
19.
1.2.2. 我们建立了明确的治理协议，界定了所有联邦参与者的数据访问边界和使用权利。
非常符合
7
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5
4
3
2
1
严重不符合
20.
1.2.3. 我们相信所实施的联邦架构能有效防止合作伙伴重构我们的原始数据（例如通过反演攻击）。
非常符合
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5
4
3
2
1
严重不符合
21.
1.2.4. 我们的联邦学习过程接受定期审计，以确保符合隐私法规（如GDPR或行业标准）。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
22.
1.3.1. 我们的联邦算法能够有效协调具有不同计算能力的参与方（例如在不拖慢系统的情况下管理“掉队者”）。
非常符合
7
6
5
4
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2
1
严重不符合
23.
1.3.2. 即使供应链合作伙伴的本地数据分布存在显著差异（非独立同分布），全局模型仍能保持较高的准确性。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
24.
1.3.3. 我们采用个性化的聚合策略，以确保尽管数据量存在差异，每个合作伙伴的贡献仍被公平加权。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
25.
1.3.4. 我们的系统能够快速调整模型训练策略，以应对供应链数据流中的动态变化或中断。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
26.
2.1.1. 我们能够在潜在的供应链中断对运营产生重大影响之前，对其进行预测和预警。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
27.
2.1.2. 我们拥有对关键供应商和物流合作伙伴的库存水平及生产状态的实时可见性。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
28.
2.1.3. 我们利用数据分析技术，主动监测整个供应网络中供需模式的异常偏差。
非常符合
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4
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2
1
严重不符合
29.
2.1.4. 我们定期进行情景规划，以评估各种中断风险的潜在影响。
非常符合
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2
1
严重不符合
30.
2.2.1.即使发生偏差或意外事件，我们的供应链仍能维持正常运营。
非常符合
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4
3
2
1
严重不符合
31.
2.2.2. 我们供应链的结构足够稳健，能够承受突然的冲击而不致崩溃。
非常符合
7
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3
2
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严重不符合
32.
2.2.3. 尽管供应端存在波动，我们仍能确保向客户提供一致的交付绩效。
非常符合
7
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5
4
3
2
1
严重不符合
33.
2.2.4. 我们保持足够的缓冲（如安全库存、备用产能）以抵抗中断的直接冲击。
非常符合
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5
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3
2
1
严重不符合
34.
2.3.1. 在中断发生后，我们能够迅速将运营恢复到正常状态。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
35.
2.3.2. 我们能够有效地重构资源，以处理供应链中断带来的后果。
非常符合
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4
3
2
1
严重不符合
36.
2.3.3. 我们从中断中学习并改进流程，以便为未来的事件做好更充分的准备。
非常符合
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6
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2
1
严重不符合
37.
2.3.4. 我们能够根据环境的永久性变化，自主调整供应链战略。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
38.
3.1.1. 我们相信联盟合作伙伴拥有必要的技术专长来生成有效的本地模型更新。
非常符合
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6
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4
3
2
1
严重不符合
39.
3.1.2. 我们相信合作伙伴有能力保持高质量的数据，以防止全局模型中出现“垃圾进，垃圾出”的现象。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
40.
3.1.3. 我们依赖集体的算法预测，因为我们认为做出贡献的合作伙伴在技术上是胜任的。
非常符合
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6
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4
3
2
1
严重不符合
41.
3.2.1.我们相信合作伙伴会严格遵守联邦学习协议，并避免进行数据投毒。
非常符合
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6
5
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3
2
1
严重不符合
42.
3.2.2. 基于治理架构，我们确信合作伙伴不会试图（例如通过模型反演攻击）重构我们的原始数据。
非常符合
7
6
5
4
3
2
1
严重不符合
43.
3.2.3. 系统中嵌入的隐私保护技术（如差分隐私）让我们对合作的正直性充满信心。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
44.
3.3.1. 我们相信合作伙伴会为了联邦联盟的最佳利益行事，而不是投机取巧。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
45. 3.3.2.
在发生不可预见的突发事件时，我们相信合作伙伴会自愿分享关键信息以帮助集体恢复
非常符合
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严重不符合
46. 3.3.3.
我们的合作伙伴真正关心供应链网络的韧性，而不仅仅是他们眼前的利益。
非常符合
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2
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严重不符合
47. 4.1.1.
我们从合作伙伴处接收到的模型更新或参数足够频繁且及时，能够支持实时决策。
非常符合
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3
2
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严重不符合
48.
4.1.2. 我们确信从联邦网络中获得的聚合洞察能够准确反映供应链的实时动态。
非常符合
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2
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严重不符合
49. 4.1.3.
合作伙伴共享的模型贡献是可靠的，且没有显著的噪声或偏差。
非常符合
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5
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2
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严重不符合
50. 4.1.4.
通过联邦系统交换的信息对我们的运营规划高度相关且有用。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
51. 4.2.1.
我们联邦协作的范围涵盖了战略性问题（如长期需求预测、风险评估）。
非常符合
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3
2
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严重不符合
52. 4.2.2.
我们在供应链中交换与多种运营活动（如库存水平、生产状态）相关的模型参数。
非常符合
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3
2
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严重不符合
53. 4.2.3.
联邦模型整合了广泛合作伙伴的洞察，提供了对潜在中断的全面视图。
非常符合
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3
2
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严重不符合
54. 4.2.4.
模型同步的频率和深度使我们能够捕捉供应链节点之间复杂的依赖关系。
非常符合
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3
2
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严重不符合
55. 5.1.1.
我们能够在短期内迅速调整生产或物流的运量，以匹配意外的需求波动。
非常符合
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3
2
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严重不符合
56. 5.1.2.
当标准流程中断时，我们能够迅速切换到替代的物流路线或生产线。
非常符合
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3
2
1
严重不符合
57. 5.1.3.
我们能够在短时间内高效地将运营资源（如人力、库存）从一个任务重新分配到另一个任务。
非常符合
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3
2
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严重不符合
58. 5.2.1.
我们能够迅速调整业务战略和目标，以利用重大的环境变化。
非常符合
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严重不符合
59. 5.2.2.
响应数据洞察识别出的长期趋势，我们及时地探索新市场或调整产品组合。
非常符合
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严重不符合
60. 5.2.3.
在面临重大中断时，我们具备重组组织流程和商业模式的能力。
非常符合
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严重不符合
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