基于DEMATEL模型的人工智能在再制造供应链\n应用障碍影响关系\n调查问卷 副本2

尊敬的行业专家、企业从业者、研究者：

您好！本次问卷为学术研究专用，聚焦人工智能在再制造供应链应用过程中的各类障碍难点，旨在探究各类应用障碍因素之间的直接因果影响关系。本研究采用DEMATEL决策实验室分析法，通过行业专家专业评判，识别核心障碍、驱动性障碍与被动受制障碍，分析各难点的相互作用逻辑，为破解人工智能落地再制造供应链难题、推进再制造产业智能化升级提供实证依据。

本问卷无标准答案、无对错之分，仅依据您的行业实操经验与专业研究认知客观填写。所有调研数据仅用于学术统计分析，严格保密，不用于任何商业用途。问卷填写流程简单，预计耗时30—40分钟，恳请您耐心作答、客观评判，衷心感谢您的专业支持！

一、障碍因素直接影响关系评价

1、请根据您的专业经验，判断行因素对列因素的直接影响程度。

2、评分标准如下：

Ø 0 = 无影响

Ø 1 = 较低影响

Ø 2 = 中等影响

Ø 3 = 较高影响

Ø 4 = 极高影响

3、影响具有方向性，即“B1对B2的影响”与“B2对B1的影响”可能不同，请分别判断。

4、本表已去除“因素对自身”的影响，即“B1对B1的影响”，选项中已剔除自身因素

5、请尽量完整填写，避免全部填同一分值。

6、填表示例

若您认为 B1“再制造回收件数据短缺制约AI模型的训练” 会直接加剧 B4“仿真模型泛化能力不足” 对AI应用的障碍，且影响程度为“较高”，则在每个选项对应位置选择较高影响。

二、障碍因素说明

以下是本研究梳理的人工智能在再制造供应链应用中可能遇到的障碍因素（14项），请仔细阅读各因素的含义，以便进行后续评分。