2025年福建省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年福建省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案一、单项选择题（共10题，每题2分，共20分）1.人工智能在制造业中实现“工艺参数动态优化”的核心技术支撑是（）。A.自然语言处理（NLP）B.强化学习算法C.知识图谱构建D.边缘计算部署答案：B解析：工艺参数优化需要算法通过反复试错与环境交互（如设备运行反馈）调整参数，强化学习的“试错-奖励”机制能有效解决这类动态优化问题。2.某电子制造企业引入AI视觉质检系统后，缺陷漏检率从传统人工的5%降至0.3%，其关键技术突破是（）。A.多光谱成像技术的应用B.小样本学习算法的优化C.5G网络的低时延传输D.云计算资源的弹性扩展答案：B解析：制造业缺陷样本通常数量少且类别多（如芯片微裂纹），小样本学习通过迁移学习或元学习技术，仅需少量标注数据即可训练高精度模型，是解决该场景的核心。3.预测性维护系统中，区分“设备异常振动”与“正常运行噪声”的关键步骤是（）。A.传感器数据的时间序列特征提取B.建立设备全生命周期知识库C.部署边缘计算节点D.设定固定阈值报警答案：A解析：设备振动数据是典型的时间序列信号，需通过傅里叶变换、小波分析等方法提取频率、幅值等特征，结合机器学习模型识别异常模式，而非依赖固定阈值。4.工业数字孪生系统中，AI技术的核心作用是（）。A.实现物理设备的实时3D建模B.模拟设备在极端工况下的响应C.优化虚拟模型与物理实体的同步机制D.基于历史数据预测设备未来状态答案：B解析：数字孪生的核心价值在于“预测与优化”，AI通过训练模型模拟设备在未发生工况（如超温、过载）下的行为，辅助提前调整策略，而非仅同步数据。5.柔性制造系统中，AI赋能“多品种小批量生产”的关键能力是（）。A.快速切换产线硬件配置B.实时分析订单需求与设备产能匹配度C.优化原材料库存周转率D.提升工人多技能操作水平答案：B解析：柔性制造的核心是“按需生产”，AI通过分析订单的产品类型、数量、交期，结合设备当前负载、工艺耗时等数据，动态调整生产排程，实现资源最优配置。6.制造业AI应用中，“数据标注成本高”的主要原因是（）。A.工业数据采集设备精度不足B.缺陷样本需领域专家人工标注C.数据传输过程中丢失率高D.企业缺乏数据存储基础设施答案：B解析：工业场景中，缺陷（如铸件气孔、电路板虚焊）的判定需依赖工艺专家经验，标注过程需结合材料特性、工艺标准，导致人工成本高且效率低。7.边缘计算在制造业AI落地中的核心优势是（）。A.降低云端计算资源消耗B.满足实时性要求（如毫秒级响应）C.减少数据传输网络带宽需求D.提升模型训练的并行效率答案：B解析：制造业中部分场景（如高速生产线质检、机器人实时控制）需毫秒级响应，边缘计算将AI推理部署在设备端，避免云端传输延迟，确保实时性。8.以下哪项属于AI赋能制造业“质量一致性提升”的典型应用？（）A.基于历史订单预测原材料需求B.焊接机器人路径规划优化C.注塑机工艺参数动态调整D.物流AGV调度效率提升答案：C解析：注塑机参数（如温度、压力）的波动会直接影响产品尺寸、强度等指标，AI通过实时分析传感器数据调整参数，可显著降低产品质量离散度。9.制造业AI系统“可解释性”的主要作用是（）。A.提升模型预测精度B.帮助工程师理解决策逻辑C.降低模型训练计算成本D.增强系统网络安全性答案：B解析：工业场景中，工程师需验证AI决策的合理性（如“为何调整该参数”），可解释性技术（如SHAP值、LIME）通过可视化关键特征贡献，辅助人工审核与改进。10.福建省推动“AI+制造业”的政策中，以下哪项属于“人才支撑”层面的措施？（）A.建设行业级工业互联网平台B.设立制造业AI应用专项基金C.高校开设“智能制造+AI”交叉学科D.补贴企业购买工业机器人答案：C解析：人才培养是AI赋能制造业的长期基础，高校通过交叉学科建设（如机械工程与计算机科学结合），可定向输送懂制造、懂AI的复合型人才。二、多项选择题（共5题，每题3分，共15分。每题至少2个正确选项，错选、漏选均不得分）1.人工智能在制造业供应链优化中的应用场景包括（）。A.供应商履约风险预测B.原材料价格波动趋势分析C.成品库存周转效率提升D.生产线设备能耗优化答案：ABC解析：供应链优化涵盖需求预测、供应商管理、库存控制等环节，设备能耗优化属于生产环节，不直接关联供应链。2.工业AI模型训练需解决的关键问题包括（）。A.数据标注的领域专业性B.多源异构数据的融合C.模型泛化能力（跨设备/产线适配）D.计算资源的云端集中部署答案：ABC解析：工业数据来自不同协议的传感器（如PLC、IoT设备），需解决异构问题；模型需适配不同产线的设备差异（泛化性）；标注需工艺专家参与（专业性）。云端部署是技术路径，非训练关键问题。3.以下哪些属于AI赋能制造业“绿色转型”的具体体现？（）A.基于AI的设备能耗预测与优化B.废材再利用工艺参数智能设计C.产品生命周期碳足迹核算模型D.生产线实时产能动态调度答案：ABCD解析：能耗优化、废材利用、碳核算、产能调度均通过减少资源浪费或提升效率，助力制造业低碳发展。4.制约中小企业AI落地的主要因素有（）。A.缺乏高质量工业数据积累B.专业AI人才短缺C.初始投入成本高（硬件+软件）D.行业标准不统一导致系统兼容困难答案：ABCD解析：中小企业数据量少、人才匮乏、资金有限，且不同厂商系统协议不兼容（如PLC通信协议），均制约AI应用。5.制造业AI系统的“鲁棒性”主要体现在（）。A.应对噪声数据时的稳定输出B.跨工况（如温度、湿度变化）的适应能力C.遭受网络攻击时的抗干扰能力D.模型预测结果的可解释性答案：AB解析：鲁棒性指系统在异常或变化环境中的稳定性，如数据噪声、工况波动下仍能正确输出；抗攻击属安全性，可解释性属透明性，均非鲁棒性核心。三、判断题（共5题，每题2分，共10分。正确填“√”，错误填“×”）1.工业AI模型只需在实验室环境下训练即可直接部署到生产现场。（）答案：×解析：生产现场存在噪声、设备老化、工况波动等实验室未覆盖的场景，模型需通过迁移学习或在线学习持续优化。2.数字孪生系统中，虚拟模型与物理设备的同步频率越高，系统价值越大。（）答案：×解析：同步频率需与应用需求匹配（如实时控制需高频，长期趋势分析可低频），过高频率会增加计算与传输成本，降低系统效率。3.AI视觉质检可完全替代人工目检，无需保留人工复核环节。（）答案：×解析：复杂缺陷（如透明材料内部裂纹）可能超出当前模型能力，保留人工复核可确保质检结果的最终准确性。4.制造业AI应用的核心目标是“替代工人”，从而降低人力成本。（）答案：×解析：AI的核心目标是“增强工人能力”（如辅助决策）和“提升质量与效率”，而非单纯替代，人机协作是更合理的路径。5.工业物联网（IIoT）是AI赋能制造业的基础，其作用是实现设备数据的采集与传输。（）答案：√解析：AI需基于大量实时设备数据（如温度、振动、压力）运行，IIoT通过传感器、通信网络实现数据采集与传输，是AI应用的前提。四、简答题（共3题，每题15分，共45分）1.简述人工智能在制造业“智能排产”中的技术路径与核心价值。答案：技术路径：（1）数据采集：通过IIoT获取设备产能（如每小时产量）、工艺耗时（如焊接工序需10分钟）、订单需求（如产品类型、数量、交期）等多源数据；（2）模型构建：采用混合整数规划（MIP）结合强化学习算法，建立排产优化模型，目标函数为最小化交期延误、最大化设备利用率；（3）动态调整：实时感知设备故障、原材料延迟等异常事件，触发模型重新计算，生成新排产方案。核心价值：（1）提升资源效率：设备OEE（综合效率）可提升15%-20%，减少空闲等待时间；（2）降低交付风险：交期准时率从85%提升至95%以上；（3）支持柔性生产：应对小批量、多品种订单时，排产调整时间从小时级缩短至分钟级。2.分析“AI+工业机器人”的典型应用场景及关键技术需求。答案：典型应用场景：（1）复杂装配：如精密电子元件（芯片、电容）的微小间隙装配，需机器人根据视觉反馈调整力度与位置；（2）自适应加工：如汽车覆盖件的打磨，机器人需根据工件表面轮廓（通过3D视觉扫描）动态调整打磨路径与压力；（3）协作生产：与工人共享工作空间（如汽车总装线），通过力觉传感器与AI算法识别工人意图，避免碰撞。关键技术需求：（1）多模态感知融合：视觉（2D/3D）、力觉、触觉等传感器数据的实时融合，提升环境理解能力；（2）实时控制算法：机器人运动规划需在毫秒级完成，要求算法低延迟（如模型轻量化、边缘计算部署）；（3）人机协作安全：通过强化学习训练机器人识别危险动作（如工人突然靠近），并触发减速或停止策略。3.列举制造业AI落地的三大挑战，并提出针对性解决建议。答案：挑战1：工业数据“可用率低”。表现：数据分散在不同系统（如ERP、MES、PLC），格式不统一；部分关键数据（如设备异常状态）缺失或标注不足。建议：（1）推动企业数据治理：建立统一工业数据标准（如OPCUA协议），打通系统壁垒；（2）发展“无监督/弱监督学习”：减少对标注数据的依赖，利用自编码器、生成对抗网络（GAN）挖掘未标注数据价值。挑战2：AI模型“行业适配性差”。表现：通用AI模型（如ImageNet预训练模型）直接应用于工业场景（如金属表面缺陷检测）效果不佳，因缺陷特征与自然图像差异大。建议：（1）开发行业专用预训练模型：基于行业公开数据集（如NEU-DET缺陷数据集）进行迁移学习；（2）推动“小样本+领域自适应”技术：通过少量标注的企业私有数据微调模型，快速适配具体产线需求。挑战3：企业“AI应用能力不足”。表现：中小企业缺乏AI开发团队，难以独立完成模型训练与系统部署。建议：（1）建设行业级AI平台：提供“模型库+工具链+知识库”服务，企业通过低代码/无代码方式调用适配模型；（2）培育系统集成商：由第三方服务商提供“诊断-部署-运维”全流程服务，降低企业技术门槛。五、案例分析题（共1题，10分）案例背景：福建某电机制造企业（主要生产工业电机）面临以下问题：（1）定子绕线工序依赖人工目检，漏检率约3%，导致返工成本年约200万元；（2）设备故障停机无预警，年停机时间累计80小时，影响订单交付；（3）多品种订单（如500台/单vs5000台/单）切换时，产线调整时间需4小时，效率低下。企业计划引入AI技术解决上述问题，请设计具体实施方案（需包含技术选型、预期效果）。答案：实施方案设计：1.定子绕线智能质检系统技术选型：采用“线扫描相机+深度学习模型”。线扫描相机以高分辨率（如4096像素）采集绕线表面图像，模型选择ResNet-50改进版（增加注意力机制，聚焦线径、匝数等关键特征），结合小样本学习（利用历史500张缺陷图像训练）。预期效果：漏检率降至0.5%以下，年返工成本减少180万元；质检效率从30台/小时提升至120台/小时。2.设备预测性维护系统技术选型：在关键设备（如绕线机、注塑机）部署振动、温度传感器（采样频率1kHz），通过LSTM（长短期记忆网络）模型分析时间序列数据，提取“轴承磨损”“电机过载”等特征，结合阈值报警与专家规则（如连续3次异常则预警）。预期效果：设备故障预警提前72小时，年停机时间减少60小时，订单交付准时率提