2025年山西省公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》试题及答案

2025年山西省公需课《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“工艺参数优化”的核心技术支撑是（）。A.自然语言处理（NLP）B.计算机视觉（CV）C.机器学习（ML）D.知识图谱（KG）2.以下哪项不属于制造业“智能质检”的典型应用场景？（）A.汽车零部件表面划痕检测B.半导体芯片缺陷识别C.生产线工人操作规范监控D.纺织品色差分级3.预测性维护的关键是通过（）技术提前识别设备故障隐患。A.边缘计算实时采集数据+深度学习建模B.5G网络传输+区块链存证C.数字孪生可视化+AR远程指导D.云计算存储+大数据统计4.某制造企业引入AI后，生产线换型时间从4小时缩短至30分钟，主要体现了人工智能对（）的提升。A.生产效率B.产品质量C.柔性制造能力D.能源利用率5.以下哪项是制造业AI应用中“数据孤岛”问题的主要表现？（）A.设备数据采集频率不足B.不同系统数据格式不兼容C.企业不愿共享核心工艺数据D.云端存储成本过高6.数字孪生技术在制造业中的核心价值是（）。A.替代物理设备进行生产B.构建虚拟模型模拟全生命周期C.降低硬件设备采购成本D.实现员工远程操作培训7.山西省某煤机装备企业通过AI优化液压支架设计，将材料利用率从78%提升至85%，主要得益于（）。A.计算机辅助设计（CAD）的自动化B.生成式AI的结构优化算法C.工业机器人的精准装配D.5G网络的实时数据传输8.以下哪项属于AI赋能制造业“绿色化”的典型案例？（）A.智能排产系统减少设备空转时间B.机器视觉检测提升良品率C.预测性维护降低设备故障率D.以上均是9.制造业AI应用中，“小样本学习”技术主要解决的问题是（）。A.数据标注成本高、样本量少B.计算资源需求过大C.模型泛化能力不足D.实时性要求高10.山西省推动制造业AI应用的关键基础保障是（）。A.引进沿海地区成熟AI企业B.建设行业级工业互联网平台C.补贴企业购买工业机器人D.开展员工AI操作技能培训二、多项选择题（共5题，每题3分，共15分。多选、错选、漏选均不得分）1.人工智能赋能制造业高质量发展的核心技术体系包括（）。A.机器学习与深度学习算法B.工业大数据采集与处理C.数字孪生与虚拟仿真D.边缘计算与实时决策2.以下哪些属于AI在制造业中降低成本的具体表现？（）A.减少原材料浪费（如优化切割路径）B.降低质检人工成本（如替代人工目检）C.缩短产品研发周期（如仿真优化设计）D.提高设备利用率（如预测性维护减少停机）3.山西省制造业（如特钢、煤机、新能源装备）应用AI的主要挑战包括（）。A.行业数据积累不足（如工艺参数、设备运行数据）B.AI与传统工艺结合的专业人才短缺C.中小企业数字化基础薄弱（如设备联网率低）D.行业标准缺失（如数据接口、模型评估规范）4.智能工厂的“智能”特征主要体现在（）。A.生产过程自主决策（如动态调整工艺参数）B.设备间协同作业（如机器人与AGV自动配合）C.全流程数据贯通（从设计到售后的信息闭环）D.人机协作模式升级（如工人通过AR获取操作指导）5.为推动AI在制造业中的规模化应用，政府可采取的措施有（）。A.支持建设行业数据共享平台（脱敏后开放）B.鼓励高校开设“AI+制造”交叉学科C.制定重点行业AI应用指南（如煤机装备、半导体）D.对中小企业提供AI改造专项补贴三、判断题（共5题，每题2分，共10分。正确填“√”，错误填“×”）1.人工智能在制造业中的应用必须完全替代人工操作才能体现价值。（）2.工业机器人属于人工智能技术的范畴。（）3.AI驱动的工艺优化可以同时提升质量、效率和降低能耗。（）4.制造业AI模型的训练仅需大量数据，无需领域专家参与。（）5.山西省推动“AI+制造业”需重点结合本地优势产业（如能源装备、新材料）。（）四、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述人工智能如何提升制造业的“柔性生产”能力。2.说明数字孪生技术在制造业设备运维中的具体应用流程。3.分析山西省制造业（以特钢产业为例）应用AI的潜在突破方向。五、论述题（共2题，每题20分，共40分）1.结合山西省制造业现状（如煤机装备、新能源汽车零部件），论述AI赋能“降本、提质、增效”的具体路径。2.针对制造业AI应用中“数据质量不高”“模型泛化性差”的问题，提出可行的解决策略，并举例说明。答案及解析一、单项选择题1.C（工艺参数优化需通过机器学习建模，挖掘参数与质量/效率的关联规律）2.C（工人操作规范监控属于安全生产管理，非质检核心场景）3.A（预测性维护依赖设备实时数据采集与深度学习故障预测模型）4.C（换型时间缩短直接体现生产线对多品种、小批量需求的适应能力，即柔性制造）5.B（数据孤岛指不同系统（如ERP、MES、设备PLC）间数据无法互通，格式不兼容是主因）6.B（数字孪生通过虚拟模型映射物理实体，支持全生命周期模拟与优化）7.B（生成式AI可基于力学约束自动优化结构设计，提升材料利用率）8.D（减少空转、提升良品率、降低故障均能减少能源与资源浪费）9.A（小样本学习通过迁移学习、元学习等技术，解决制造业中稀有缺陷样本不足的问题）10.B（工业互联网平台是汇聚数据、模型、工具的核心载体，支撑AI应用落地）二、多项选择题1.ABCD（四者共同构成AI赋能制造的技术基础）2.ABCD（四者均通过AI技术直接或间接降低了制造成本）3.ABCD（山西制造业以传统重工业为主，数据积累、人才、数字化基础、标准均为短板）4.ABCD（智能工厂需具备自主决策、设备协同、数据贯通、人机协作四大特征）5.ABCD（政府可通过数据共享、人才培养、标准引导、资金支持推动AI应用）三、判断题1.×（AI更多是辅助人工，如质检中AI初筛+人工复核，而非完全替代）2.×（工业机器人是执行机构，需结合AI算法（如视觉引导、自主规划）才具备智能）3.√（如AI优化加热工艺可同时减少次品率、缩短时间、降低能耗）4.×（制造业AI需领域专家参与标注、验证与模型调优，否则易脱离实际需求）5.√（结合本地优势产业（如煤机、特钢）可针对性解决痛点，避免“为智能而智能”）四、简答题1.答案要点：（1）需求感知：通过AI分析客户订单、市场数据，预测多品种需求；（2）动态排产：基于实时设备状态、库存数据，AI算法自动调整生产计划；（3）柔性工装：通过机器视觉+机器人，AI控制工装快速切换（如自动更换夹具）；（4）工艺自适应：生产线根据产品型号，AI动态调整工艺参数（如焊接温度、注塑压力）。2.答案要点：（1）数据采集：通过传感器采集设备运行数据（温度、振动、电流等）；（2）模型构建：基于物理机理（如热力学、机械振动理论）+数据驱动（机器学习）构建设备数字孪生模型；（3）仿真验证：在虚拟环境中模拟设备异常（如轴承磨损），验证模型准确性；（4）实时监控：将物理设备数据输入孪生模型，对比仿真结果识别异常；（5）决策支持：通过模型预测故障时间，生成维护建议（如更换零件、调整运行参数）。3.答案要点（以特钢产业为例）：（1）成分优化：利用AI分析历史冶炼数据，预测合金成分与性能（如强度、耐腐蚀性）的关联，缩短研发周期；（2）工艺智能控制：在轧钢环节，AI根据实时温度、压力数据调整轧制速度，减少板材厚度偏差；（3）能耗优化：通过AI模型分析加热炉燃烧效率，动态调整燃料与空气比例，降低吨钢能耗；（4）质量追溯：结合区块链与AI，建立从矿石到成品的全流程质量数据图谱，快速定位缺陷根源。五、论述题1.答案要点（结合山西煤机、新能源零部件产业）：（1）降本路径：-煤机装备：AI预测性维护减少关键设备（如液压支架、刮板输送机）停机时间，降低维修成本；-新能源零部件（如动力电池壳）：AI优化冲压模具设计，减少材料浪费（如边角料率从15%降至8%）。（2）提质路径：-煤机：AI视觉检测液压油缸密封面划痕（精度达0.01mm），替代人工目检，漏检率从5%降至0.5%；-新能源零部件：AI分析电池壳焊接参数（电流、速度）与焊缝质量的关系，优化后良品率从92%提升至98%。（3）增效路径：-煤机：AI动态排产系统根据矿井订单需求，协调多车间生产（如结构件、电气系统），交货周期从45天缩短至30天；-新能源零部件：AI数字孪生工厂模拟产线瓶颈（如注塑机与冷却线节拍不匹配），优化后产能提升20%。2.答案要点（问题+策略+案例）：（1）数据质量不高：-问题：设备数据采集频率低（如每小时1次）、噪声大（如传感器误差）、标签缺失（如缺陷类型未标注）。-策略：①硬件升级：部署高精度传感器（如振动传感器精度从10Hz提升至1kHz），增加边缘计算节点实时清洗数据；②人工+自动标注：建立“领域专家标注典型样本+弱监督学习扩展”机制（如标注100个轴承故障样本，通过自训练扩展至1000个）；③数据治理：制定行业数据标准（如设备接口协议、数据命名规范），推动跨企业数据互通。-案例：某山西煤机企业联合高校，为采煤机齿轮箱振动数据设计“采集-清洗-标注”流程，数据可用率从60%提升至90%，模型故障识别准确率从82%提升至95%。（2）模型泛化性差：-问题：模型在A工厂效果好，但在B工厂（设备型号不同、工艺参数差异）效果下降。-策略：①迁移学习：