2025广东教师公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》习题及答案

2025广东教师公需课《人工智能赋能制造业高质量发展》习题及答案一、单项选择题（共15题，每题2分，共30分）1.人工智能在制造业中最核心的赋能逻辑是（）。A.替代人工操作B.优化数据驱动的决策C.降低设备采购成本D.简化生产流程答案：B2.以下哪项属于机器学习在制造业中的典型应用？（）A.生产线设备温度实时监控B.预测设备剩余使用寿命（RUL）C.车间温湿度自动调节D.产品包装自动化分拣答案：B3.计算机视觉技术在制造业质检中的核心优势是（）。A.可检测所有类型缺陷B.检测速度快且精度稳定C.设备成本显著低于人工D.无需训练即可投入使用答案：B4.数字孪生技术的本质是（）。A.物理实体的3D可视化建模B.对物理系统的动态映射与仿真C.生产数据的实时存储与展示D.设备故障的自动报警系统答案：B5.《“十四五”智能制造发展规划》提出的“智能制造装备和工业软件市场满足率”目标是（）。A.50%B.70%C.80%D.90%答案：B6.工业互联网平台的核心功能层是（）。A.边缘层（设备接入）B.平台层（数据处理与算法）C.应用层（行业SaaS）D.安全层（网络防护）答案：B7.以下哪类企业最适合优先部署“智能工厂”？（）A.年产能500万元的小型作坊B.产品种类单一、批量大的制造企业C.定制化需求高、工艺复杂的企业D.依赖人工装配的劳动密集型企业答案：B8.人工智能驱动的“预测性维护”与传统“定期维护”的本质区别是（）。A.维护成本更低B.基于实时数据与模型预测C.无需人工干预D.仅适用于高端设备答案：B9.制造业“数据孤岛”问题的主要成因是（）。A.企业缺乏数据存储设备B.不同系统采用异构数据格式C.员工数据安全意识不足D.政府数据共享政策缺失答案：B10.以下哪项是人工智能在供应链管理中的典型应用？（）A.原材料库存数量统计B.供应商资质人工审核C.需求预测与动态排产D.运输车辆GPS定位答案：C11.工业机器人“自主决策”能力的实现主要依赖（）。A.高精度传感器B.机械臂运动控制算法C.与PLC的通信协议D.机器学习模型与实时数据答案：D12.中国制造业高质量发展的核心目标是（）。A.扩大生产规模B.提升全要素生产率C.降低能源消耗D.增加出口份额答案：B13.以下哪项不属于人工智能赋能制造业的“三化”趋势？（）A.智能化B.绿色化C.服务化D.模块化答案：D14.某汽车制造企业通过部署AI算法优化焊接参数，直接提升了（）。A.生产线自动化水平B.产品质量稳定性C.员工操作安全性D.原材料利用率答案：B15.工业软件中，用于工艺规划与仿真的典型工具是（）。A.ERP（企业资源计划）B.MES（制造执行系统）C.CAD（计算机辅助设计）D.CAE（计算机辅助工程）答案：D二、多项选择题（共10题，每题3分，共30分。每题至少2个正确选项，错选、漏选均不得分）1.人工智能与制造业融合的关键技术包括（）。A.机器学习B.计算机视觉C.数字孪生D.5G通信答案：ABCD2.《“十四五”智能制造发展规划》提出的主要任务包括（）。A.加快系统创新B.深化推广应用C.加强人才培养D.完善基础设施答案：ABCD3.制造业智能化转型面临的主要挑战有（）。A.数据采集与治理难度大B.高端人才短缺C.网络安全风险加剧D.初始投资成本高答案：ABCD4.智能工厂的核心要素包括（）。A.自动化生产设备B.工业软件集成平台C.实时数据驱动决策D.人机协作工作模式答案：ABCD5.人工智能在绿色制造中的应用场景包括（）。A.能耗预测与优化B.废料回收路径规划C.碳排放实时监测D.产品生命周期管理答案：ABCD6.工业互联网平台的典型代表有（）。A.海尔COSMOPlatB.树根互联根云C.华为云FusionPlantD.西门子MindSphere答案：ABC（注：D为国外平台，国内重点推广前三者）7.计算机视觉在制造业中的应用场景包括（）。A.表面缺陷检测B.零件尺寸测量C.装配工序防错D.工人操作行为分析答案：ABCD8.机器学习模型在制造业中的训练数据需满足（）。A.数据量足够大B.覆盖典型工况C.标注准确D.实时性要求高答案：ABC9.制造业“人机协作”模式的优势包括（）。A.降低高危岗位安全风险B.提升复杂任务处理效率C.减少人工技能培训成本D.适应小批量多品种生产答案：ABD10.地方政府推动制造业智能化转型的政策工具包括（）。A.专项财政补贴B.税收优惠C.公共服务平台建设D.强制淘汰落后产能答案：ABC三、填空题（共10题，每题2分，共20分）1.智能制造的核心是“数据+算法+（决策）”。2.《“十四五”智能制造发展规划》提出，到2025年规模以上制造业企业大部分实现（数字化网络化）转型。3.工业机器人的“大脑”通常指（控制器）。4.计算机视觉在制造业中最典型的应用场景是（产品质量检测）。5.数字孪生技术的“双向映射”是指物理实体与（虚拟模型）的实时交互。6.工业互联网平台的“5层架构”包括边缘层、IaaS层、PaaS层、SaaS层和（安全层）。7.预测性维护的关键指标是（设备剩余使用寿命/RUL）。8.制造业“数据中台”的核心功能是（数据整合、治理与共享）。9.人工智能驱动的“大规模定制”模式的基础是（模块化设计与柔性生产）。10.中国制造业增加值连续（13）年位居全球第一（截至2023年数据）。四、简答题（共3题，每题8分，共24分）1.简述人工智能赋能制造业高质量发展的三个核心路径。答案：（1）生产过程优化：通过机器学习、数字孪生等技术优化工艺参数、预测设备故障、提升生产效率与质量稳定性；（2）产品服务升级：利用计算机视觉、自然语言处理等技术开发智能产品（如智能家电、工业传感器），并延伸至个性化定制、远程运维等服务；（3）产业链协同：通过工业互联网平台整合上下游数据，实现需求预测、动态排产、供应链协同，降低整体运营成本。2.分析数字孪生技术在产品研发中的具体应用。答案：（1）虚拟原型设计：在物理样机制造前，通过数字孪生模型模拟产品性能（如结构强度、热分布），减少试错成本；（2）多学科协同仿真：集成机械、电子、软件等多领域数据，验证复杂系统（如新能源汽车）的协同工作效果；（3）设计迭代优化：基于仿真结果快速调整设计参数，缩短研发周期（如从传统的“设计制造测试”循环转为“虚拟设计仿真验证快速迭代”）；（4）用户需求映射：结合市场数据与用户反馈，在虚拟模型中模拟产品使用场景，优化功能设计（如智能设备的人机交互界面）。3.说明工业互联网平台如何支撑制造业智能化转型。答案：（1）设备接入与数据采集：通过边缘计算网关连接工业设备，采集生产、能耗、质量等多源数据；（2）数据处理与算法赋能：利用平台层的大数据处理工具和AI算法（如机器学习、知识图谱），挖掘数据价值（如设备健康诊断、工艺优化）；（3）应用开发与场景落地：提供低代码开发工具，支持企业快速构建定制化SaaS应用（如智能排产、质量追溯）；（4）生态协同与资源共享：整合供应商、服务商、科研机构等资源，促进技术、数据、人才的跨企业流动，降低中小企业转型门槛。五、综合应用题（共1题，16分）案例背景：某中小型电子制造企业（主要生产手机充电器）面临以下问题：人工目检效率低（日均检测5000件，漏检率约3%）；设备维护依赖经验（故障停机时间年均80小时）；订单波动大（月订单量波动幅度±40%），排产计划常需人工调整，导致交期延误率15%。任务：请为该企业设计人工智能赋能的转型方案，要求包含以下内容：（1）重点应用场景选择及技术路径；（2）预期经济效益分析；（3）实施保障措施。答案：（1）重点应用场景选择及技术路径①智能质检场景：技术路径：部署基于计算机视觉的自动化质检系统。硬件：工业相机（分辨率≥500万像素）、光源（环形光源+背光源组合）、图像采集卡；软件：采用迁移学习技术（基于ResNet等经典CNN模型），利用企业历史缺陷样本（如外壳划痕、接口错位）训练定制化模型；集成：与MES系统对接，自动记录缺陷类型、位置，生成质量分析报告。②预测性维护场景：技术路径：基于设备传感器数据的机器学习预测模型。数据采集：在关键设备（如注塑机、焊锡机）加装振动、温度、电流传感器，采样频率10Hz；模型构建：采用LSTM神经网络，输入历史运行数据（振动幅值、温度趋势），输出设备剩余使用寿命（RUL）及故障类型（如轴承磨损、电路过载）；执行：当预测故障概率＞80%时，系统自动推送维护工单至维修部门。③智能排产场景：技术路径：基于需求预测与约束优化的AI排产系统。需求预测：利用历史订单数据（月销量、客户类型）训练时间序列模型（如Prophet或LSTM），预测未来3个月订单量；排产优化：以交期、设备产能、人员班次为约束，采用遗传算法优化生产计划，输出周级排产表；动态调整：接入实时订单系统，当新订单插入时，模型重新优化排产，生成调整方案（如优先级调整、设备加班计划）。（2）预期经济效益分析①质检环节：效率提升：自动化质检速度可达1200件/小时（原人工50件/小时），日均检测量提升至9600件（原5000件）；漏检率下降：从3%降至0.5%，年减少返工成本约20万元（按返工成本10元/件，年生产60万件计算）。②设备维护环节：故障停机时间减少：从年均80小时降至20小时，年增加有效生产时间60小时，按设备小时产值2000元计算，年增产值12万元；维护成本降低：减少非计划维护次数（原年均15次→5次），年节约维护费用8万元。③排产环节：交期延误率下降：从15%降至5%，年减少违约赔偿及客户流失损失约30万元；库存成本降低：动态排产减少原材料与在制品积压，年节约库存成本15万元。（3）实施保障措施①技术保障：与高校/AI企业合作（如华为云、阿里云），利用其工业AI平台降低模型开发门槛；选择成熟的工业传感器与质检设备（如基恩士、海康威视），确保硬件稳定性。②数据保障：建立数据治理制度，规范设备数据