2026年基于AI的产能预测与排产题集

2026年基于AI的产能预测与排产题集一、单选题（每题2分，共10题）1.在某家电制造企业，利用AI进行产能预测时，哪种数据预处理方法最适合处理缺失值问题？A.删除含有缺失值的样本B.使用均值或中位数填充C.利用机器学习模型预测缺失值D.直接忽略缺失值2.对于季节性波动明显的纺织行业，AI产能预测模型应优先考虑哪种时间序列分析方法？A.ARIMA模型B.神经网络模型C.回归分析模型D.线性规划模型3.在排产优化中，若某零件的生产周期为5天，需求波动大，AI系统应优先考虑哪种排产策略？A.固定批量生产B.动态小批量生产C.预测补货模式D.跨期平滑排产4.在食品加工行业，若AI预测某产品未来一周需求下降20%，企业应优先采取哪种应对措施？A.提高生产单价B.增加促销力度C.减少原材料采购D.延长生产班次5.对于地域性强的农产品加工企业，AI排产时应重点考虑以下哪个因素？A.全国性销售数据B.当地气候变化C.国际竞争情况D.行业平均产能6.在汽车零部件制造业，若AI预测某型号产品需求下降，企业应优先考虑哪种库存管理策略？A.提高安全库存B.降低生产优先级C.延长供应商合同D.加大产能闲置率7.在服装行业，若AI预测某款服装需求突然增加，企业应优先考虑哪种生产调整方案？A.提高生产单价B.加快生产线切换C.减少原材料采购D.增加临时工8.对于周期性强的机械制造业，AI排产时应重点考虑以下哪个因素？A.销售员情绪B.机器设备维护计划C.竞争对手动态D.行业平均利润9.在医药行业，若AI预测某药品需求下降，企业应优先采取哪种措施？A.提高药品价格B.减少生产线开工率C.增加研发投入D.加大市场推广10.对于多品种、小批量的电子制造业，AI排产时应优先考虑以下哪个因素？A.单件生产成本B.供应商交货周期C.客户订单紧急程度D.行业平均交付时间二、多选题（每题3分，共10题）11.在AI产能预测中，以下哪些数据对预测精度影响较大？A.历史销售数据B.原材料价格波动C.竞争对手动态D.客户反馈信息12.在排产优化中，以下哪些因素需要AI系统动态调整？A.生产设备状态B.原材料库存水平C.客户订单变更D.行业政策变化13.对于季节性强的农产品加工企业，AI预测时应重点考虑以下哪些因素？A.当地气候数据B.消费者偏好变化C.国际贸易政策D.本地农业产量14.在汽车零部件制造业，若AI预测某零件需求下降，企业应优先考虑以下哪些措施？A.减少生产线开工率B.寻找替代供应商C.提高产品附加值D.增加库存周转率15.在服装行业，若AI预测某款服装需求突然增加，企业应优先考虑以下哪些方案？A.加快生产线切换B.提高生产单价C.减少原材料采购D.增加临时工16.对于周期性强的机械制造业，AI排产时应重点考虑以下哪些因素？A.机器设备维护计划B.原材料供应链稳定性C.客户订单优先级D.行业平均交付时间17.在医药行业，若AI预测某药品需求下降，企业应优先采取以下哪些措施？A.减少生产线开工率B.增加研发投入C.加大市场推广D.提高药品价格18.对于多品种、小批量的电子制造业，AI排产时应优先考虑以下哪些因素？A.单件生产成本B.供应商交货周期C.客户订单紧急程度D.生产设备灵活性19.在AI产能预测中，以下哪些方法可以提高预测精度？A.交叉验证B.特征工程C.模型融合D.数据清洗20.在排产优化中，以下哪些因素会导致生产计划频繁调整？A.客户订单变更B.原材料供应延迟C.生产设备故障D.行业政策变化三、简答题（每题5分，共6题）21.简述AI产能预测在食品加工行业中的优势。22.解释AI排产中“动态调整”的含义及其必要性。23.在汽车零部件制造业，若AI预测某零件需求下降，企业应如何优化库存管理？24.对于季节性强的农产品加工企业，AI预测时应如何考虑气候因素的影响？25.在服装行业，若AI预测某款服装需求突然增加，企业应如何快速响应？26.简述AI排产中“多品种、小批量”生产模式的特点及优化策略。四、案例分析题（每题15分，共2题）27.某家电制造企业计划引入AI进行产能预测与排产，但面临以下问题：-历史销售数据存在大量缺失值；-产品需求存在明显的季节性波动；-生产设备存在周期性维护需求。请提出解决方案，并说明如何优化排产策略。28.某纺织企业位于长江三角洲地区，产品需求受气候影响较大。2026年春季，当地气候异常，导致消费者购买力下降。企业利用AI预测发现某款夏季服装需求下降30%。请提出应对方案，并说明如何优化库存管理。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：均值或中位数填充适用于缺失值较少且数据分布均匀的情况，适用于处理产能预测中的缺失值问题。删除样本会导致数据量减少，影响预测精度；利用机器学习预测缺失值适用于复杂关系，但计算成本高；直接忽略缺失值会导致数据不完整。2.A解析：ARIMA模型适用于处理季节性波动明显的时间序列数据，能够捕捉周期性变化，适合纺织行业的需求预测。神经网络模型适用于复杂非线性关系，但计算成本高；回归分析模型适用于线性关系；线性规划模型适用于优化问题，而非预测。3.B解析：动态小批量生产适用于需求波动大的场景，能够快速响应市场变化，减少库存积压。固定批量生产不灵活；预测补货模式适用于需求稳定的产品；跨期平滑排产可能导致生产计划与实际需求脱节。4.C解析：需求下降时，减少原材料采购可以降低库存成本，避免生产过剩。提高单价可能减少销量；促销力度有限；延长生产班次会增加成本。5.B解析：农产品加工企业受当地气候影响大，如雨水、温度变化会直接影响产量和需求，因此应优先考虑气候因素。全国性销售数据过于宏观；国际竞争情况影响较小；行业平均产能仅作参考。6.B解析：需求下降时，降低生产优先级可以减少库存积压，避免资源浪费。提高安全库存会增加成本；寻找替代供应商需时间；加大产能闲置率会降低效率。7.B解析：需求突然增加时，加快生产线切换可以快速满足订单，避免客户流失。提高单价可能减少销量；减少原材料采购会导致生产中断；增加临时工成本高且效率低。8.B解析：机器设备维护计划是周期性生产的核心因素，需优先考虑。销售员情绪主观性强；竞争对手动态需关注但非核心；行业平均利润仅作参考。9.B解析：需求下降时，减少生产线开工率可以降低成本。提高药品价格可能违反政策；增加研发投入需时间；加大市场推广成本高。10.C解析：多品种、小批量生产模式下，客户订单紧急程度直接影响生产优先级。单件生产成本需考虑但非核心；供应商交货周期影响较小；生产设备灵活性重要但需结合订单优先级。二、多选题答案与解析11.ABCD解析：历史销售数据是基础；原材料价格波动影响成本；竞争对手动态影响需求；客户反馈信息可优化预测模型。12.ABCD解析：生产设备状态、原材料库存、客户订单变更、行业政策变化都会影响排产计划，需动态调整。13.ABD解析：气候数据直接影响农产品产量；消费者偏好变化影响需求；国际贸易政策影响供应链；本地农业产量是基础数据。14.AB解析：减少生产线开工率可降低成本；寻找替代供应商可缓解压力。提高产品附加值需时间；增加库存周转率不适用需求下降场景。15.AB解析：加快生产线切换可快速满足订单；提高生产单价可能减少销量。减少原材料采购会导致生产中断；增加临时工成本高。16.AC解析：机器设备维护计划影响生产效率；客户订单优先级影响排产顺序。原材料供应链稳定性重要但非核心；行业平均交付时间仅作参考。17.AC解析：减少生产线开工率可降低成本；加大市场推广可刺激需求。提高药品价格可能违反政策；增加研发投入需时间。18.ABCD解析：单件生产成本、供应商交货周期、客户订单紧急程度、生产设备灵活性都是多品种、小批量生产模式的关键因素。19.ABCD解析：交叉验证、特征工程、模型融合、数据清洗都能提高预测精度。20.ABCD解析：客户订单变更、原材料供应延迟、生产设备故障、行业政策变化都会导致生产计划调整。三、简答题答案与解析21.食品加工行业AI产能预测的优势解析：AI能结合历史销售数据、气候数据、市场趋势等多维度信息，提高预测精度；动态调整生产计划，减少库存积压；优化供应链管理，降低成本；提前预警风险，如原材料价格波动或需求突变。22.AI排产中“动态调整”的含义及其必要性解析：动态调整是指AI系统根据实时数据（如客户订单变更、设备故障、原材料供应等）自动优化生产计划。必要性：市场需求多变，静态计划无法适应；动态调整可降低库存成本，提高生产效率，增强客户满意度。23.汽车零部件制造业需求下降的库存管理优化解析：降低安全库存水平；与供应商协商减少采购量；将部分库存转为标准件，提高复用率；加强市场调研，提前预判需求变化。24.农产品加工企业气候因素的影响解析：AI需结合当地气候数据（如降雨量、温度）预测产量波动；建立气候-需求联动模型；提前储备原材料；调整销售策略，如增加线上渠道。25.服装行业需求突然增加的快速响应解析：优先切换生产线至高需求产品；临时增加班次或外包部分订单；调整原材料采购计划；加强供应链协同，确保交货时间。26.多品种、小批量生产模式的优化策略解析：采用柔性生产线，提高设备利用率；建立快速切换机制，缩短生产准备时间；利用AI优化订单组合，提高生产效率；加强供应商管理，确保小批量供应稳定。四、案例分析题答案与解析27.家电制造企业AI产能预测与排产解决方案解析：-数据预处理：使用均值填充缺失值，或结合机器学习模型预测缺失数据；-预测模型：采用ARIMA模型处理季节性波动，结合神经网