2025年人工智能在制造業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中應(yīng)用試題及答案一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.某汽車(chē)制造企業(yè)引入AI系統(tǒng)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)缸體加工過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，系統(tǒng)通過(guò)采集機(jī)床振動(dòng)、溫度、刀具磨損等多源數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)刀具壽命并提前更換。該場(chǎng)景主要體現(xiàn)了AI在制造業(yè)的哪項(xiàng)核心應(yīng)用？（）A.智能質(zhì)量檢測(cè)B.預(yù)測(cè)性維護(hù)C.動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度D.工藝參數(shù)優(yōu)化2.2025年主流工業(yè)AI質(zhì)檢系統(tǒng)中，為解決小樣本缺陷檢測(cè)問(wèn)題，通常采用的關(guān)鍵技術(shù)是（）A.遷移學(xué)習(xí)+生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）B.隨機(jī)森林+特征工程C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）+全連接層D.支持向量機(jī)（SVM）+數(shù)據(jù)增強(qiáng)3.在離散制造車(chē)間的動(dòng)態(tài)調(diào)度中，AI系統(tǒng)需同時(shí)優(yōu)化訂單交期、設(shè)備利用率和能耗成本。當(dāng)前最適合的算法是（）A.基于規(guī)則的啟發(fā)式算法B.遺傳算法+強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）混合框架C.線性規(guī)劃模型D.樸素貝葉斯分類(lèi)器4.某電子廠引入AI驅(qū)動(dòng)的“數(shù)字孿生”系統(tǒng)，其核心是通過(guò)物理產(chǎn)線與虛擬模型的實(shí)時(shí)交互優(yōu)化生產(chǎn)。以下哪項(xiàng)不屬于數(shù)字孿生在該場(chǎng)景中的典型功能？（）A.模擬不同工藝參數(shù)對(duì)產(chǎn)品良率的影響B(tài).實(shí)時(shí)預(yù)警設(shè)備異常并自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)節(jié)奏C.統(tǒng)計(jì)當(dāng)日產(chǎn)線工人考勤數(shù)據(jù)D.預(yù)測(cè)新產(chǎn)品導(dǎo)入時(shí)的產(chǎn)線瓶頸5.工業(yè)機(jī)器人與AI結(jié)合后，實(shí)現(xiàn)了“自適應(yīng)裝配”能力。其技術(shù)基礎(chǔ)是（）A.力覺(jué)傳感器+視覺(jué)引導(dǎo)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略B.固定編程邏輯+位置傳感器C.激光測(cè)距+預(yù)定義路徑規(guī)劃D.觸覺(jué)反饋+模糊控制算法6.為提升鋼鐵冶煉過(guò)程的能效，AI系統(tǒng)需處理高溫、強(qiáng)噪聲環(huán)境下的多變量時(shí)序數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、煤氣流量）。最適合的模型是（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.決策樹(shù)C.Transformer時(shí)序模型D.K近鄰算法（KNN）7.中小企業(yè)受限于數(shù)據(jù)量和算力，部署AI系統(tǒng)時(shí)通常選擇“輕量化”方案。以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于輕量化范疇？（）A.模型量化（將32位浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)為8位整數(shù)運(yùn)算）B.邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署（本地處理數(shù)據(jù)）C.基于大模型的小樣本微調(diào)（Few-shotFine-tuning）D.構(gòu)建千億參數(shù)的通用工業(yè)大模型8.在半導(dǎo)體晶圓制造中，AI缺陷檢測(cè)系統(tǒng)需識(shí)別納米級(jí)微小缺陷（如0.1μm劃痕）。其核心硬件支持是（）A.高分辨率工業(yè)相機(jī)（≥5000萬(wàn)像素）+多光譜光源B.普通CCD相機(jī)+白光光源C.激光雷達(dá)（LiDAR）D.超聲波探傷儀9.AI驅(qū)動(dòng)的“工藝參數(shù)優(yōu)化”中，系統(tǒng)通過(guò)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，輸出最優(yōu)參數(shù)組合。為驗(yàn)證優(yōu)化效果，需設(shè)計(jì)（）A.單因素對(duì)比實(shí)驗(yàn)（僅改變一個(gè)參數(shù)）B.正交實(shí)驗(yàn)（多參數(shù)組合測(cè)試）C.貝葉斯優(yōu)化（自動(dòng)探索參數(shù)空間）D.蒙特卡洛模擬（隨機(jī)抽樣驗(yàn)證）10.某家電企業(yè)將AI質(zhì)檢結(jié)果與MES（制造執(zhí)行系統(tǒng)）打通，實(shí)現(xiàn)“缺陷溯源”功能。其技術(shù)路徑是（）A.建立缺陷特征與工藝參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)的關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)B.僅記錄缺陷位置并反饋給操作工人C.統(tǒng)計(jì)缺陷類(lèi)型的月度分布D.對(duì)缺陷產(chǎn)品進(jìn)行二次人工復(fù)檢二、填空題（每空2分，共20分）1.工業(yè)AI系統(tǒng)中，“邊緣-云協(xié)同”架構(gòu)的核心優(yōu)勢(shì)是______（降低延遲）與______（減少云端計(jì)算壓力）。2.預(yù)測(cè)性維護(hù)的技術(shù)流程包括數(shù)據(jù)采集、______（特征工程）、模型訓(xùn)練、______（故障預(yù)警）。3.智能質(zhì)量檢測(cè)的“多模態(tài)融合”通常指融合______（視覺(jué)）、______（聲音）、______（振動(dòng)）等傳感器數(shù)據(jù)。4.動(dòng)態(tài)生產(chǎn)調(diào)度中，AI需處理的約束條件包括______（設(shè)備產(chǎn)能）、______（訂單交期）、______（物料齊套性）。5.工業(yè)大模型的“行業(yè)適配”需通過(guò)______（領(lǐng)域數(shù)據(jù)微調(diào)）與______（任務(wù)特定訓(xùn)練）實(shí)現(xiàn)。三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共30分）1.簡(jiǎn)述AI在“離散制造”與“流程制造”中應(yīng)用的主要差異，并各舉一例說(shuō)明。2.說(shuō)明工業(yè)AI系統(tǒng)“可解釋性”的重要性，并列舉兩種提升可解釋性的技術(shù)方法。3.某汽車(chē)零部件廠計(jì)劃引入AI驅(qū)動(dòng)的“零缺陷”質(zhì)檢系統(tǒng)，需重點(diǎn)解決哪些技術(shù)挑戰(zhàn)？四、案例分析題（30分）背景：某新能源電池制造企業(yè)（生產(chǎn)方形鋰電池）面臨以下問(wèn)題：-極片涂布工序（將活性物質(zhì)涂覆在銅箔上）的厚度一致性不穩(wěn)定，導(dǎo)致部分電池容量不達(dá)標(biāo)（良率92%）；-現(xiàn)有檢測(cè)手段為離線抽樣檢測(cè)（每小時(shí)抽檢5片），無(wú)法實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)異常；-設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)（如涂布速度、烘箱溫度、漿料粘度）已通過(guò)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）采集，但未深度分析。任務(wù)：設(shè)計(jì)一套基于AI的解決方案，要求涵蓋以下內(nèi)容：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程的具體步驟；（2）適用的AI模型及選擇理由；（3）系統(tǒng)與產(chǎn)線的集成方式及預(yù)期效果。答案一、單項(xiàng)選擇題1.B（預(yù)測(cè)性維護(hù)核心是通過(guò)多源數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)設(shè)備故障或損耗，提前干預(yù)）2.A（小樣本場(chǎng)景下，遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型知識(shí)，GAN生成虛擬缺陷樣本擴(kuò)充數(shù)據(jù)）3.B（動(dòng)態(tài)調(diào)度需處理多目標(biāo)、多約束，遺傳算法處理組合優(yōu)化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境）4.C（數(shù)字孿生聚焦生產(chǎn)過(guò)程模擬與優(yōu)化，考勤統(tǒng)計(jì)屬于管理系統(tǒng)功能）5.A（自適應(yīng)裝配需力覺(jué)反饋調(diào)整力度，視覺(jué)引導(dǎo)定位，強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化動(dòng)作策略）6.C（Transformer模型通過(guò)自注意力機(jī)制捕捉長(zhǎng)時(shí)序依賴，適合復(fù)雜多變量工業(yè)數(shù)據(jù)）7.D（千億參數(shù)大模型需高算力支持，不符合中小企業(yè)輕量化需求）8.A（納米級(jí)缺陷需高分辨率成像與多光譜光源增強(qiáng)特征）9.B（正交實(shí)驗(yàn)可高效驗(yàn)證多參數(shù)組合效果，符合工業(yè)驗(yàn)證需求）10.A（缺陷溯源需建立缺陷特征與生產(chǎn)環(huán)節(jié)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，形成知識(shí)圖譜）二、填空題1.實(shí)時(shí)性；數(shù)據(jù)本地化2.特征提??；壽命預(yù)測(cè)3.圖像；聲學(xué)；振動(dòng)信號(hào)4.設(shè)備可用時(shí)間；訂單優(yōu)先級(jí)；物料供應(yīng)周期5.小樣本微調(diào)；規(guī)則注入三、簡(jiǎn)答題1.差異與案例：離散制造（如汽車(chē)裝配）：產(chǎn)品由多個(gè)獨(dú)立零部件組成，生產(chǎn)過(guò)程離散，AI重點(diǎn)在動(dòng)態(tài)調(diào)度（如訂單插單時(shí)重新優(yōu)化設(shè)備分配）和裝配質(zhì)量檢測(cè)（如螺栓扭矩智能判定）。流程制造（如化工、鋼鐵）：生產(chǎn)連續(xù)且參數(shù)強(qiáng)耦合，AI重點(diǎn)在工藝參數(shù)優(yōu)化（如調(diào)整溫度、壓力提升反應(yīng)效率）和連續(xù)過(guò)程異常檢測(cè)（如煉油塔溫度波動(dòng)預(yù)警）。2.可解釋性重要性：工業(yè)場(chǎng)景中，操作工人與工程師需理解AI決策邏輯（如“為何判定該產(chǎn)品缺陷”），以信任系統(tǒng)并快速排查問(wèn)題；同時(shí)，可解釋性有助于合規(guī)性審查（如關(guān)鍵工序參數(shù)調(diào)整需追溯依據(jù)）。技術(shù)方法：-LIME（局部可解釋模型無(wú)關(guān)解釋）：對(duì)單個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)果生成局部特征重要性解釋；-注意力機(jī)制可視化（如Transformer模型的注意力熱力圖）：展示模型關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)。3.技術(shù)挑戰(zhàn)：-小樣本問(wèn)題：缺陷樣本（如劃痕、臟污）數(shù)量少，需結(jié)合遷移學(xué)習(xí)與GAN生成虛擬缺陷數(shù)據(jù)；-多模態(tài)融合：需同時(shí)處理圖像（外觀）、X射線（內(nèi)部結(jié)構(gòu)）、電性能（電壓、內(nèi)阻）等多源數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)多模態(tài)融合模型；-實(shí)時(shí)性要求：產(chǎn)線速度快（如120片/分鐘），需模型輕量化（如模型剪枝、量化）以滿足毫秒級(jí)響應(yīng)；-復(fù)雜背景干擾：產(chǎn)品表面紋理（如金屬拉絲）可能與缺陷特征混淆，需增強(qiáng)模型的抗干擾能力（如對(duì)抗訓(xùn)練）。四、案例分析題（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征工程-數(shù)據(jù)清洗：剔除異常值（如傳感器跳變導(dǎo)致的“0值”或“超量程值”），通過(guò)滑動(dòng)窗口（如10秒窗口）計(jì)算均值填充缺失值；-時(shí)間對(duì)齊：將涂布速度（高頻，10Hz）、烘箱溫度（中頻，1Hz）、漿料粘度（低頻，0.1Hz）數(shù)據(jù)統(tǒng)一到1Hz采樣率，通過(guò)線性插值對(duì)齊時(shí)間戳；-特征提?。?時(shí)域特征：計(jì)算各參數(shù)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值/最小值（如漿料粘度的波動(dòng)范圍）；-頻域特征：對(duì)涂布速度進(jìn)行傅里葉變換，提取周期性波動(dòng)分量（可能由泵體故障引起）；-關(guān)聯(lián)特征：計(jì)算“烘箱溫度與涂布速度”的皮爾遜相關(guān)系數(shù)（識(shí)別參數(shù)間耦合關(guān)系）。（2）適用AI模型及理由-核心模型：時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)（TCN）+注意力機(jī)制（Transformer）混合模型；-選擇理由：TCN通過(guò)膨脹卷積捕捉長(zhǎng)時(shí)序依賴（如前10分鐘的漿料粘度對(duì)當(dāng)前極片厚度的影響），適合處理涂布工序的連續(xù)過(guò)程數(shù)據(jù)；注意力機(jī)制可自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)（如烘箱溫度比涂布速度對(duì)厚度影響更大），提升模型可解釋性；輸出層采用回歸頭（預(yù)測(cè)極片厚度）與分類(lèi)頭（異常檢測(cè)，0-正常，1-異常），實(shí)現(xiàn)“預(yù)測(cè)+預(yù)警”雙功能。（3）系統(tǒng)與產(chǎn)線集成及預(yù)期效果-集成方式：-邊緣端部署：在涂布機(jī)控制柜內(nèi)安裝邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)（如研華UNO系列），運(yùn)行輕量化模型（通過(guò)TensorRT優(yōu)化，推理延遲<50ms），實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)并輸出厚度預(yù)測(cè)值；-云端協(xié)同：邊緣端將原始數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)結(jié)果上傳至工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（如樹(shù)根互聯(lián)根云），用于模型定期再訓(xùn)練（每周用新數(shù)據(jù)微調(diào)）；-MES對(duì)接：將異常預(yù)警信號(hào)（如厚度偏差>±5μm）推送至MES系統(tǒng)，觸發(fā)自動(dòng)調(diào)整（如降低涂布速度或提高烘箱溫度），同時(shí)