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2025年智能制造题库及答案详解

一、单项选择题（每题2分，共20题）

1.以下哪项技术是工业互联网平台的核心支撑？

A.3D打印技术

B.数据采集与工业机理建模

C.机械臂控制算法

D.传统ERP系统

答案：B

解析：工业互联网平台的核心是通过设备接入、数据采集构建工业大数据体系，结合工业机理模型实现生产优化。3D打印属于先进制造技术，机械臂控制是执行层技术，传统ERP属于企业管理系统，均非平台核心。

2.数字孪生体在智能制造中的核心作用是？

A.替代物理实体完成生产

B.实时映射物理实体状态并模拟优化

C.降低设备采购成本

D.简化生产流程文档管理

答案：B

解析：数字孪生通过虚拟模型与物理实体的实时交互，实现状态监测、故障预测、工艺优化等功能，而非替代物理实体。其核心价值在于“映射+模拟+优化”的闭环。

3.智能制造系统中，边缘计算的主要应用场景是？

A.企业级生产数据汇总分析

B.设备端实时数据处理与决策

C.跨工厂供应链协同

D.产品全生命周期追溯

答案：B

解析：边缘计算通过在设备或车间级部署计算节点，解决云端计算延迟问题，适用于需要实时性的场景（如设备状态监测、工艺参数调整）。企业级分析、供应链协同和全生命周期追溯更多依赖云计算与大数据平台。

4.5G+工业互联网典型应用中，“AR远程运维”的关键技术支撑是？

A.低时延高可靠通信

B.大连接广覆盖

C.高带宽传输

D.边缘计算节点部署

答案：A

解析：AR远程运维需要专家与现场人员实时交互高清图像与操作指令，对网络时延（需20ms）和可靠性（99.999%）要求极高，5G的uRLLC（超可靠低时延）特性是核心支撑。

5.智能制造标准体系中，“GB/T39116-2020智能制造能力成熟度模型”主要用于？

A.规定工业机器人性能参数

B.评估企业智能制造发展水平

C.定义工业软件数据接口

D.规范智能工厂建设安全标准

答案：B

解析：该标准提出了智能制造能力成熟度的5个等级（规划级、规范级、集成级、优化级、引领级），为企业提供自我诊断与改进的参考框架。

6.工业机器人“示教-再现”模式的局限性在于？

A.无法处理复杂曲面加工

B.依赖人工示教，柔性不足

C.重复定位精度低

D.无法与其他设备通信

答案：B

解析：传统示教模式需人工手动操作机器人完成动作记录，当产品换型时需重新示教，难以适应多品种小批量生产需求，柔性化程度低。

7.智能制造中“CPS（信息物理系统）”的核心特征是？

A.物理系统与信息系统的深度融合与实时交互

B.单一设备的自动化控制

C.企业资源计划的数字化

D.产品设计的三维建模

答案：A

解析：CPS通过传感器、网络、计算与控制技术，实现物理实体与虚拟模型的双向映射与实时协同，是智能制造的核心使能技术。

8.工业大数据的“5V”特征不包括？

A.Volume（大量）

B.Variety（多样）

C.Velocity（高速）

D.Value（价值）

E.Veracity（真实）

F.Visibility（可见）

答案：F

解析：工业大数据的典型特征为Volume（海量）、Variety（多源异构）、Velocity（实时高速）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性要求高），不包含Visibility（可见性）。

9.智能工厂中“数字主线（DigitalThread）”的作用是？

A.连接产品设计、生产、服务全生命周期数据

B.优化生产线体布局

C.管理车间能源消耗

D.监控设备运行状态

答案：A

解析：数字主线通过统一的数据模型和接口，将产品设计（CAD/CAE）、生产制造（MES）、运维服务（MRO）等环节的数据贯通，实现全生命周期的信息追溯与协同。

10.以下哪项属于智能制造“智能决策”层的典型应用？

A.数控机床的自动换刀

B.设备预测性维护

C.车间级生产排程优化

D.工业机器人轨迹规划

答案：C

解析：智能决策层聚焦于生产资源的全局优化（如排程、物流、产能平衡），需结合大数据分析与AI算法。设备维护、机床控制、机器人规划属于执行层或控制层功能。

11.工业互联网标识解析体系中，“根节点”的主要功能是？

A.存储企业私有标识数据

B.管理国家/行业级标识解析

C.解析具体设备的唯一标识

D.连接国际根节