基于数字孪生和模块化人工智能的制造系统动态重构与优化框架
致力于数字孪生体技术的研究与发展
通过解决方案和工程化应用造福人类
来源：数字孪生DigitalTwin
摘 要
数字孪生和人工智能在提高工业系统的稳健性、响应速度和生产率方面具有巨大的潜力。然而，传统的数字孪生方法通常仅用于优化某单一静态系统的特定过程。本文提出了一种结合数字孪生和模块化人工智能算法来动态重新配置制造系统的新范例，该范式包括众多设备等资产的布局、工艺参数和运行时间，以便在应对不断变化的客户或市场需求时进行系统决策。知识图谱被应用于进行上述系统级决策的关键工具。
本文构建一个仿真环境以复刻实际制造过程，并以工业机器人制造单元为例进行了展示。该仿真环境与数据管道和应用程序编程接口相连，以实现多种人工智能方法的集成。上述方法以最大化用户选择的关键性能指标为目标，改进系统决策并优化制造系统的配置。与之前的研究相比，该框架将人工智能用于系统决策和生产线优化，提供了一个可用于各种制造应用的通用框架。该框架已在实际用例中得到应用和验证，自动化的重配置使制造系统的配置时间缩短了约10%。
关键词：可重构制造系统；模块化人工智能；数字孪生；过程仿真；知识图谱
研究结论
1.研究背景：工业数字技术的应用和数字化在生产流程中的普及降低了制造成本，并推动了产品的设计、制造、使用和维护过程，以及公司和供应网络的运营、流程和能源足迹的改变。
2.传统方法：大规模定制要求制造系统具有配置变化以及动态配置能力，往往通过可重构制造系统以应对产品的变化。
3.新方法：文章结合数字孪生技术（DT）和人工智能技术（AI，包括机器学习（ML）），提出了一种以应对制造系统突发状况的可重构制造框架。
4.达到的效果：DT实现虚拟制造系统和物理制造系统的实时双向连接，对成产过程规划进行优化；AI和ML用于分析大量数据，支持快速决策，提高生产力。这些技术有助于实现制造系统的动态重构，以应对如COVID-19大流行等极端情况导致的供应链中断等现象。
研究方法
1.结合人工智能算法（如遗传算法、粒子群优化、模拟退火）和数字孪生技术，提出了一种制造系统的重配置框架。
2.利用知识图谱增强数字孪生的语义理解，建立API数据管道支持双向信息交换，实现动态重构。
3.设计了包含选择、优化和配置组件的系统重配置框架，利用仿真环境和多目标优化算法进行决策和性能优化。
研究创新点
1.将多种优化算法应用于制造系统重构，通过数字孪生技术提升效率和准确性，以应对大规模定制对系统配置动态变化的需求。
2.引入了制造重构知识图谱，支持实时决策、资源匹配和数据管理，提高了灵活性和适配性。
3.创新性地将模糊矩阵、多因素加权和模块化优化算法相结合，实现设备选择和系统配置的动态优化，并验证了方法的有效性。
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