数字工程Vol.9 | Digital Engineering and Digital Twins for Smart Manufacturing

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数字工程正在成为智能制造转型的核心支撑技术，而数字孪生则是连接物理世界与虚拟世界的关键实现形式。文章从工厂层、设备层和过程层三个层级分析了数字孪生的架构特点与建模需求，探讨了不同层级数字孪生在资源优化、设备管理和过程控制中的应用差异。同时，结合5G/6G、资产管理壳、大语言模型和生成式人工智能等前沿技术，展望了数字孪生生态系统的发展趋势，为智能制造的体系架构设计与未来演进提供了参考。

为探讨人工智能在制造业变革中的作用，美国乔治梅森大学的Terpenny和北京航空航天大学的Wei提出了制造业正经历从“自动化”向“智能化”的范式转变。文章系统讨论了判别式人工智能与生成式人工智能的方法体系，以及相关伦理与社会问题、可持续制造需求和产业落地面临的关键挑战。

为在柔性作业车间系统中实现节能制造并最小化能源成本、能源消耗与完工时间，德国凯泽斯劳滕-兰道大学的X. Wu、P. Schworm、M. Wagner、J. C. Aurich等提出了一种基于量子退火的调度方法，该方法集成了工艺调度与能源供应调度，并通过案例验证了其在解质量和计算时间上的显著优势。

为系统揭示基于模型的系统工程（MBSE）领域的研究格局与演化脉络，美国阿肯色州立大学与德克萨斯大学埃尔帕索分校的S. Muthukuma等采用文献计量与网络分析方法，研究识别了该领域的主要国家、机构、研究热点和发展趋势，并揭示了MBSE与SysML、数字孪生、自然语言处理以及大语言模型（LLM）之间的关联关系。为MBSE的学术研究与工业实践提供了系统化的参考指引。

为支持制造业中小企业在工业4.0转型中有效评估自身数字成熟度并制定合理的转型路线，加拿大蒙特利尔理工学院与舍布鲁克大学的S. Njah、C. Danjou等针对该类企业面临的独特挑战，开发了一个数字成熟度模型.该模型涵盖战略与治理、人力资源、信息技术、工业系统、价值链以及产品服务组合等维度。通过对三家加拿大中小企业的案例研究发现，企业已开始推进数字化融合并具备一定战略认知，但仍面临能力不足、变革阻力以及法规约束等挑战。

为解决当前文献中数字孪生系统概念模糊和架构不一致等问题，意大利福贾大学、萨兰托大学及美国杜克大学等机构的M. Gervasi等等开展了系统性文献综述，并提出了一套形式化框架。研究对数字孪生聚合体、数字孪生网络、联邦数字孪生、复合数字孪生以及数字孪生生态系统等典型形态进行了分类。在此基础上，提出全球数字孪生框架，通过面向目标的表达机制、投影机制和基于模型的等价性，实现异构数字孪生的集成与协同。

为快速模拟具有时变边界条件的对流-扩散-反应（ADR）系统，法国里尔大学与荷兰埃因霍温理工大学的R. Belmonte等人提出了一种基于样条函数的物理信息人工智能方法。研究构建了分布式物理信息深度算子网络及混合专家架构。在案例中，该方法不仅优于传统分布式DeepONet模型，而且能够在10毫秒以内完成仿真，为实时预测与优化提供了支撑。

为实现多变工况下刀具磨损的高效在线监测并降低对大量目标域数据集的依赖，齐鲁工业大学与山东大学的Tingting Zhou等人提出了一种融合深度可分离卷积神经网络与预训练-微调迁移学习的监测方法。该模型通过多源域适应技术，仅利用少量目标工况数据即可实现高效迁移。实验结果表明，其在监测精度和计算效率方面均优于CNN、DSCNN和DAN-DSCNN等基准模型，适用于复杂多变的加工场景。

针对综采工作面刮板输送机“S形弯曲”检测过程中回撤误差导致的识别困难问题，郑州轻工业大学与郑州煤矿机械集团股份有限公司的Wenbin He等提出一种基于深度学习和机器视觉的虚实映射方法，通过构建回拉误差机理模型、改进数据修复模型及视觉检测方法，实现了刮板输送机S弯在虚实空间中的精确映射，为煤矿设备智能化检测提供了有效技术路径。实验结果表明，方法有效提升了数据平滑性，并将最终回撤误差控制在约±1.44 mm范围内。

为优化四向穿梭车数字仓储系统中多批次集装箱的重调度效率，北京邮电大学的Liu Ying、Weng Xun、Fan Hongqiang等提出了一种融合遗传编程的改进A算法（GPA），通过自动化生成搬移规则并引入仓储物理约束以引导启发式搜索。实验结果表明，该方法具有良好的收敛性、鲁棒性和工程应用可行性，可提升系统整体运行效率。

为系统评估资产管理壳在智能制造领域的研究动态与发展趋势，重庆电子科技职业大学、七腾机器人有限公司及中国地质大学（北京）的Quanbo Lu等人采用文献分析与科学知识图谱方法，研究识别了领域合作网络、研究热点及其演化路径，重点分析了AAS与工业4.0、信息物理系统（CPS）、数字孪生、OPC UA和人工智能等技术之间的关联。

为探讨生成式人工智能在增强医疗成本效益分析预测建模方面的潜在作用，英国莱斯特大学医院、全球银行学院、东伦敦大学、雅顿大学以及奥地利维也纳技术学院和尼日利亚伊巴丹大学等机构的学者联合开展研究，研究指出，生成对抗网络、变分自编码器等技术在合成数据生成、缺失数据补全、情景推演和真实世界证据融合等方面具有应用前景，但其在正式卫生经济学建模中的实际效果仍缺乏充分的实证验证。

为推动非物质文化遗产的数字化传承与创新展示，南京航空航天大学的Weihua Lu团队提出了刺绣针法的矢量化表征方法。研究将刺绣针法抽象为可计算的矢量单元，并结合感性工学构建了音视频跨模态交互框架。用户体验与认知效果评估表明，该方法能够显著提升用户参与度和对刺绣技艺的理解，为文化遗产数字化与交互设计提供了新的范式。

为解决混合现实培训中语义感知不足和知识响应能力有限的问题，郑州轻工业大学、洛阳矿山机械工程设计研究院有限责任公司及北京理工大学的Haoqi Wang等提出了一种融合视觉感知与大语言模型的智能培训方法。该系统集成YOLOv11、Vuforia和知识图谱技术，并部署于HoloLens 2平台。实验结果表明，相较于传统纸质培训方式，该系统能够显著提升用户短期操作任务表现，实现面向工业5.0场景的情境感知式、交互式安全培训。

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