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

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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 ………………………………