利用数字孪生和动态调度技术提升人机协作效率

《INTERNATIONAL JOURNAL OF PRODUCTION ECONOMICS》：Leveraging digital twin and dynamic scheduling for enhanced human–robot collaboration

本文提出了一种基于数字孪生和双层级调度的动态人机协作框架，通过高阶优化（如Gurobi）实现宏观任务分配与行为树（BT）驱动的微观执行融合。研究重点在于利用数字孪生整合实时生产数据，结合BT的模块化设计提升机器人适应能力，同时优化人类工作负荷（WDL）指标。实验表明，该框架可使人类工作负荷降低28.57%，任务执行时间减少2.67%，并有效处理工具位置异常等突发状况，为工业5.0环境下的人机协作提供可扩展解决方案。

　　Industry 5.0标志着工业领域的一次深刻变革，它强调以人类为中心、具有韧性和可持续性的生产系统。这种转变的核心在于数字孪生技术的应用，它通过实时预测和指导性分析，提升决策能力，增强系统的可见性、透明度和协作性。数字孪生不仅能够处理工业系统中的复杂数据，还能实现人与机器之间的无缝协作，从而应对现代工业中出现的关键挑战。本文探讨了数字孪生在运营决策中的变革作用，重点在于其优化流程、促进人与机器人协作的能力。通过宏观层面的任务调度与微观层面的实时控制相结合，数字孪生提供了一个强大的框架，使人类与机器人能力能够协同工作，同时减少人的疲劳，提高决策透明度。本文还强调了数字孪生在数字转型、优化和人机协作中的应用，展示了其如何提升运营可见性和韧性。研究结果为Industry 5.0的发展提供了创新解决方案，推动了预测模型和以人为本方法在决策中的融合，重新定义了可持续和协作的工业系统未来。

随着数字孪生技术的发展，其在工业中的应用越来越广泛。然而，目前的研究还存在一些空白，特别是在考虑人类因素和动态控制方面。许多现有的数字孪生框架更多关注于性能指标和设备效率，而忽略了全面的人类因素整合。这使得数字孪生在实际应用中往往表现为被动观察者，而非主动参与者。因此，本文提出了一种结合宏观调度和微观执行的双层框架，以弥补这一不足。通过将高阶优化方法与自动产生的行为树相结合，这一框架能够增强人类与机器人协作的灵活性和适应性，同时确保系统在动态环境中的可靠性和可预测性。

在宏观层面，任务调度模型如柔性作业车间调度（FJSP）和装配线平衡问题（ALBP）在协调人与机器的协作中发挥着关键作用。这些模型确保任务的分配能够优化整体流程和生产效率，同时考虑到人类的舒适度和人体工学因素。研究表明，良好的人体工学设计可以在24个月内带来1:2至1:10的投资回报率，而由于人体工学错误导致的纠正措施则显著更昂贵，达到预防措施成本的9.2倍。因此，将人体工学因素纳入调度模型对于提升工业系统的整体效能至关重要。

在微观层面，执行框架对于机器人动作的规划和实时控制是关键。行为树（BTs）因其模块化结构和响应能力，相较于传统的分层有限状态机（HFSMs）表现出更高的性能和可读性。BTs能够动态适应机器人任务和环境交互，从而提升其响应能力和可靠性。这种能力对于构建灵活、高效的工业系统至关重要。研究表明，通过学习方法、进化方法和基于高层规划的语言（如PDDL、TAMP、HTN）等方法，可以实现行为树的自动构建，提高任务规划的灵活性和适应性。这些方法在结构和组织机器人任务方面各有优势，能够提升人机交互的直观性和可靠性。

此外，行为树在工业环境中的应用还面临一些挑战。例如，某些方法可能难以解释，导致在实际应用中信任和安全问题。因此，开发能够同时考虑人类因素和动态控制的综合框架，是当前研究的重要方向。通过引入记忆机制，机器人可以保留成功和失败的历史，从而在未来的任务执行中做出更智能的决策。这种机制不仅提高了机器人的适应性，还间接促进了人类的福祉和效率。

在实际应用中，数字孪生和行为树的结合可以显著提升工业系统的适应性和可靠性。例如，在模拟的工业场景中，Tiago机器人和人类操作员共同完成一系列任务，包括获取模板、搬运工具、进行钻孔操作和清理工作站。通过优化调度和实时控制，该系统能够有效减少人类操作员的负担，同时保持任务的连续性和效率。这种双层方法不仅提高了任务执行的透明度，还增强了机器人与人类之间的信任，使协作更加顺畅。

从技术经济角度来看，数字孪生技术的应用能够带来显著的成本节约。通过结合资本成本年化和多年度现值分析，可以量化数字孪生在工业中的经济价值。例如，研究表明，数字孪生可以显著减少设备的停机时间和维护成本，提高生产效率。在不同劳动成本和投资水平下，系统的经济可行性也有所不同。较高的劳动成本和较长的投资回收期能够显著降低所需的每日效率提升，使得数字孪生技术更具吸引力。

综上所述，本文提出了一种结合宏观调度和微观执行的双层框架，通过数字孪生和行为树的集成，有效提升了人机协作的适应性和可靠性。该框架不仅优化了任务执行的效率，还考虑了人类因素，确保了系统的可持续性和韧性。未来的研究可以进一步探索如何将人类认知因素融入数字孪生和行为树的设计中，以提升系统的透明度和用户信任。同时，开发更复杂的优化模型和增强行为树的自适应能力，将有助于构建更加智能和高效的工业系统。通过这些努力，数字孪生技术将在未来的工业发展中发挥更加重要的作用，推动工业系统向更加人性化、可持续的方向演进。