基于人工智能与多智能体建模的工业物联网框架：优化智能制造系统的数据驱动方法

《Journal of Industrial Information Integration》：AI-based Data-Driven Framework Optimizing Smart Manufacturing in Industrial Systems

本文提出了一种融合多智能体建模（ABM）与工业物联网（IIoT）的数据驱动框架，通过整合实时传感器数据与AI分析，显著提升智能制造系统的操作性能（约20%）与资源利用效率（降低15%）。该框架在动态模拟、预测性维护及分布式决策方面展现卓越适应性，为工业4.0环境下的系统优化提供新范式。

　　

Highlight

ABM与AI分析系统的结合使IIoT系统能够实现卓越性能。本研究通过模拟证明，所提出的ABM–IIoT框架能够提升工业环境中的操作效率、决策质量和系统响应能力。该框架模拟了自主智能体的行动，包括信息收集、优化过程和通信功能，以检测传统AI系统常忽略的交互作用。

Discussion

结合ABM和AI分析系统使IIoT系统能够实现卓越性能。这项研究通过模拟提供了证据，表明所提出的ABM–IIoT框架可以增强工业环境中的操作有效性、决策质量和系统响应能力。该框架复制了自主智能体的行动，包括信息收集、优化过程和通信功能，以检测典型AI系统经常忽略的交互作用。

Conclusions

ABM和AI-IoT分析共同帮助企业以更智能的方式、更大的规模和显著更低的成本运作。ABM-IoT显示了在传统IoT自动化基础上改进决策的机会，模拟显示在建模条件下操作性能提高了约20%，资源使用减少了15%。模拟条件的稳定性表明系统在正常情况下运行良好，但当传感器出现故障时，稳定性会下降。

Author Contributions

作者独自负责研究的构想、呈现的结果和手稿的准备工作。

Funding

本研究未获得外部资助。

Institutional Review Board Statement

不适用。

Informed Consent Statement

不适用。

CRediT authorship contribution statement

Mohammed Salem Basingab： 撰写 – 初稿，软件，资源，方法论，概念化。

Declaration of competing interest

作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本报告的工作。