面向工业互操作与优化的AI驱动数字孪生语义模块化编排研究

本研究针对智能制造中数字孪生（DT）存在的架构僵化、互操作性差及AI组件孤立等问题，提出了一种基于语义API与多智能体系统（MAS）的模块化DT编排架构。该架构采用NGSI-LD标准与智能数据模型，封装了阈值调整（T1）、符号校正（T2）、行为分类（T3）和混合模式优化（T4）四类AI代理，实现了可持续KPI（如CO2排放、工具磨损）的动态优化。仿真验证表明，系统显著提升了能效与质量指标，为工业4.0/5.0提供了可扩展、可解释的解决方案。

　　

在智能制造浪潮中，数字孪生（Digital Twin, DT）技术已成为连接物理世界与数字空间的核心工具，支持实时监控、预测性维护和流程优化。然而，当前大多数DT实施仍面临重大挑战：系统架构多为单体式设计，缺乏模块化灵活性；人工智能（AI）组件往往孤立运行，难以复用和协调；不同平台间的语义隔阂导致互操作性低下；更重要的是，环境可持续性指标（如能源消耗、CO₂排放）很少被纳入实时决策逻辑，难以满足工业5.0的人本与可持续目标。

为解决这些问题，Maria Gabriela Juarez Juarez等人开展了一项开创性研究，提出了一种语义化、模块化的AI驱动数字孪生编排架构。该研究发表于《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》，通过结合多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）与NGSI-LD（Next Generation Service Interface-Linked Data）语义标准，构建了一个支持动态协调、可解释优化和可持续性决策的DT框架。该架构不仅实现了AI技术的模块化封装与重用，还通过标准化接口支持与FIWARE、Catena-X等工业生态系统的集成。

为开展研究，团队设计了五层系统架构，包括数据模拟层、语义信息模型层、智能数据摄取层、编排层和优化层。关键技术方法包括：使用Python脚本模拟CNC加工、机器人装配和检测任务生成合成数据；基于NGSI-LD和智能数据模型（Smart Data Models）构建语义本体，定义实体如Component、Process、Anomaly等；开发RESTful API支持语义数据交互；实现四类优化代理（T1-T4）分别处理阈值监控、异常校正、行为重建和混合模式优化；采用多智能体协调逻辑（Manager Agent与Recommender Agent）实现动态编排。实验使用合成数据集（基线、退化、压力场景共60,000实例）验证性能。

研究结果

5.2.1 技术1 – 基于阈值的优化

通过调整加工和质量参数的语义化阈值，T1代理显著改善了多项KPI：装配质量提升9.85%，工具磨损降低19.3%，能耗下降9.4%，缺陷检出减少23.74%。该技术通过规则驱动调整，在低计算开销下实现高效优化，适用于实时控制场景。

5.2.2 技术2 – 自适应异常校正（L*）

T2代理结合符号推理与规则修正，专注于修复行为异常。处理后，装配质量提高3.03%，工具磨损降低10.99%，能耗和CO₂排放均减少3.86%。其优势在于无需重训练即可适应动态偏差，提升了系统鲁棒性。

5.2.3 技术3 – 行为重建（BFS+ML）

T3代理利用广度优先搜索（BFS）和机器学习分类器筛选最优行为轨迹，使加工质量提升11.61%，工具磨损降低4.44%，能耗下降0.94%。该技术通过语义轨迹分析推动长期行为优化，支持可持续性决策。

5.2.4 技术4 – 混合模式优化（K-Tail+RF）

T4代理整合K-Tail符号模型与随机森林（Random Forest, RF）分类器，对生产过程进行可持续性评级。结果显示，RF分类器的AUC（Area Under Curve）达0.97，K-Tail模型达0.89，有效识别非环保轨迹，为预防性干预提供支持。

结论与意义

该研究通过语义化和模块化设计，成功解决了DT系统在互操作性、AI复用和可持续性集成方面的关键问题。四类代理技术各具优势：T1快速响应阈值偏差，T2修复动态异常，T3优化长期行为，T4提供预测性洞察。整体架构支持KPI（如能源使用、CO₂排放、工具磨损）的实时监控与优化，在仿真中验证了显著性能提升。

该框架的重要意义在于：其一，采用NGSI-LD标准实现跨平台语义互操作，为集成FIWARE、Catena-X等生态系统奠定基础；其二，通过MAS协调实现分布式决策，提升系统灵活性和可扩展性；其三，将可持续性指标嵌入优化逻辑，呼应工业5.0愿景。未来工作将聚焦于真实环境部署、多场景验证以及与实时工业系统的深度集成。这项研究为下一代数字孪生提供了可解释、可审计且环境友好的智能解决方案。