基于操作员参与式的数字孪生交互技术，用于实现自适应的农业机械车队管理及事故响应决策支持

《Journal of Industrial Information Integration》：Operator-in-the-loop digital twin interaction for adaptive AMR fleet management and incident response decision support

　　

路易·韦伯（Louie Webb）| 穆罕默德·奥斯曼·托基（Mohammad Osman Tokhi）| 布格拉·阿尔坎（Bugra Alkan）

摘要

诸如自主移动机器人（AMR）故障、机器损坏以及需求波动等中断现象，对智能制造中的实时车队协调造成了挑战。尽管数字孪生（Digital Twin, DT）系统被广泛用于监控和优化，但事件响应通常要么完全自动化，要么仅提供建议性支持，操作员的权限有限，且可审计性较弱。本文提出了一种以治理为导向的多保真度DT流程，用于AMR车队管理中的限时事件响应。该框架整合了替代多目标优化、可选的高保真度重模拟以及由语义标注的OPC-UA事件触发的单一定策循环中的操作员仲裁层。在三种事件类别（机器损坏、AMR故障、需求变化）中，仅使用替代模型的调度过程完整耗时约46-47秒，而优化过程本身需要约9-10秒。重模拟引入了几分钟的额外验证延迟，主要集中在某个流程阶段。通过一项形成性人类评估（$N=8$），结果显示参与者感知的工作量较低（NASA-TLX综合指标约为），计划透明度较高，且对决策透明度有很强的信心。结果表明，可以在不牺牲快速恢复性能的前提下，将治理机制、可审计性和操作员权限融入基于DT的AMR协调系统中。