文章導讀

智能制造系統（SMS）是一個多領域物理系統，各個組件之間具有復雜的耦合。通常，各個領域的設計者只能基于對動力學的有限認知及預估來設計SMS的子系統。設計和開發一個統一的SMS模型來有效地模擬制造過程的每一個交互和行為是一個挑戰。作為一種新興的技術，數字孿生技術可被運用于SMS設計階段來發現早期設計錯誤及缺陷，通過實現近物理仿真以減少物理調試與重構的大量時間和成本。

數字孿生在智能制造系統設計（SMSD）中的發展處于起步階段。基于Web of Science數據庫文獻檢索，本文提出了一個新穎的功能-結構-行為-控制-智能-性能（FSBCIP）框架，以考察數字孿生技術是如何融入和促進SMSD。本文還介紹了基于數字孿生的SMSD定義、框架、主要設計步驟、新藍圖模型、關鍵使能技術、設計案例和研究方向。希望本文能為工業4.0時代開發部署新SMS帶來新的啟示。

一、 前言

在工業4.0中，智能制造已成為世界制造業的發展方向。世界各國新的先進制造戰略使得設計新的智能制造系統的需求日益增加。智能制造系統（SMS）是一個由智能機器、智能材料、智能產品等各種要素復雜耦合組成的多領域物理系統。SMSD是一個復雜的過程，包括對來自多個來源的數據進行建模、分析、挖掘和學習。

除了輸入需求和過程擾動的不確定性外，設計變量和目標之間復雜的相互作用、耦合、沖突使得SMSD成為一個高度迭代和費時費力的任務。在SMS的數字化設計過程中，SMS可以在數字空間中分解為各種粒度的數字模型，而物理產品和制造過程則存在于另一個物理空間中；

因此，映射SMS真實世界的高保真網絡模型對于彌補SMS設計階段和運行階段之間的差距至關重要。另外，由于SMS與傳統制造系統的主要區別在于工業智能，因此與傳統的MSD相比，SMSD在工業人工智能模型的設計方面更具挑戰性。

然而，數字孿生在智能制造系統設計（SMSD）中的發展處于起步階段。有必要對數字孿生技術融入SMSD的研究進行探索和梳理。本文試圖展示如何將數字孿生技術合理融入SMSD，真正促進智能制造的發展。如下圖所示，本文綜述了基于數字孿生的智能制造系統設計定義、框架、主要設計步驟、新藍圖模型、關鍵使能技術、設計案例和研究方向。

二、 基于數字孿生的SMSD方法優勢

傳統上，仿真技術是僅限于支持設計人員解決特定工程問題的標準工具。將仿真從設計階段擴展到后續的生命周期活動是一種趨勢。如下圖4所示，現有的MSD方法在設計過程中缺乏有效迭代優化。由于仿真設計未經驗證，設計質量難以保證。雖然仿真模型對于支持設計可視化是有用的，但是如何建立一個跨多學科的統一SMS模型仍然是一個挑戰。

解決方案是建立一個反映和觀察現實世界SMS行為的數字孿生模型，并將其用于所有設計過程，包括系統部署和調試；在本文中稱之為基于數字孿生模型的智能制造系統設計（DT-SMSD）。數字孿生是基于將多領域物理仿真模型與產品/系統的實時數據相結合而建立的，被成為仿真領域的下一波浪潮。數字孿生模型可以被及時修改和驗證，以避免在SMS仿真和開發過程中出現瓶頸。SMS的設計過程意味著其相應數字孿生的概念設計（Concepting）、形成（Forming）和精調（Fine-tuning）過程。

數字孿生概念設計階段（功能模型設計和結構模型設計）：使用多學科模擬來快速驗證概念方案。這個階段的目標不是追求模擬精度，而是快速模擬。

數字孿生形成階段（行為模型設計和控制模型設計）：通過仿真確定關鍵設計參數。盡管數字孿生的目的是壓縮物理調試的高昂成本，但在實踐中需要保留必要的近物理系統調試，特別是一些行業規范要求的調試。近物理系統調試是本階段的重點。

數字孿生的精調階段（智能模型設計和性能模型設計）：數字孿生用于幫助構建SMS原型和規劃系統測試方案。數字孿生可以減少試驗和錯誤，精確定位需要智能化的設計點。以精益的方式可以獲得最佳的性能。也就是說，數字孿生方法能夠以較少的測試次數達到SMS驗證的目的，提高了設計效率。對相應的數字孿生進行精調的關鍵點在于SMS具有良好的“功能-結構-行為-控制”可重構性和柔性，以支持快速變更和替代原型設計解決方案。

三、 功能-結構-行為-控制-智能-性能（FSBCIP）框架

SMSD的本質是建立滿足如布局約束、生產能力、舊設備集成和制造效率等個性化需求的功能集成實體。在SMSD過程中，客戶域和產品域的個性化需求被傳遞到SMS配置域和相應的執行域，包括工業人工智能模型。本文提出了一個功能-結構-行為-控制-智能-性能（FSBCIP）框架來綜述DT-SMSD的主要步驟。

a） SMS功能模型設計 功能模型是對制造產品的活動以及活動之間關系的結構化描述。該模型突出了概念設計中制造商需求對產品可制造性、裝配性、維修性和安全性的影響。SMS具有什么樣的功能，取決于它所面臨的產品特點和發展要求。該模型通常包括工藝規劃、設備選型和機械設計。

b） SMS結構模型設計 結構模型是對實現制造功能、原理和行為的機械結構之間融合、連接和裝配關系的結構化描述。機械結構的相互關系是制造系統的材料、能量、信息和運動行為的傳遞和轉換的基礎。該模型通常包括SMS中的拓撲定義、布局規劃、夾具載體設計和緩存設計。

c） SMS行為模型設計 行為模型是對機械運動傳遞、運動形式變換及其相互關系的結構化描述。機械系統之間存在的物質、能量、信息聯系主要體現在機械運動行為的傳遞關系上。此模型通常包括SMS中的設備運動、在制品運動、物料夾持處理和工序銜接。運動行為的基本要素主要包括力、位移、速度、加速度、躍度、角位移、角速度、角加速度、角躍度等。

d） SMS控制模型設計 控制模型是通過統計或工程方法來處理制造過程的結構、操作或演算，以控制過程的輸出。它通常包括電氣和氣動系統設計、控制和傳感器網絡、設備控制設計和多過程協調。

e） SMS智能模型設計 智能模型能夠是從控制優化的角度描述、開發和驗證SMS的學習能力、優化能力和自主能力。它包括一個系統的設計方法以及各種推理規則、機器學習算法和計算優化算法，使SMS得以實現可持續性能表現。

f） SMS性能模型設計 設計決策的差異影響制造執行性能。性能模型通常包括系統性能的評估和優化，如效率、柔性、可重構性、魯棒性、自適應性、可擴展性和恢復能力等。

四、DT-SMSD研究進展

a） SMS功能模型設計進展

i. 基于數字孿生的工藝規劃 工藝規劃是SMSD的基礎，可以通過數字孿生技術來增強。制造工藝規劃是在產品制造特征識別的基礎上，由工程師在SMSD早期階段對可制造性、成本和效率進行分析的過程，包括生產工序選擇和工序排序。關于如何處理工藝規劃過程中隨機干擾和復雜載荷的研究很少，就目前基于仿真的工藝規劃方法而言，獲取足夠的工藝信息和搜索最優決策需要占據74%的規劃時間。原文作了基于數字孿生的工藝規劃研究進展綜述。

ii. 基于數字孿生的設備機械設計 為了設計出高性能的加工設備，有必要對加工過程進行物理模擬。數字孿生技術通過對加工過程的高度理解能力可改善設備的機械設計質量。因為設備的數字孿生體意味著設備加工物理過程的數字孿生，數字孿生技術可以對加工過程進行近物理模擬，以反映物理設備的所有活動與狀態。例如，在激光加工設備的設計中，需要建立激光與材料相互作用過程的數字孿生模型，從而通過仿真對激光材料的制造過程有更深入的了解。原文作了基于數字孿生的設備機械設計研究進展綜述。

b） SMS結構模型設計進展 i. 基于數字孿生的布局規劃與拓撲優化 基于數字孿生技術，物理制造過程可以在網絡空間中與數字模型進行及時的映射和驗證，從而支持布局信息的自動檢索，便于規劃優化布局。此外，應用于SMSD過程的數字孿生模型自然具有拓撲優化能力。根據工藝路線和工藝間的優先關系，SMSD可以確定系統拓撲結構和設備間的連接關系。基于數字孿生的協調以更高的預見能力確保每個設備都被分配到正確的位置。原文作了基于數字孿生的布局規劃與拓撲優化研究進展綜述。

ii. 基于數字孿生的模具和緩沖區設計 復雜產品20%以上的制造時間是輔助準備時間，是提高制造效率的關鍵。模具和緩沖設計是影響產品制造輔助準備時間的關鍵步驟。通過節拍時間分析和生產率平衡率分析，確定各工序的機器種類、數量和緩沖能力。然而，SMS中的隨機物流、大規模干擾和各種物流模式使得工具和緩沖區的設計成為一項非常具有挑戰性的任務。數字孿生技術可縮小模具/緩沖區設計與控制之間差距。原文作了基于數字孿生的模具和緩沖區設計研究進展綜述。

c） SMS行為模型設計進展 i. 基于數字孿生的設備行為設計 建立設備的數字孿生模型有利于物理設備的行為設計，也有利于物理設備運行中故障的進一步診斷和預測。設備行為設計是根據工藝路線和工藝要求，定義設備（工藝設備和中間設備）的動作（包括高級動作模式）和多工序協調動作，并避免不必要的操作沖突和死鎖。盡管虛擬設備的構建有助于安全、經濟地模擬設備的性能，但要準確地模擬物理設備行為卻很困難。原文作了基于數字孿生的設備行為設計研究進展綜述。

ii. 基于數字孿生的人機工程學設計 混合自動化模式得益于人機協作的協同效應。柔性、適應性和安全性的要求使得人機協同系統的設計和再設計是一個復雜且容易出錯的過程。基于虛擬現實的數字孿生技術可通過傳感器采集到人機協作數據，設計和優化人工勞動行為的人機工程學性能，并對指導改善人機交互的工作環境有關鍵作用。原文作了基于數字孿生的人機工程學設計研究進展綜述。

iii. 基于數字孿生的在制品/物料搬運設計 在制品和物料搬運的優化設計離不開三個方面的考慮：1）制造過程對物流的影響；2）生產能力對物流設施的要求；3）生產節拍時間對物流的影響。數字孿生技術可以更有效地評估這些動態因素和影響。數字孿生技術通過面向制造的設計方式，使系統能夠實現出色的物流跟蹤性、可控性和效率。原文作了基于數字孿生的在制品/物料搬運設計研究進展綜述。

d） SMS控制模型設計進展 i. 基于數字孿生的工藝優化與設備控制設計 虛擬設備通常被用來模擬各種工件/零件的加工軌跡，通過對每個加工過程進行仿真來指導控制指令的生成。如果建立了物理設備的數字孿生模型，設計人員不僅可以確定其功能，大大縮短設計周期，而且可以方便地進行制造工藝的優化設計創新。

從工件的角度來看，將幾何模型融入到數字孿生系統中，進行工藝優化和控制設計優化，從而保證產品所需的幾何尺寸是至關重要的。原文作了基于數字孿生的工藝優化與設備控制設計研究進展綜述。

ii. 基于數字孿生的系統控制調試 SMS系統控制調試主要包括三種方法：虛擬調試、物理調試和近物理調試。物理調試需要等待物理設備組裝和控制邏輯設計完成之后開展，這不可避免地會遇到設計錯誤、邏輯錯誤、編碼錯誤或其他問題，造成修改與等待時間浪費。

因此，進行近物理（硬件在環）調試是非常必要的。以分布式物理設備的數字孿生子為調試對象，在遠程虛擬環境下運行控制邏輯，優化驗證邏輯的合理性和可行性。數字孿生模型能真實反映物理設備的變化，并不斷積累相關知識，在特定的控制下優化分析現狀，從而支持設計決策。原文作了基于數字孿生的系統控制調試研究進展綜述。

e） SMS智能模型設計進展 i. 基于數字孿生的SMS機器學習模型設計 SMS的特點之一是其復雜、動態和混沌行為。基于機器學習的智能控制模型（如樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等）存在于制造設備、生產線、車間、工廠、跨工廠等不同層次SMS。選擇和設計合適的機器學習算法來處理動態事件和實現智能過程控制是SMSD的關鍵問題。SMS的機器學習模型設計是為了開發和驗證各種機器學習算法，以支持可持續的SMS性能提升。原文作了基于數字孿生的SMS機器學習模型設計研究進展綜述。

ii. 基于數字孿生的SMS計算優化模型設計 SMS中的計算優化包括各種控制和管理優化算法，如大規模優化、復雜性理論、網絡優化和魯棒性/敏感性分析。計算優化算法的超參數初始化將影響計算精度，且對應用場合非常敏感。因此，SMS計算優化模型設計的主要目標是尋找一種能夠處理各種系統變化（應對擾動）的強魯棒性設計方法。數字孿生技術提供了一個高度可信的運行時環境來模擬復雜系統，以搜索強魯棒性的計算優化模型。原文作了基于數字孿生的SMS計算優化模型設計研究進展綜述。

f） SMS性能模型設計進展 i. 面向質量目標的DT-SMSD產品質量是評價新設計SMS性能的重要指標。一方面，從產品的角度來看，公差規格的數學建模對于實現總體公差分析至關重要，數字孿生技術可以增強這一點。另一方面，從制造系統的角度來看，在超精密制造領域，關鍵零件的全場位移感知是一種理想的方法。原文作了如何在SMS早期設計和規劃配置階段使用數字孿生技術來模擬和優化產品制造質量的研究進展綜述。

ii. 面向柔性目標的DT-SMSD在大規模定制個性化模式趨勢下，SMS的生產切換非常頻繁，這就要求SMS具有快速的系統設計重構能力和高度的柔性。一個理想的SMS應該能夠保證對新產品的可擴展性和兼容性，以滿足制造業不斷開發產品和服務的需要。許多關于SMSD的研究都體現了不同產品訂單的生產柔性。在工業4.0藍圖中，SMS中的每個元素（如機床、工件、機器人）都應該用Asset AdministrativeShell（AAS）技術來描述。

AAS是一種知識結構，可對SMS中各個元素的功能和交互進行建模，這也是數字孿生模型的關鍵技術。原文作了面向柔性目標的DT-SMSD研究進展綜述。

iii. 面向重構性目標的DT-SMSD 傳統的SMSD方法通常局限于制造單一類型的產品，在引入新類型的產品時，需要付出巨大的重構成本。隨著產品更新換代速度的加快，這種“先新產品設計-后新系統設計”的邏輯就沒有那么有效了。SMS的可重構性和適應性在不確定和不可預測的產品變化方面是不明確的，這使得確定一種適合不同類型產品的SMSD具有挑戰性。原文作了面向重構性目標的DT-SMSD研究進展綜述。

iv. 面向可持續性目標的DT-SMSD 降低能源消耗的壓力越來越大，制造商面臨著提高SMS可持續性的挑戰。優化加工參數設計是節能、減排和節約成本的關鍵。

SMS應具有根據其內部結構特點不斷協調多個組件之間關系的能力，以確保在持續發展過程中始終保持內部協調。然而，在SMS設計階段，對能源效率和碳排放的正式定義和優化關注甚少。在工業4.0中，數字孿生技術是理解和優化SMS中所有相關物質、能量和資源流之間相互作用的強大工具。數字孿生技術在為實現面向可持續發展的SMSD提供數據豐富的運行時環境方面起著關鍵作用。原文作了面向可持續性目標的DT-SMSD研究進展綜述。

v. 面向安全性目標的DT-SMSD 安全是SMS控制的一個重要問題。數字孿生模型可以預測系統故障，在設計階段可以用來優化SMS的工藝過程安全（Safety）和信息流安全（Security）。從控制安全的角度來看，容錯能力是控制器在不需要人工干預的情況下調整系統行為以應對故障的關鍵能力。

設計主動控制策略可以提高SMS的容錯能力，也可以稱之為SMS的系統魯棒性。原文作了面向安全性目標的DT-SMSD研究進展綜述。

五、 DT-SMSD關鍵使能技術

工業物聯網、云計算、人工智能算法等各種關鍵使能技術的集成，使DT-SMSD更加可靠和高效。本節回顧了如下圖所示的這些關鍵使能技術及其在SMSD的重要作用。

a） 工業物聯網

工業物聯網（IIoT）用于實現對物理系統的動態感知，為數字孿生體提供高質量現場數據以實現高保真虛擬建模和模擬計算。基于數字孿生的近物理調試允許設計師使用來自原型SMS的IIoT數據，使數字孿生系統能夠在早期開發階段提前驗證設計方案，如果發現效率低下和設計錯誤，則可低成本地進行相應的重新設計或調整決策。

b） 多領域物理化學建模

SMS是一個多場物理（機-電-液-熱-磁控制等）集成系統。傳統的制造系統設計方法是各領域的設計者分別設計各自相對獨立的子系統，然后進行集成。雖然在設計過程中進行了全面的考慮、討論和協商，但仍然很難把握系統各個部分的復雜耦合。各個專業的模型已經廣泛應用于SMS設計的各個方面，但是這些模型缺乏統一的編碼建模，不能共享。

基于模型的系統工程（MBSE）成為各專業學科模型的樞紐。各方設計人員圍繞系統模型進行需求分析、系統設計、仿真等工作，MBSE可方便SMSD團隊協同工作。因此，需要一種基于多領域建模和多學科仿真知識的新一代數字化設計方法。

SMS的數字孿生模型可以包含反映不同維度的物理動力學特性的模型，例如流體、結構、熱力學、應力、疲勞損傷和材料狀態（剛度和強度等）。如何關聯這些維度對于建立數字孿生體至關重要。模型和數據是數字孿生體的核心。數字孿生模型應反映物理系統的內在運行規律。對SMS中發生的規律、現象和過程的本質的深刻理解將使我們能夠開發和應用相關的多領域物理化學模型。

c） 實時同步與離散事件仿真

模型仿真是一種通過將包含確定性規律和機制的模型轉換為軟件來模擬物理世界的技術，是創建并保證數字孿生模型與相應物理實體之間有效閉環的核心。模擬只要模型是正確的，并且提供了完整的上下文信息和環境數據，就能夠準確地反映物理世界的特征和參數。實時物理同步是數字孿生方法與傳統仿真方法的主要區別。虛實同步延遲是衡量數字孿生系統性能的一個重要指標。

d） 可視化與虛擬/增強現實

SMSD是一個復雜且易出錯的人機交互過程。傳統的三維仿真系統通常不支持設計者作為終端用戶以身臨其境的方式體驗最終的SMS。人們提出了一些具有虛擬現實（VR）、增強現實（AR）或混合現實（MR）的智能系統來支持工程師的設計和操作。在這種以VR/AR/MR技術為補充的人機系統中，“虛擬”和“真實”之間的界限變得模糊。利用VR/AR/MR技術對數字孿生系統進行增強，可以提高設計效率。

e） 大數據分析與工業人工智能

傳統的基于知識的系統可分為基于實例的推理系統和基于規則的推理系統。在數字智能時代，一個更好的學習方法是有效地發現大規模案例數據中隱藏的知識和模式，以提高設計效率。領域專家通常很難意識到一個復雜的SMS系統隱含的因素相關性，考慮到制造過程中的隨機性，數字孿生體的正確設計仍然難以實現其魯棒性和適應性。例如，即使溫度設置的微小偏差也可能導致復合材料結構中的重大缺陷。然而，大數據分析和深度學習方法可以捕捉到這一點。深度學習（例如，深度強化學習）作為最有前途的人工智能技術之一，可用于刺激和擴展SMSD中的人工智能。具有學習能力的數字孿生模型可以使SMSD越來越智能化。來自歷史設計案例和上下文操作數據的日益可用性使得數據分析能夠創造附加值。在未來，將更多高級工業人工智能算法融入數字孿生模型有望實現自動創建和生成新設計解決方案的能力。

f） 工業區塊鏈與智能合約

現有的數字孿生系統大多是集中式的，存在著數據可審計性差和可追溯性差的缺點。在網絡攻擊下，SMS協同設計時的數據安全是一個關鍵問題。傳統的網絡安全方法需要改進，以應對威脅協作網絡的攻擊。區塊鏈與智能合約為協同式SMSD的數據安全提供了新的解決方案。區塊鏈使用加密技術和分布式共識協議來確保網絡傳輸和訪問的安全，從而增強各個設計參與者之間的信息傳遞安全。

g） 面向分布式數字孿生的云計算和web服務

除了區塊鏈之外，實現協同式SMSD的另一種關鍵使能技術是支持分布式數字分析、設計和仿真工作的云計算和web服務。在協同式SMSD的上下文中，設計者和計算資源都是不同地理位置分布的。云計算和web服務系統允許在位于地理分散的多個類似成員之間合作共享設計活動。SMSD中仿真工作對高性能計算的需求是引入云計算技術的另一個驅動力，云計算技術可以提供低成本的計算資源共享、動態分配和靈活擴展。將web服務與云計算集成，使設計人員能夠遠程分布式地開展SMSD工作。

六、 研究方向

a） 將SMSD與產品開發相結合

一個產品在完成制造之前要經過一組制造商以及一系列協調的制造活動。許多制造商僅僅在自己的業務流程中開發了數字孿生，從而使現有的實現數字孿生模型局限于一個企業內部孤立的物理領域。為了適應不斷變化的產品設計，發展數字孿生技術使企業實現供應鏈整合的自動化是至關重要的，但目前還沒有相關研究。目前，由于缺乏可用的實時數據和反應迅速的設計規劃系統，使數字孿生技術的應用變得困難。將智能產品開發/供應鏈集成與SMSD相結合的數字孿生模型統一在未來的產品研發中是未來發展方向之一的，因為它將使我們能夠全面優化產品的生命周期活動。

b） DT-SMSD標準

在中小型制造企業中實施數字孿生非常耗時，因為所需的標準尚不明確。此外，實際的物理制造和網絡系統之間往往存在很大的差異。應制定標準來回答如何實現良好的DT-SMSD的問題，并確定評估標準。制定DT-SMSD標準是制定技術指南和實施文件具體規定的過程，包括DT-SMSD中的技術原理、前提假設、處理方法、軟件工具、模型定義、邊界條件、設計步驟、變量控制、結果評估和結果校準。

開發DT-SMSD標準時可能包括以下評估維度：1）數字線程寬度，2）數據同步頻率，3）人工智能類型/級別，4）仿真能力，5）參考模型豐富性，以及6）用戶界面。與使用基于數字孿生的CAD軟件相比，DT-SMSD標準更為復雜，指定難度更大，不僅需要對設計過程進行大量的試驗驗證，而且需要進行大量的誤差標定工作。

c） DT-SMSD數據模式與參考架構

由于缺乏一個通用的數據模式來同步、協調和集成SMS的跨域數字孿生模型，導致了大量的投資浪費。刻畫電氣、機械、工效學和軟件等特定領域中的SMSD方案差異，并建立一個一致的數字孿生接口標準和數據模型是至關重要的。

應在DT-SMSD參考架構中從方法、技術、操作和業務方面來定義開發、操作和評估DT-SMSD解決方案。參考架構回答了在哪里以及通過什么方式使用數字孿生的問題。如何確定數字孿生能夠發揮最大價值的設計任務，并在必要時確保正確的決策指導，是建立DT-SMSD參考架構的任務。

DT-SMSD參考架構應該能夠滿足整個數字生命周期中的可重用性、互操作性、互換性、可維護性、可擴展性和自主性的要求。此外，考慮到企業數字孿生系統的成熟度正在逐步演進，參考架構不應只規定“當使用完全成熟的數字孿生系統完成SMSD時，應該做哪些數字孿生實施工作”，但同時也應該規定“在數字孿生系統的不同成熟度水平上，應該定制什么樣的設計功能”。

d） DT-SMSD服務化

SMSD的服務化是行業發展趨勢，它采用服務商業模式，不僅提供單一的設計解決方案，還提供延伸到運營階段的服務，以滿足個性化的調整需求。與服務型制造和智能產品服務系統的概念類似，DT-SMSD的服務化旨在通過利用數據驅動的數字孿生作為媒介和工具，提供隨需應變的設計能力，以獲得個性化的滿足，同時減少對環境的消極影響。

DT-SMSD的服務化是一種以客戶為導向的趨勢，它實現了制造商個性化需求向SMS要素、特性和參數的不斷轉換。考慮到SMS中的動態行為和交互，DT-SMSD服務化趨勢是從大規模歷史案例數據中挖掘決策支持知識和模式，以增強SMSD服務和上下文感知的價值共創。

引用本文： Jiewu Leng， Dewen Wang， Weiming Shen， Xinyu Li， Qiang Liu， Xin Chen. Digital twins-based smart manufacturing system design in Industry 4.0： A review. Journal of Manufacturing Systems， 2021， 60： 119-137.

文章發表于《Journal of Manufacturing Systems》期刊，2021年5月。

第一作者：冷杰武副教授 通訊作者：劉強教授

論文鏈接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0278612521001151

文章轉載自來自《數字孿生DigitalTwin》，如有涉及版權等問題請及時聯系我們，著作權解釋權屬原創者所有，電子發燒友推薦閱讀！

編輯：jq