基于数字孪生的化妆品生产线机器人化重构框架与风险管控策略OACHSSCD
为应对机器人化智能重构化妆品生产线面临高风险、长周期、性能波动及决策复杂等严峻挑战,研究提出并验证了一种数字孪生驱动的系统性渐进式重构框架。该框架集成了全面的风险管控策略。通过构建系统的综合表征与动态过程模型(采用“物理−逻辑”双维度表征和基于时间−属性Petri网的方法),实施以迭代优化、虚拟验证和动态调整为核心的渐进式重构,并系统性集成了基于失效模式与影响分析(FMEA)的多层次风险管控机制,以实现重构风险的量化评估与前置干预。以某化妆品生产线为案例的半实物仿真验证(N=20次独立实验)表明,与传统一次性重构方案相比,所提出的数字孪生渐进式策略(DTPS)显著降低了重构风险指数(从0.70±0.05降至0.45±0.03)、系统波动度(从38.3%±3.7%降至25.1%±2.2%)及重构总时间(从72.5±2.8 h缩短至50.3±1.9 h)。同时,重构后生产线平衡率提升至87.00%(原始72.00%),人工需求减至39人(原始47人),每分钟产能提升至64瓶(原始57瓶),投资回收期约为30~32个月。研究表明,本文提出的框架为机器人化系统重构提供了一种更为全面、风险可控且能有效平衡多重目标的解决方案。
赵丽宁;张凯
广东交通职业技术学院智能制造与装备学院,广东广州510650 广东省哲学社会科学重点实验室农业农村政策与改革创新实验室,广东广州510642广东省哲学社会科学重点实验室农业农村政策与改革创新实验室,广东广州510642 华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642
信息技术与安全科学
数字孪生渐进式重构机器人化系统系统框架风险管控失效模式与影响分析(FMEA)化妆品生产
《工业工程》 2026 (3)
P.94-103,10
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