工业数字孪生中的数字人表示：融合传感器与AI提升效率

本文探讨了在工业数字孪生（Industrial Digital Twin, IDT）领域的一个新兴趋势——数字人表示（Digital Human Representation, DHR），以弥补现有DT系统对人类因素的忽视。数字孪生作为一种强大的技术，已经广泛应用到工厂设备的监控和优化中，它通过整合传感器数据、实时状态信息以及环境数据，构建出物理实体的虚拟映射。然而，随着工业4.0的到来，人类操作员在生产过程中的智能协作和健康状态管理变得越来越重要。 先前的研究主要集中在机器和工作站的DT上，但这种局限性导致了整体系统的性能短板。为了克服这一问题，作者提出了一个针对工业DT中人的设计框架，旨在实时监测和分析操作员的行为和生理状态，如肌肉活动。这个框架尤其强调了利用肌电图（Electromyography, EMG）等可穿戴传感器收集的数据，通过人工智能（Artificial Intelligence, AI）进行分析，以便预测并预防操作员的疲劳和体力耗损，从而实现更有效的任务分配和工作安全。 通过在9th International Conference on Through-life Engineering Service会议上展示的一个实例，展示了如何将人体肌肉活动监控系统与DT集成，利用增量学习（Incremental Learning）等机器学习方法，不断优化对人类行为的理解。这种方法不仅能够提供实时的健康警报，还可以作为生产流程控制参数，帮助决策者根据操作员的生理状况调整工作负载和培训策略。 未来的研究方向将进一步探索如何整合更多类型的传感器数据，如心率、脑电图等，以获得更为全面的人类健康和工作效率指标。此外，研究还将聚焦于提升DHR的实时性和准确性，以实现无缝的人机协同，从而驱动工业生产的智能化和人性化。 本文的贡献在于推动了工业数字孪生向更加全面和人性化的方向发展，为实现未来工业4.0环境中的人机融合提供了理论基础和技术路径。通过数字人表示，工业DT不仅能提高生产效率，还能保障操作员的安全与健康，是工业智能化转型的关键组成部分。