近日，暨南大学屈挺教授、李明星老师团队发表在国际权威期刊International Journal of Production Research（中国科学院Top期刊，IF=9.2）的论文成果Operation twins: production-intralogistics synchronisation in Industry 4.0入选ESI工程领域高被引论文（Highly Cited Paper），并获2023年度IJPR热门文章奖（IJPR Top Trending Article 2023）。

图1. IJPR最热门文章奖

文章摘要

工业4.0新兴技术的广泛应用给生产制造的运作管控模式带来了颠覆性的变革。这场工业革命促使制造行业的从业者们重新思考和评估他们现行的制造计划与控制策略，以确保企业在全球化竞争中保持优势。传统的制造计划与控制系统往往将生产和物流作为两个独立模块进行组织和管控，制约了系统的整体性能。而实际上在单一工厂中的生产和物流之间的运作是高度耦合与动态交互的，亟需实现同步化、联动式组织。鉴于此，本文创新性地提出了运作孪生的概念，包含纵向孪生和横向孪生两个维度，旨在基于工业4.0新兴技术和创新的运作管控机制实现生产-物流联动。本文提出了基于物联网技术的纵向孪生机制，实现生产和物流的要素级实时数据采集和信息共享；同时，在数据信息实时共享的基础上，建立横向孪生机制以动态协调生产和物流运作。数值实验结果表明，在应对不同水平的不确定性扰动时，基于运作孪生的方法在整体性能稳定性及多项关键指标（如最大完工时间、平均制造时间和平均延误时间）上的表现均优于当前常用的静态与动态方法。

文章简介

生产与物流是离散型制造企业运作的关键环节，二者之间存在复杂的时空耦合与约束，实现其动态衔接与配合对提升系统整体效率尤为重要。然而，如图2所示，在传统生产运作模式中，生产与物流作为两个独立模块进行组织和管控，且往往受到各类不确定性事件扰动，容易出现协作失调，继而引发相互等待与负荷不均并损害系统韧性，衍生出生产-物流同步问题。当下，在智能制造环境中实现生产-物流联动运作决策与管控，已成为制造系统高效运作的关键所在。

图2. 当前制造企业的生产-物流瓶颈

针对生产-物流协同运作决策与管控的复杂性与不确定性的难点，研究团队基于工业4.0的新兴技术，创新性地提出了运作孪生（Operation twins）的概念。如图3所示，该概念由纵向孪生和横向孪生两个维度组成。其中，纵向孪生是指将制造系统中的人-机-物资源和相应的生产-物流任务数字化并实时同步，为生产-物流的全局组织和优化奠定数据基础。而横向孪生则是指在数据信息实时共享的基础上，动态协调生产任务队列与物流任务队列，从而实现全局优化和同步决策。

图3. 运作孪生概念图解

图4所示基于运作孪生的智能生产-物流总体框架包含物理空间层、数字孪生层和云空间层。物理空间层配置物联网设备，将传统生产-物流环境转换为具备实时可见性的物联网制造环境。数字孪生层以物理空间层获取的异构多源数据为对象，将其虚拟化为数字孪生体并实时同步。云空间层作为框架的决策中心，集成横向孪生机制以实现生产-物流任务实时同步与优化。图5所示实验结果表明，在应对不同水平的不确定性扰动时，基于运作孪生的方法在整体性能稳定性及多项关键指标（如最大完工时间、平均制造时间和平均延误时间）上的表现均优于当前常用的静态与动态方法。该成果为工业4.0智能制造系统的生产-物流同步研究奠定了理论基础，并进一步拓展了数字孪生制造与实时数据驱动的制造运作管控方法研究。

图4. 基于运作孪生的智能生产-物流框架

图5. 基于运作孪生的方法与常用静态/动态方法的结果对比

该论文得到了国家自然科学基金、“广东特支计划”本土创新创业团队项目、广州市创新领军团队项目、国家重点研发计划项目、澳门科学技术发展基金项目的资助。

作者团队致谢👇

感谢广东省大湾区智慧物流国际科技合作基地（简称“基地”）为本文国际合作提供平台支撑。基地依托暨南大学物联网与物流工程研究院、暨南大学“一带一路”与粤港澳大湾区研究院，联合香港大学、澳门科技大学、澳门大学、突尼斯迦太基大学、立陶宛考纳斯理工大学、西班牙马拉加大学、西班牙加泰罗尼亚电信技术中心等世界一流大学和研究机构共同创建，并与香港理工大学、德国柏林工业大学、英国兰卡斯特大学、葡萄牙科莱布大学、瑞典林雪平大学、瑞典皇家理工学院、荷兰格罗宁根大学等境外知名高校和研究机构开展长期国际合作。2021年，广东省科技厅正式认定为省部级国际科技合作基地。

经过近几年的发展，基地已形成以广东省大湾区智慧物流团队为基础，由学术带头人屈挺教授领衔，国家高层次人才、国际杰青计划、珠江学者等为领军人才和学术骨干，结构合理的高层次研究团队。团队在生产物流、跨境物流、城市物流领域，重点围绕智慧物流的信息感知与传输、运作管理与控制、数据分析与服务三个方向，开展技术研究、技术培训、人才培养等服务。基地立足于“一带一路”与粤港澳大湾区国家战略部署，致力于解决智慧物流现阶段发展的关键问题，开展技术创新并提供智库咨询，探索国际合作新机制，加强与“一带一路”沿线国家高校合作，将大湾区合作主体的创新成果推广到“一带一路”沿线合作国家。

作者团队

李明星，暨南大学智能科学与工程学院讲师，主要从事智能制造系统生产-物流同步运作优化，制造数据驱动决策方法等领域应用基础研究工作。近五年在制造与管理领域高水平国际期刊发表论文十余篇，承担及参与国家级、省部级、及企业合作科研项目5项，兼任数字孪生青年学者委员会（中国）第一届委员会常务委员。

郭大强，剑桥大学工程系博士后，主要从事物联网/数字孪生、智能制造系统设计及优化、智能生产管控等方向的研究。近五年在众多国际期刊和会议发表学术论文30余篇，授权发明专利2项。曾以第一/通讯作者研究成果入选FAIM 2023最佳会议论文、ESI高被引论文和2023 IJPR Top Trending Article论文。是英国UKRI Made Smarter Network+(“InterAct”)Early Career Researcher Fellowships获得者。

李明，香港理工大学工业及系统工程学系助理教授（研究）。主要从事区块链技术及信息物理系统在智能制造和智慧物流领域的应用研究，目前主持或联合主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、香港研究资助局主题研究计划、协作研究基金等各类科研项目16项，累计获得资助经费超过1,300万港币，是IEEE高级会员、广东省特支计划本土创新创业团队核心成员。

屈挺，暨南大学智能科学与工程学院教授，多年来从事智能制造与智慧物流管理等方面的研究，主持国家/省部级科技项目20余项，发表学术论文200余篇。入选2022年工业工程&运筹学领域全球前2%顶尖科学家，先后带领团队入选广东省特支计划本土创新创业团队、广州市创新领军团队，个人也获得10余项省部级奖励。团队研发成果在十余家大型行业龙头企业得到成功实施应用，产生经济效益数千万元。

黄国全，香港理工大学智能制造讲座教授、香港理工大学先进制造研究院副院长，深耕智能制造与智慧物流领域，发表学术论文500余篇，主持和参与出版专著（译著）共25部。论文被广泛引用，包括多篇相关领域全球“Top1%”高被引论文，个人也成为相关领域全球“Top1%”高被引学者。

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