Systematic Comparison of Software Agents and Digital Twins: Differences, Similarities, and Synergies in Industrial Production

要約

高度に機敏で柔軟な生産を実現するために、産業生産システムは徐々に分散化、相互接続、インテリジェント化が進むことが想定されています。
このビジョンの中で、プロダクション資産は相互に連携し、高度な自律性を示します。
さらに、個々の生産資産に関する知識は、そのライフサイクル全体を通じて容易に入手できます。
このビジョンを実現するには、情報技術の適切な活用が必要です。
この文脈で一般的に適用される 2 つのソフトウェア パラダイムは、ソフトウェア エージェント (エージェントと呼ばれる) とデジタル ツイン (DT) です。
この研究では、産業アプリケーションにおけるエージェントと DT の体系的な比較を示しています。
研究の目的は、2 つのパラダイム間の相違点、類似点、および潜在的な相乗効果を判断することです。
この比較は、エージェントと DT が適用される目的、これらのソフトウェア パラダイムによって示される特性と機能、およびリファレンス アーキテクチャ モデル インダストリー 4.0 内でそれらを割り当てる方法に基づいています。
この比較により、エージェントは生産プロセスの共同計画と実行に一般的に使用されるのに対し、DT は通常、生産リソースの監視と情報の処理においてより受動的な役割を果たすことがわかります。
これらの観察は、エージェントと DT の両方の機能とプロパティの特徴的なセットを暗示していますが、2 つのパラダイムを明確かつ決定的に区別することはできません。
その代わりに、分析では、エージェントと DT の組み合わせを利用した本番資産が、高度な知性、自律性、社交性、忠実性を実証することが示されています。
これを達成するには、特に DT の分野でさらなる標準化が必要です。

要約(オリジナル)

To achieve a highly agile and flexible production, it is envisioned that industrial production systems gradually become more decentralized, interconnected, and intelligent. Within this vision, production assets collaborate with each other, exhibiting a high degree of autonomy. Furthermore, knowledge about individual production assets is readily available throughout their entire life-cycles. To realize this vision, adequate use of information technology is required. Two commonly applied software paradigms in this context are Software Agents (referred to as Agents) and Digital Twins (DTs). This work presents a systematic comparison of Agents and DTs in industrial applications. The goal of the study is to determine the differences, similarities, and potential synergies between the two paradigms. The comparison is based on the purposes for which Agents and DTs are applied, the properties and capabilities exhibited by these software paradigms, and how they can be allocated within the Reference Architecture Model Industry 4.0. The comparison reveals that Agents are commonly employed in the collaborative planning and execution of production processes, while DTs typically play a more passive role in monitoring production resources and processing information. Although these observations imply characteristic sets of capabilities and properties for both Agents and DTs, a clear and definitive distinction between the two paradigms cannot be made. Instead, the analysis indicates that production assets utilizing a combination of Agents and DTs would demonstrate high degrees of intelligence, autonomy, sociability, and fidelity. To achieve this, further standardization is required, particularly in the field of DTs.

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