校园新闻网讯  近日，机器人学院青年教师钱伟伟联合南京航空航天大学、英国布里斯托大学等高校学者，在智能制造领域取得重要研究进展。相关成果以《Explainable mechanism for production process anomalies based on digital twin》为题，于2026年1月10日发表在国际学术期刊《Nature Communications》（自然·通讯）。

生产过程的稳定运行，是推动制造业高质量发展的基础。然而，在离散制造车间中，生产异常往往呈现出“识别容易、溯源困难”的特点——现有模型虽然能够发现异常，却难以解释异常为何发生、由谁引起，给生产管理与决策带来了挑战。

针对这一问题，钱伟伟老师及其团队提出了一种生产过程异常可解释分析机制（EM2PA）。该机制通过“精准识别—成因解释—溯源分析”的一体化设计，使生产异常不再只是“被发现”，而是“被理解”。

研究采用“数据增强器+影响因素识别器+因果解释器”的模块化框架，有效刻画了生产过程中多要素之间的复杂耦合关系，不仅提升了异常识别的准确性，也显著增强了异常成因分析的清晰度和可追溯性，为制造系统快速定位并消除异常提供了有力支撑。

该成果为数字孪生技术在智能制造中的深度应用提供了思路，对提升制造系统的可靠性与智能化水平具有重要意义。