論文の概要: Mapping the Future of Human Digital Twin Adoption in Job-Shop Industries: A Strategic Prioritization Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.15713v1
- Date: Mon, 10 Nov 2025 09:04:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-23 18:31:12.360998
- Title: Mapping the Future of Human Digital Twin Adoption in Job-Shop Industries: A Strategic Prioritization Framework
- Title（参考訳）: ジョブショップ産業におけるデジタル双生児導入の将来をマッピングする:戦略的優先順位付けフレームワーク
- Authors: Samiran Sardar, Nasif Morshed, Shezan Ahmed,
- Abstract要約: エルゴノミック姿勢モニタリング、疲労予測、健康ベースのタスク割り当てといったHDTアプリケーションは、新興国の産業に利益をもたらす。
本研究は、労働集約型産業における人中心型デジタル進化を支援するための戦略的優先順位付けの枠組みを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although Digital Twin is actively deployed in manufacturing, its human-centric counterpart - Human Digital Twin (HDT) is understudied, especially in job-shop production with high task variability and manual labor. HDT applications like ergonomic posture monitoring, fatigue prediction and health-based task assignment offer benefits to industries in emerging economies. However, poor digital maturity, lack of awareness and doubts about use-case applicability hinder adoption. This study provides a strategic prioritization framework to aid human-centric digital evolution in labor-intensive industries for guiding the selection of HDT applications delivering the highest value with the lowest implementation threshold. An integrated Fuzzy AHP-TOPSIS approach evaluates the use-cases based on criteria like implementation cost, technological maturity, scalability. These criteria and use-cases were identified based on input from a five-member expert panel and verified for consistency (CR < 0.1). Analysis shows posture monitoring and fatigue prediction as most influential and practicable, especially in semi-digital environments. Strengths include compliance with Industry 5.0 principles incorporating technology and human factors. Lack of field validation and subjective knowledge pose drawbacks. Future work should include simulation-based validation and pilot tests on real job-shop settings. Ultimately, the research offers a decision-support system helping industries balance innovativeness and practicability in early stage of HDT adoption.
- Abstract（参考訳）: デジタル・ツイン(Digital Twin)は製造に積極的に利用されているが、人間中心のヒューマン・デジタル・ツイン(Human Digital Twin、HDT)は、特にタスクの多様性と手作業によるジョブショップ生産において研究されている。
エルゴノミック姿勢モニタリング、疲労予測、健康ベースのタスク割り当てといったHDTアプリケーションは、新興国の産業に利益をもたらす。
しかし、デジタル成熟度の低下、認識の欠如、ユースケースの適用性への疑念が採用を妨げる。
本研究は、労働集約型産業における人中心型デジタル進化を支援するための戦略的優先順位付けフレームワークを提供し、最も低い実装閾値で最高の価値を提供するHDTアプリケーションの選択を誘導する。
Fuzzy AHP-TOPSISアプローチは、実装コスト、技術的成熟度、スケーラビリティといった基準に基づいてユースケースを評価する。
これらの基準とユースケースは,5人の専門家パネルからの入力に基づいて同定し,一貫性(CR < 0.1。
姿勢モニタリングと疲労予測は、特に半デジタル環境において最も影響力があり、実践可能である。
技術と人的要素を取り入れた産業5.0の原則に準拠する。
フィールド検証の欠如と主観的知識は欠点を引き起こす。
今後の作業には、シミュレーションベースのバリデーションと、実際のジョブショップ設定でのパイロットテストが含まれるはずだ。
最終的にこの研究は、HDT導入の初期段階において、産業の革新性と実践性のバランスをとるための意思決定支援システムを提供する。
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