动态XGBoost算法驱动的易腐食品数字孪生需求预测工具研究

《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》：Demand Forecasting Tool Driving the Digital Twin of a Perishable Food Process

　　本刊推荐：为解决食品行业因需求预测不准确导致的生产浪费问题，研究团队开展了人工智能与数字孪生技术融合的创新研究。通过构建动态XGBoost算法模型，实现了MAPE（平均绝对百分比误差）降至16.37%、AEW（平均额外工时）控制在1.69小时的精准需求预测，成功开发出可实时优化生产流程的数字孪生系统，为食品行业可持续发展提供了关键技术支撑。

　　

在当今食品工业领域，每年约有三分之一的产品因供需失衡而被浪费，这一严峻问题不仅造成经济损失，更对环境可持续发展构成挑战。特别是像树莓这类高度易腐的水果，其保鲜期短、需求波动大的特性，使得传统生产模式难以精准匹配市场需求。联合国可持续发展目标12明确要求减少生产和消费环节的浪费，但食品行业长期受限于数据采集不完善、分析工具落后等瓶颈，导致预测误差率高达109.17%，严重制约产业优化升级。

为突破这一困境，意大利圣奥尔索拉公司的研究团队在《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》发表了一项创新研究，将人工智能（AI）与数字孪生（DT）技术深度融合，构建了一套基于动态极端梯度提升（XGBoost）算法的需求预测系统。该研究通过150组实验验证，最终使预测精度提升至MAPE 16.37%，额外工时控制在1.69小时，追踪信号（TS）稳定在[-1.9,+4.3]区间，显著提升了树莓生产的智能化水平。

研究团队采用四阶段方法论：首先明确数字孪生系统的边界目标，接着分析包含4条生产线（2自动+2手动）的物理设施，继而利用Python的Simpy库建立离散事件仿真模型，最后通过动态XGBoost算法实现数字模型与物理系统的实时交互。特别值得注意的是，研究采用了多维度数据库结构（CAL/DOTY/WDA/WKB）进行特征工程，并引入伪Huber误差损失函数优化算法稳定性。

关键技术创新体现在三个方面：其一，发现周四、周五需求峰值（3769单位）与周六低谷（619-849单位）的周度规律；其二，通过动态梯度提升树（DGBT）实现异常点自我修正，如3月4日订单异常时误差从74%降至30%；其三，采用连续标准化技术使XGBoost模型在长期预测中保持MAPE 19%的稳定性。表1数据显示，最佳模型（测试146-WKB）在移除干扰性"订单变量"后，TS范围优化至[-1.9,+4.3]。

模型验证结果表明：当预测需求2880单位时，实际需求为2394单位，采用双线生产策略仅需9.6小时即可完成，且最大过估情况（3874单位vs.2836单位）仍能通过3.46小时弹性工时有效消化。这种柔性生产模式使得每条生产线每日可节省3小时待机时间用于质量管控。

该研究的突破性在于首次实现了需求预测驱动型数字孪生在食品行业的落地应用，通过动态机器学习算法与实时仿真技术的结合，将传统生产的事后调整转变为事前预测。研究团队计划在2025年1月完成系统全面部署，并进一步整合促销变量数据以提升模型适应性。这项由欧洲地平线计划AGILEHAND项目支持的研究，为食品工业4.0时代提供了可复用的技术范式，其方法论对医药、化工等同样具有时效性要求的行业具有重要借鉴意义。