2021年11月11日上线论文“智能制造背景下由数字孪生驱动的制造复杂性管理”。这篇文章由新南威尔士大学刘昂教授团队完成。这篇文章为制造业的复杂性管理提出了一种由数字孪生驱动的新范式。该范式依托于数字孪生（1）实时数据收集及监测（2）识别、诊断、及预测制造复杂性（3）强化人机交互的三个关键服务使复杂性管理更加自治、可分析、及全面。同时，这也是关于数字孪生的研究中少有的将其向设计领域的扩展。文章首先介绍了制造复杂性的概念与来源，通过探讨日益增长的复杂性挑战与智能制造的几个关键痛点，引申出数字孪生对于复杂性管理在自动化、数字化、可分析化、协同化等方面的价值与潜力。而后，文章展现并阐释了依托于上述数字孪生三大服务来针对由产品设计、生产线、及供应链产生的复杂性的管理新范式。为进行更详细清楚的说明，文章以飞机制造中的不同生产场景为案例解释了该范式的应用。最后，文章在总结了范式核心内容及创新性价值的同时，也阐明了未来针对该范式在工业环境中落地及对数字孪生系统的复杂性管理的后续工作及挑战。
