四川省社科联研究基地项目：疫情常态下基于数字孪生技术的高校食堂系统设计与研究：项目编号：CC22Z25

引言：

在快速发展的环境中，大学食堂正面临着前所未有的挑战。对有效管理和加强服务的需求促使人们寻求创新的解决办法。在这种背景下，数字孪生技术的出现已经成为一个焦点，彻底改变了各个行业。该技术包括创建物理系统的虚拟副本，从而实现实时监控、分析和优化。

一、高校智慧食堂的需求与挑战

（一）高校食堂管理的复杂性

管理大学食堂是一件非常复杂的事情。学生偏好的多样性和动态性，加上需求模式的波动，增加了运营环境的复杂性。从采购和库存管理到膳食准备和服务交付，每个方面都需要一个微妙的平衡。此外，确保遵守健康和安全条例进一步加大了管理方面的挑战。在这种背景下，先进技术的整合变得势在必行，以简化流程，提高效率，并满足现代大学餐饮体验中学生和员工不断变化的期望。

（二）智慧食堂的概念及特点

智能大学食堂的概念体现了就餐体验的范式转变，利用先进技术重新定义了传统的餐饮服务模式。这些创新空间集成了物联网设备、数据分析和自动化，以提高效率和用户满意度。智能自助餐厅的特点是无缝、非接触式交易、基于个人喜好的个性化菜单推荐，以及食品库存的实时监控。这些自助餐厅信奉可持续发展，通常在废物管理和采购方面采用环保做法。总体目标是创造一个智能和响应的用餐环境，不仅满足大学社区的多样化需求，而且还促进了技术先进和可持续的食品服务方法^[1]。

（三）目前高校食堂智能化程度的现状分析

对大学自助餐厅的智能现状进行全面评估，揭示出一幅不同的景象。虽然一些机构已经采用了尖端技术，结合了物联网设备和数据分析，但其他机构仍处于数字化的初始阶段。预算限制、技术基础设施和机构优先事项等因素促成了这种多样性。先进的校园拥有智能系统，简化操作，优化资源利用，提供个性化的用餐体验。相比之下，技术不太成熟的自助餐厅在适应快速发展的食品服务需求方面可能面临挑战。弥合这些差距对于确保智能技术在大学餐饮设施中的标准化和逐步整合至关重要，最终提高学生和教职员工的整体用餐体验^[2]。

二、数字孪生技术在智慧食堂中的研究与应用

（一）数据采集与传感技术

1传感器在食材采购和库存管理中的应用

将数字孪生技术整合到智能大学餐厅中，标志着在提高运营效率方面迈出了重要一步。一个关键方面是在食品采购和库存管理中利用传感器。传感器在实时监测原料新鲜度方面发挥着关键作用，使采购过程中的主动决策成为可能。此外，这些传感器有助于精确的库存管理，最大限度地减少浪费并优化库存水平。通过捕获和传输温度和储存条件等因素的数据，传感器有助于保持食品质量和安全标准。其结果是简化了供应链，降低了成本，并确保大学食堂能够满足学生的动态需求，同时通过有效的资源利用促进可持续性。

2温湿度传感器在食品储存与处理中的应用

温度和湿度传感器是智能大学食堂不可或缺的组成部分，特别是在食品的储存和加工中。这些传感器在维持食品储存的最佳环境条件方面发挥着关键作用，确保易腐物品保持在规定的温度和湿度范围内。通过不断监测和调整这些条件，传感器有助于延长成分的保质期，减少浪费，并维护食品安全标准。在食品加工中，这些传感器有助于为各种烹饪程序创造精确的环境。无论是面团的发酵还是新鲜农产品的储存，温湿度传感器都能保证食品制备过程中的每一步都符合质量安全要求。总的来说，这些传感器的集成体现了数字孪生技术如何提高智能自助餐厅食品储存和加工的效率和可靠性。

（二）数字孪生模型的构建

1食堂流程的数字化建模

数字孪生模型的创建是将数字孪生技术集成到智能大学自助餐厅中的一个关键方面。这涉及到对自助餐厅流程的细致数字化，提供一个反映物理环境的虚拟复制品。数字模型封装了自助餐厅工作流程的各个方面，从食品采购和储存到饭菜准备和服务。通过在虚拟空间中绘制这些过程，作业者可以模拟和分析各种场景，从而优化作业效率。这种数字表示促进了前瞻性决策，允许识别瓶颈、资源效率低下和改进机会。自助餐厅流程的数字化建模不仅提高了整体管理水平，而且为智能自助餐厅的智能决策支持系统奠定了基础。

2数据模拟与分析

智能大学食堂数字孪生技术的一个组成部分是数据的模拟和分析。通过复杂的算法，从各种传感器和数字模型收集的实时数据用于模拟自助餐厅环境中的不同场景。该模拟允许对潜在结果进行预测，从而实现前瞻性决策和操作优化。通过分析历史数据和预测未来趋势，自助餐厅经营者可以在库存管理、人员配备水平和资源分配方面做出明智的选择。此外，数据模拟有助于在实施之前评估变更或创新的影响，最大限度地降低风险并提高整体效率。数字孪生框架内的数据模拟和分析的融合使自助餐厅管理人员能够获得有价值的见解，从而培养出一种响应性和适应性的方法来满足大学餐饮服务的动态需求。

（三）智能决策与优化

1预测性维护与设备优化

在智能大学食堂领域，数字孪生技术通过预测性维护和设备优化将其影响扩展到智能决策。通过利用来自传感器和数字模型的实时数据，预测性维护算法可以在设备发生故障之前预测潜在的故障。这种主动的方法最大限度地减少了停机时间，降低了维护成本，并确保了基本自助餐厅设备的持续功能。此外，数字孪生技术有助于优化设备性能，根据使用模式和效率指标调整设置^[3]。

2食品供应链的智能优化

在智能自助餐厅的背景下，数字孪生技术将其智能决策能力扩展到食品供应链优化。通过整合来自采购、库存和消费模式的数据，数字孪生模型能够全面了解整个食品供应链。这使自助餐厅经理能够在采购、分销和库存水平方面做出明智的决策，确保食材的无缝和高效流动。其结果是一个响应和适应性强的食品供应链，与大学餐饮环境的动态需求保持一致。

三、结语

数字孪生技术为大学食堂带来了新的可能性，通过实时监控、数据分析和虚拟模型构建，提高了运营效率和用户体验。然而，面临的挑战包括技术普及不均、预算限制等，需要继续努力推动技术的标准化和整合。随着数字孪生技术的不断发展，大学食堂有望迎来更智能、可持续的未来，更好地满足多样化的需求。

参考文献：

[1]王士贤, 文坤梅, 李俊峰, 吴驰, 郑競力. 高校数字孪生校园平台设计与建设实践——以华中科技大学为例[J]. 现代教育技术, 2023, 33 (11): 118-126.

[2]孔迎春. 数字化与模糊化：数字技术赋能基层治理的张力困境与破解路径[J]. 领导科学, 2023, (06): 92-96.

[3]刘文广. 数字孪生概念浅析[J]. 机械制造, 2023, 61 (10): 1-4.