数字孪生五维模型理论构建了移动物流系统数字孪生应用架构，里面有物理车间、虚拟车间、孪生数据平台、服务应用和数据网络。通过这个架构，能对车间进行健康监视、优化资源配置、提升效能，全面提高移动物流系统的自动化、柔性化和智能化水平。物理车间说的是和3D打印无人车间移动物流系统相关的制造资源和基础设施，制造资源有3D打印机集群、货架、AGV全向移动小车、后处理平台等，基础设施还包括传感器、视觉检测设备、射频标签、激光仪这些信息化设备。虚拟车间是对物理车间整个流程和所有要素进行仿真建模，实现物理车间的虚拟化映射。在网页端展示三维模型时，对于货架和货盒等简单部件，用Three.Mesh()函数就能实现；对于AGV全向移动小车、3D打印机集群、后处理平台等复杂部件，先用Blender建模工具建模，再导入到网页端。孪生数据平台其实就是前面说的数据管理模块，它打通了各个系统之间的数据通道，能存储和备份G代码、工艺参数、检测数据、定位数据、环境数据、仿真数据、设备数据、报警信息以及统计信息，给数字孪生系统提供数据保障。数据网络能保证3D打印无人车间、服务应用、虚拟车间之间各种不同系统可以相互连通。它通过Socket.IO技术，能把数据实时推送到虚拟车间模型，也就是支持订阅机制，让数据通过Socket.IO接口直接刷新可视化模块的页面数据。服务应用主要包括车间健康监视、资源迭代优化配置、效能优化等。车间健康监视是根据数字孪生系统的历史数据和实时数据，用统计分析和数据挖掘技术，对3D打印无人车间移动物流系统的运行健康状态进行分析和预测，然后进行可视化管控。主要关注设备运行状态、生产进度、物料配送这些问题，结合生产计划和现场设备情况从多个角度分析数据，生成分析报告，报告里有设备状态、异常报警和处理信息。而且车间健康监视应用还能通过云信使短信平台把分析报告发给车间管理员。 

3D打印无人车间里，移动物流系统运行的时候，会碰到一些麻烦事儿。像是物流配送和打印工作的时间可能会往后拖，路上还可能突然出现障碍物，这些情况会导致原本安排好的资源分配和物流车走的路线，跟计划不一样。所以呢，这篇文章就想办法通过实时掌握进度变化，让资源分配能不断优化。这么做的目的，就是要让资源闲置的时间变少，也让物流车规划的路线更准确，别偏离太多。效能优化模块主要干两件事，一是规划物流车走的路线，二是控制货物进出仓库。规划路线的时候，数字孪生系统会一直盯着AGV全向移动小车、货架、有没有障碍物，还有打印工作的进度，有啥变化都能马上知道。然后根据物流配送的计划，用改进后的蚁群算法，算出一条最好的物流路线。控制货物进出仓库这部分，会根据3D打印无人车间实时收集到的各种情况，目标是让物流配送的距离最短，找仓库位置的速度最快。通过分治算法，把仓库位置分成不同类别，再根据AGV全向移动小车现在在哪儿，去找合适的仓库位置。