引言

本研究旨在通过数字孪生技术与可视化设计的深度融合，构建面向蒙顶山茶厂的智慧管理平台，以期解决传统茶厂管理痛点，通过数字孪生技术建立物理空间与虚拟空间的实时映射，实现全流程动态监控与资源优化配置。并且结合茶厂业务场景特点，研究数字孪生模型与多维度数据（如环境参数、设备状态、生产进度）的高效可视化呈现方法，提升管理者的信息感知效率与决策精准度。

一、研究内容

本研究在梳理数字孪生智慧平台及可视化相关理论与虚拟模型的基础上，以提升茶厂整体运营效率为目标，以蒙顶山怡源茶厂为典型案例，构建适配性数字孪生可视化管理平台。首先，从茶工、管理者、市场人员与消费者等利益相关者出发，分析其在气候与土壤监测、生产过程控制、市场信息获取与产品质量追溯等方面的差异化需求，来整合数据采集与监控、生产管理、质量追溯、市场与销售管理、界面与交互、信息共享与反馈等模块，形成面向全流程的一体化功能框架。其次，从实时监测、历史趋势与预测分析三个维度梳理平台的数据可视化类型，采用动态仪表盘、折线图、热力图及三维场景等多种表达方式，构建层次清晰、模块化且具有高交互性的界面结构，并根据不同角色偏好提供定制化视图。最后，依托数字孪生三维虚拟工厂，将物联网采集的环境、设备与仓储物流数据映射到统一平台，实现茶园种植、加工生产到仓储流通的透明化管理，并通过专家访谈、问卷与眼动实验对平台可用性进行评估，结果表明该方案能够显著提升环境与设备监控预警能力和管理决策效率，为传统茶产业的数字化与智能化转型提供可推广的设计思路，在实践中具有良好的可操作性和推广价值，对同类农产品加工企业也具有一定借鉴意义。

二、研究方法与需求分析

本研究在数字孪生智慧平台构建中主要采用三类方法：一是文献研究，围绕数字孪生、可视化表现、农业现代化与茶园精细化管理等主题系统梳理国内外研究与工程案例，归纳技术路线与可视化设计原则，提炼数字孪生驱动下的数据可视化理论基础，为研究框架与实验方案提供支撑。二是实地调研与需求分析，通过对蒙顶山茶厂管理层、茶工与消费者等三类利益相关者开展半结构访谈、纸质与线上问卷及设备数据采集，共获得有效样本五十余份，结合Kano模型识别不同角色在环境监测、设备管理、生产调度、质量追溯与仓储物流等方面的需求类型，将功能按基本型、期望型与兴奋型进行划分，据此提炼出茶园环境监测、生产设备管理、生产过程监控与优化、质量追溯与预警、仓储物流管理五大核心功能模块。Kano分析结果表明，茶工更重视实时监控、操作引导等工具型功能，管理层偏好全局指标与效率提升类功能，消费者则对溯源与体验性功能敏感，体现出多群体需求的显著差异性。三是数字孪生系统开发与可视化实现，基于BIM+GIS构建茶厂三维数字底座，以UE5开发可交互虚拟场景，通过OPC UA协议接入现场实时数据，遵循ISO9241-110人机交互准则，运用D3.js开发动态数据看板，设计虫害热力图、温度云图、三维设备谱图等专业视图，并引入虚拟巡检功能提升沉浸式管理体验，最终借助眼动仪实验与任务完成时间、正确率等指标对界面布局、视觉引导与交互流程进行可用性评估。在需求到功能的转化环节，引入QFD构建设备管理、茶园监测、生产过程、质量追溯与仓储物流等模块的“需求—功能”矩阵，对不同Kano类型赋予差异化权重并与相关性评分相乘，形成功能开发优先级列表如表一，结果表明设备运行状态图形展示与实时环境监控与展示属于优先实现的关键功能，其次为仓储物流实时追踪与生产过程监测，而区块链溯源等兴奋型功能可作为后续迭代与品牌增值方向，从而在有限资源约束下实现平台建设效益与用户满意度的同步优化（表1）。

功能编号	功能描述	相关性评分	Kano权重	加权得分
F01	实时环境监控与展示（如热力图、趋势曲线）	10	3	30
F02	设备运行状态图形展示	9	5	45
F03	区块链茶叶溯源系统	8	1	8
F04	仓储物流实时追踪	8	5	45
F05	生产过程监测	7	3	21

三、平台总体设计与可视化方案

本小节围绕蒙顶山茶厂数字孪生可视化管理平台的技术架构与界面设计展开，重点说明“数据—模型—服务—交互”四层框架及其在山地茶厂场景中的应用与评价维度，形成“虚实联动、一屏统管”的总体方案，如图1所示。

蒙顶山茶厂位于典型山地生态系统：茶园沿800—1200m等高线梯田化布置，加工园区位于核心辐射圈内，仓储物流区布局在临近主干道的台地。平台基于数字高程模型构建三维基底，将“茶园坐标—车间工序—仓储路径”进行空间编码，实现从采摘到出库的全链条空间关联。在此基础上提出“需求—数据—交互”三维技术选型原则：地形适配性：选用支持LOD的三维引擎，对山地地形与梯田形态进行分级细节控制，支持从数平方公里全景到单台设备的连续缩放；数据融合与延迟控制：构建IoT、GIS与业务数据统一编码体系，通过WebSocket等技术保证关键工序数据延迟控制在数百毫秒内，并按角色需求分级呈现宏观统计与微观溯源；人机交互友好性：面向管理者、技术人员与巡检人员定制不同视图与交互范式，引入平板手势、语音指令与标准化告警符号库，提升在复杂山地厂区中的操作便利性与安全性。

可视化设计通过统一色彩与图标规范、卡片式模块布局与层级化信息展示，保证用户能快速理解平台结构与各功能区关系，在生产监控与环境监测中采用动态折线图、进度条与告警弹窗等形式，确保异常状态能被即时捕捉与响应；认知负荷控制上，以热力图、甘特图、时间轴等图形替代大段数字列表，将多源时序数据转化为空间与颜色关系，降低用户在并行处理环境、设备与质量指标时的认知压力，多维度看板则覆盖生产进度、质量控制、设备健康与环境监测等核心指标。在此框架下，重点设计了四类典型模块，如图2所示。

园环境监测模块以三维地形叠加热力图呈现温湿度、光照等微气候分布，配合卡片式图表展示土壤与气象的实时与历史趋势，实现从区域到地块的逐级监控。设备管理模块在三维车间中以颜色与动态效果标示设备状态，点击设备可查看运行参数、维护记录与能效分析，并通过仪表盘与预警图标支撑运维决策。监控优化模块可以监控园区内的情况，以及自然月，自然日入园人数，打卡情况等。仓储物流模块通过三维仓库模型与路径可视化展示库存饱和度与在途物流状态，支持按批次追溯产品全链路信息。

四、可用性评估与结果分析

本节通过眼动实验对蒙顶山茶厂数字孪生平台的可用性与界面效率进行验证。研究重点在于：与传统二维监控界面相比，数字孪生平台是否能更有效地引导用户注意力聚焦关键区域、提高信息查找与状态识别效率，并降低视觉搜索与认知负荷。实验采用对比设计，邀请12名被试（含茶叶生产管理人员与普通用户），在光照稳定环境下使用不少于60Hz的眼动仪完成四类任务：定位查找、状态识别、数据分析与应急响应。每类任务设置数字孪生界面与传统界面两种条件，记录完成时间、正确率、注视点数量、扫描路径长度、回视次数等指标，并以热点图与注视序列图分析视觉行为。结果显示，数字孪生平台在四类任务中的平均完成时间均短于传统界面：例如定位查找任务由8秒降至5秒，状态识别由4秒降至2秒，应急响应由5秒降至2秒；在数据分析与应急响应任务中，正确率分别从70%和80%提升至100%。眼动数据表明，传统界面的热点图呈现多处分散热点与冗长“Z”字形视线路径，用户需在表格、菜单、列表间反复搜索；而数字孪生平台的视线集中于关键三维实体及其数据标签，路径短促且收敛，回视次数显著减少，说明三维空间映射与颜色编码有效改变了视觉搜索目标，使信息定位与状态感知更加直觉化。

主观评价方面，实验结束后回收的12份问卷中，各项满意度均值均在8.5分以上。访谈结果表明，被试普遍认为平台“上手快、易理解”，赞同三维场景将多源信息整合于统一视图，有助于快速找到问题源并增强决策信心。综合客观绩效、眼动行为与主观满意度，数字孪生平台在信息可视化效率、认知负荷控制与用户体验方面均明显优于传统二维界面，为茶厂数字化管理界面设计提供了有力实证支持。

五、结论

本研究综合任务绩效、眼动轨迹和主观满意度三类数据，对蒙顶山茶厂数字孪生平台进行了系统评估。结果显示，与传统二维界面相比，该平台在任务完成时间、正确率等操作效率指标上明显占优，眼动数据中更短的扫描路径、更集中的热点分布及更少的回视次数，表明其信息组织与视觉引导更为高效。同时，用户在可用性评分中给予平台较高评价，在访谈中多次提及“直观”“更有掌控感”等正向反馈，从主观层面印证了人机交互流程的优化。在理论层面，研究基于利益相关者需求与茶厂工艺特征构建了具有针对性的智慧平台功能框架；在应用层面，利用UE5引擎实现三维场景与二维数据看板的融合展示，形成符合人机交互规范的可视化界面，为数字孪生技术在中小型茶企的落地应用提供了可借鉴的实践范例与方法参考。

参考文献：

1. [1] 郭亮, 张煜. 数字孪生在制造中的应用进展综述[J].机械科学与技术,2020,39(04):590-598.
2. [2] 周艳超, 薛坤, 葛海燕, 等. 基于主成分与聚类分析的樱桃番茄品质综合评价[J]. 浙江农业学报,2021,33(12):2320-2329.
3. [3] 王同林, 邵志勇, 聂智星, 等. 基于德尔菲法及层次分析法构建鲜食番茄品质评价体系[J]. 浙江农业学报,2025,37(12):2583-2592.
4. [4] 杨冬, 黄亚萍. 收割机脱粒装置模块化设计——基于经验预测和德尔菲法[J]. 农机化研究,2024,46(07):106-110.