La restricción incompleta inducida por el fijado reconfigurable multipunto y la rigidez inherentemente débil de las piezas de chapa delgada obstaculizan significativamente la estabilidad de los sistemas de fijación flexible. En particular, durante la operación de recorte, el número de localizadores efectivos puede cambiar con la separación progresiva de la forma deseada de la de la pieza en bruto, lo que produce fácilmente el efecto de acantilado (reducción dramática instantánea) de la rigidez del sistema. Como resultado, la disposición de la ubicación se convierte en un punto crucial en la realidad. Con respecto a este problema, el autor presenta aquí una metodología de toma de decisiones basada en gemelos digitales para generar esquemas de fijación reconfigurable mediante la integración de información virtual y física. Considerando las características intrínsecas del proceso de recorte, como la propagación variable en el tiempo de la rigidez del sistema y los efectos de acoplamiento de los parámetros de proceso multiatributo, se introdujo el modelo oculto de Markov para abordar la optimización de la fijación reconfigurable. Para lograr una rápida convergencia y buscar una solución factible, se extrajo y compartió información local (donde ocurre baja rigidez del sistema) para guiar el proceso de optimización en una simulación de vanguardia. Para demostrar el método presentado, se realizaron experimentos de recorte en una pieza de trabajo de gran tamaño sostenida por un sistema de fijación reconfigurable que fue desarrollado de manera independiente por nuestro grupo de investigación. Los resultados experimentales indican que el método propuesto podría iterar adaptativamente el esquema de localización óptimo y la referencia de control del proceso a partir de la simulación de fijación y recorte virtual para garantizar la estabilidad variable en el tiempo del proceso de recorte en el mundo real. Claramente, el enfoque de planificación de fijación reconfigurable basado en gemelos digitales generó una alta posibilidad de construir un paradigma de toma de decisiones en bucle cerrado específico para el contexto y permitir que el sistema de fijación reconfigurable se comporte de manera más adaptable y flexible.