隨著物聯網、云計算、人工智能和高級可視化技術的深度發展，虛擬和物理世界正在融合在一起。數字孿生是物理資產的虛擬表示【1】，可以與現實世界同行一起改變、發展和學習。我們可以與數字世界互動，物理和數字世界可以作為一個整體進行管理。

數字孿生技術被廣泛用于智能制造、智慧城市等領域，近年來它開始在物流和供應鏈領域展現它的巨大潛力。筆者在《數字化供應鏈的十大趨勢》一文中，認為供應鏈數字孿生作為數字化供應鏈的十大發展趨勢之一，并指出“數字孿生技術可幫助優化供應鏈，如制定最佳的計劃、優化設施維護供應鏈等。”深入了解數字孿生對物流和供應鏈有重大的意義：它能提高物流流程績效和供應鏈效率的潛力， 以及幫助企業意識到數字孿生對供應鏈和物流活動的新要求。 

點擊下載：Digital twins in logistics-DHL2019.pdf 《物流中的數字孿生》

2019年6月27日， DHL在其德國創新中心舉行的物聯網（IoT）首日會上發布了一份關于《Digital Twins in Logistics（物流中的數字孿生）》的新趨勢報告（簡稱為DHL趨勢報告）【3】。該報告是基于DHL 的視角，但它是迄今在論述數字孿生技術在物流和供應鏈（主要在物流）領域的應用趨勢最為完整和深刻的研究報告。此報告主要有以下四大部分:

1）了解數字孿生

2）跨行業的數字孿生

3）物流業的數字孿生

4）實施數字孿生對物流的影響

報告基于大量的調研結果和應用案例為企業回答了以下三個關鍵問題：

什么是數字孿生？它對我們企業意味著什么？

其它行業的最佳實踐示例是否可應用于物流？

供應鏈將如何因物流數字孿生而生變？

本文旨在圍繞著以上三個問題對該報告加以解讀，以幫助國內企業了解數字孿生在物流和供應鏈方面（主要在物流）的應用趨勢，進而為企業在物流及供應鏈數字化轉型中采用和實施這個技術提供一個指導。文中大部分內容取自于原文的編譯，同時文中圖表均來源于此報告。

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數字孿生在物流中的應用趨勢

——解讀DHL趨勢研究報告《物流中的數字孿生》

中國數字化學會特聘終身顧問及羅戈研究院副院長，唐隆基博士

(2019.07.20)

- Part 1 -

什么是數字孿生？它對企業/組職意味著什么？

 1.1 數字孿生的演進         

該報告的第一章通過描述數字孿生的演變歷史，它的特征、使能技術、價值分析、與產品生命周期的關系，以及應用它所面臨的挑戰六大方面全面介紹了數字孿生的概念和技術內涵。從而指出數字孿生對企業數字化轉型的重要意義。 

如圖1所示，數字孿生的演進分為以下四個階段：

圖1 數字孿生的演進史

數字孿生始于1960后，由計算機驅動的仿真技術，當時只用于航天，飛機設計，并只為少數專家使用，如有名的美國NASA航天中心的Apollo 13 航天飛機的配對技術。

此外在制造業設計方面，1982年誕生了AutoCAD技術，它們是數字孿生技術的基礎。由于仿真工具價格下跌，并可用性擴大到適用于許多工程和設計領域，1985年之后，仿真技術得到廣泛應用。

2000年以后，高級仿真技術成為復雜的多科技領域的系統設計和工程的關鍵技術。仿真應用范圍的擴大使基于模型的系統工程成為可能。在這一階段，數字孿生的理論和實踐得到了進一步發展。標志性的事件包括：

（1）2002年Dr. Grieves 給出了最早的數字孿生的概念-它包括所有數字孿生的元素：真實空間，虛擬空間以及真實和虛擬空間之間數據和信息流的傳播。邁凱輪將F1數字孿生技術應用于產品開發和性能預測。

（2）2011年后，美國國家航空航天局和美國空軍發表了有關數字孿生的論文，其中【5】指出：數字孿生范式是一個長期愿景，旨在解決當前認證、車隊管理和持續性保障實踐中的缺點。

隨著數字孿生這個概念研究和實踐了幾十年和新工業革命的到來及新興數字技術的賦能，仿真技術被提升成數字孿生技術，2015數字孿生才開始進入它的黃金時期。虛擬模型（曾經僅用于模擬）在產品的整個生命周期中無縫地持續更新，其中虛擬模型通過其操作數據的直接鏈接和表示支持物理產品的操作。在這一階段，標志性的事件包括：

（1）2015 GE風力發電場數字孿生新方案【6】指出數字孿生風電場將如何使風電效率提高20％。

（2）雖然數字孿生自2002年以來一直非常熟悉，僅在2017年才成為最重要的戰略技術趨勢之一【7】。

（3）從2018 年開始，數字孿生技術被應用到所有主要的軟件和工業公司的產品組合。業內研究人員預計，未來幾年，數字雙胞胎市場的年增長率將超過38%，到2025年將超過260億美元【8】

 1.2 數字孿生的關鍵特征         

圖2中，數字孿生被簡單地定義為“物理資產的虛擬表示”。本文作者認為這樣簡單定義更為精確，當然還有許多不同的定義，但其核心離不開這一定義，在此不加討論。

圖2 數字孿生的關鍵特征

“數字孿生是物理資產、產品、過程或系統的動態、虛擬的表示。它對現實世界中對應的特征、條件和屬性進行了數字建模。”【9】

本報告指出盡管數字孿生可以表示非常不同的物理資產，產品，過程和系統，但它們具有以下五個有助于區分真正的數字孿生與其他類型的計算機模型或模擬的屬性：

數字孿生是真實“事物”的虛擬模型。

數字孿生會模擬物體的物理狀態和行為。

數字孿生是獨一無二的，與該事物的一個具體實例相關。

數字孿生與事物相連，根據已知的事物狀態、條件或環境變化進行自我更新。

數字孿生通過可視化、分析、預測或優化提供價值。

 1.3 實現數字孿生的基礎技術        

本報告指出五大技術趨勢正在以互補的方式發展（見圖3），以實現數字孿生。它們分別是：

物聯網（IoT）：高精度傳感器可以從物理資產連續收集機器數據、狀態和狀態，并通過無線網絡實時發送給它的數字孿生。

云計算（Cloud Computing）：允許實時存儲和處理來自資產及其數字孿生兄弟的大量機器數據。

APIs和開放標準（APIs & Open Standards）：提供必要的工具，以從多個系統中提取、共享和協調數據，這些系統有助于實現單個數字雙生子。

人工智能（AI）：利用歷史和實時數據與機器學習框架相結合，預測資產環境中未來的場景或事件。

增強、混合和虛擬現實（Augmented, Mixed, and Virtual Reality）：呈現數字孿生兄弟的空間模型和可視化，提供與之協作和交互的媒介。

以上技術，本文暫不加詳細解讀。

圖3：數字孿生背后的技術

 1.4 數字孿生對企業/組織意味著什么？       

此報告花了很大的篇幅描述了數字孿生的起源及發展歷程，概念，和驅動數字孿生的技術趨勢，最重要的是想告訴企業/組織：數字孿生對它們的數字化轉型和產品，流程優化發展的重要性和革命性的商業價值，以及對企業/組織的挑戰。本文將對此加以解讀。

 1.4.1 數字孿生如何創造價值       

數字孿生可以用不同的方式為產品、流程、用戶或組織增加價值。可用的價值以及捕獲它所需的投資都高度依賴于應用程序，主要可分為以下一個或多個大類：

• 描述性價值：當資產處于遠程或危險狀態時，數字孿生即時可視化資產狀態的能力是很有價值的，例如航天器、海上風力渦輪機、發電站和在客戶工廠運行的制造商擁有的機器。數字孿生使信息更容易獲取，并且更容易從遠處進行解釋。

• 分析的價值：結合模擬技術的數字孿生可以提供無法直接在物理對象上測量的數據，例如在對象內部生成的信息。這可以用作現有產品的故障排除工具，有助于優化后續產品的性能。

• 診斷的價值：數字雙胞胎可以包括診斷系統，使用測量或推導的數據來提示特定狀態或行為最可能的根本原因。這些系統可以基于公司專有技術以明確的規則的形式實現，或者它們可以利用分析和機器學習方法來基于歷史數據導出關系。

• 預測的價值：物理模型可能的未來狀態可以使用數字孿生模型進行預測。一個例子是通用電氣在風力發電場使用數字雙胞胎來預測發電量（如報告圖5所示）。最復雜的數字孿生不僅僅是能預測可能發生的問題，他們還會提出相應的解決方案。數字孿生將在未來智能工廠的發展中發揮重要作用，這些智能工廠能夠自主決定要做什么、何時以及如何做，以最大限度地提高客戶滿意度和盈利能力。

數字孿生的早期采用者報告通常在以下三個方面受益：

• 數據驅動的決策和協作

• 簡化業務流程

• 新的商業模式

正如微軟Azure物聯網主管Sam George所說，“數字孿生能驅動提高業務成果”。

 1.4.2 產品生命周期中的數字孿生        

數字孿生自產生以來就與產品生命周期管理（PLM）密切相關。數字孿生現在在整個產品生命周期中得到使用，產品的孿生出現在整個開發過程中，并隨著產品在設計、制造、發布、分銷、運營、服務和退役過程中的發展而不斷發展以支持不同的業務需求。

• 產品開發階段：以前產品的數字孿生子數據可以用來細化未來產品的需求和規格。

• 生產階段：數字孿生可促進跨職能團隊在制造過程中的協作。

• 操作和服務階段：一旦產品進入最終用戶的手中，其數字孿生將繼續積累有關其性能和操作條件的數據。這些數據有助于支持維護計劃、故障排除和優化產品性能。

• 產品生命的終結階段：當用戶不再需要某個產品時，數字孿生數據指導適當的壽命終止操作。特定部件的操作條件數據用于決定是否重新使用、整修、回收或報廢這些部件。材料數據有助于確定適當的回收和廢物流。數字孿生在此過程中積累的數據可以保留下來供將來分析。

 1.4.3 應用數字孿生的挑戰          

每一個技術浪潮都伴隨著自己獨特的挑戰，數字孿生也不例外。數字孿生的廣泛應用面臨著重大挑戰。將復雜的資產及其行為以數字方式（精確和實時）匹配，可以迅速超越財務和計算資源、數據治理能力甚至組織文化。本節介紹了利用數字孿生時可能遇到的障礙和挑戰。

• 成本：數字孿生需要在技術平臺、模型開發和高接觸維護方面進行大量投資。盡管這些成本中的大部分仍在下降，但實施數字孿生的決定必須始終與以較低成本提供類似價值的替代方法進行比較。如果一家公司對少量關鍵參數感興趣，可以通過基于傳感器和傳統數據庫的物聯網系統更經濟有效地收集這些見解。

• 精確表示：在可預見的未來，沒有一個數字孿生將是其物理對應物的完美代表。匹配復雜資產的物理、化學、電氣和熱狀態是一項極具挑戰性和成本高昂的工作。這往往迫使工程師在他們的模型中做出假設和簡化，以平衡孿生模型的期望屬性與技術和經濟約束。

• 數據質量：好的模型依賴于好的數據。在數字孿生應用中，這可能是一件很難保證的事情，因為數字孿生應用依賴于數百或數千個遠程傳感器提供的數據，在苛刻的現場條件下運行，并通過不可靠的網絡進行通信。至少，公司需要開發方法來識別和隔離壞數據，并管理產品數據流中的遺漏和不一致。

• 互操作性：盡管在開放和標準化方面取得了重大進展，但數據交換的技術和商業障礙依然存在。如果數字孿生依賴于由特定供應商提供的模擬或人工智能技術，則可能難以或不可能使用其他供應商來復制該功能，從而有效地將公司鎖定在長期的單一供應商關系中。

• 教育：應用數字孿生需要員工、客戶和供應商采用新的工作方式。這在變革管理和能力建設方面提出了挑戰。公司必須確保用戶具備與數字孿生互動所需的技能和工具，并且必須有足夠的動力進行必要的轉換。利用數字孿生所需的新技術，通常需要深刻的文化轉變，才能充分實現這一變化所帶來的價值。

• IP保護：數字孿生是知識產權和專有技術的寶庫。模型和數據合并到一個孿生，包括產品的設計和性能的細節。它還可能包含有關客戶流程和使用的敏感數據。這就對不同用戶組的數據所有權、身份保護、數據控制和數據訪問管理帶來了挑戰。

• 網絡安全：數字孿生將成為網絡犯罪的誘人目標。將物理對象連接到其孿生的數據鏈接為惡意黑客提供了一個新的切入點，這些黑客試圖擾亂應用數字孿生的組織的運作。如果數字孿生在控制他們的實體副本方面發揮作用，那么使一個孿生陷入危險可能會對現實世界產生直接和潛在的破壞性影響。這些特點使有效管理數字孿生網絡安全成為一項重要的優先事項，并將給許多應用數字孿生的組織帶來新的挑戰。

- Part 2 -

數字孿生在物流中的應用趨勢

 數字孿生從航空航天和國防工業的小范圍應用起步，現在正在提升工程、制造、能源和汽車工業的運營價值鏈。然而今天的數字孿生對于物流業來說似乎仍相差甚遠，該報告用整個第二章介紹了數字孿生在制造業，材料科學，工業產品，生命科學及醫療保健，基礎設施及城市規劃，能源，消費者，零售及電子商務中的應用和最佳實踐，為的是給物流專業人士提供學習的模板，以加速發展數字孿生技術在物流中的應用。本文在此不介紹這些數字孿生在工業中應用的最佳實踐，有興趣者可下載報告后閱讀全文。本文余下部分主要介紹數字孿生在物流中的應用趨勢。 

由于數字孿生技術的復雜性（見1.3）和實際及應用的許多挑戰（見1.4.3或原文1.6）、物流成本的敏感性，特別是中國物流企業物流成本的壓力，再加之數字孿生的技術人才奇缺，迄今為止很少公司愿意投資這項技術。然而，探索數字孿生技術在物流領域的潛在應用是非常值得關注的。該報告第三章探討了數字孿生在物流領域的商業案例，并指出它們將在未來幾年內變得引人注目。

 2.1 包裝和容器的數字孿生        

絕大多數產品在物流過程中都必須采用一次性或可循環使用的包裝或專門的容器作為外殼防護，以保護產品，因此包裝和容器是物流的重要工具。包裝和容器的設計和合理使用對降低物流成本和提高物流效率和質量都有重要意義。然而，它存在不少問題和面臨許多設計、監控和管理的挑戰。下面的表總結了物流中包裝容器面臨的問題和挑戰，以及數字孿生技術幫助解決它們的潛在能力和的應用趨勢。

圖4：材料的數字孿生技術

 2.2 裝運物品（shipments）的數字孿生          

如果要裝運的物品的數字孿生已經創建，描述其幾何結構的數據可以從預先存在的來源獲得。或者，物品數據可以在裝運準備時使用3D掃描，以及前面提到的計算機視覺技術生成，把物品的數字孿生合并到其包裝或容器數字孿生中，結合產品和包裝數據可以幫助公司提高效率，例如通過自動化包裝選擇和集裝箱包裝策略來優化利用率和產品保護。運輸敏感、高價值的產品（如藥品和精密電子元件）常見的做法是在這些產品中帶上有監測溫度、包裝方向、沖擊和振動的傳感器。這些傳感器的最新產品，如由Roambe、Blulog、Kizy和其他公司開發的提供越來越多的數據點的傳感器，允許在裝運過程中持續傳輸數據。裝運物品的數字孿生將作為這些傳感器收集數據的存儲庫。數字孿生技術也可以使這些數據以新的方式產生價值。例如，一個包含包裝的隔熱和減震特性的模型，可以允許從外部傳感器收集的數據推斷內部產品的條件，從而可預警內部物品產生的問題，如可能的損壞。

 2.3 倉庫和配送中心的數字孿生            

數字孿生可能對物流基礎設施（如倉庫、配送中心和跨碼頭設施）的設計、運營和優化產生重大影響。

• 數字孿生可以將設施設備本身的3D模型與連接倉庫平臺中收集的物聯網數據（見圖5，原文圖21）以及庫存和運營數據（包括每個項目的大小、數量、位置和需求特征）結合起來，從而給出最佳的設計和運營方案。

• 倉庫數字孿生還可以支持新設施的設計和布局，并模擬產品、人員和物料搬運設備的移動，允許公司優化空間利用率。

• 在倉庫操作期間，數字孿生可以不斷更新數據，這些數據是從各種自動化技術中獲得的，這些技術包括基于無人駕駛飛機的庫存計數系統、自動引導車輛、貨對人揀貨系統以及自動存儲和檢索設備，以提供實時的倉庫狀態并通過分析向倉庫管理人員提供優化的決策。數字孿生還將允許進一步優化這些自動化系統的性能，例如，通過使用傳感器數據、模擬和監控技術來降低能耗，同時保持必要的吞吐量水平。綜合的三維設備數據也可以用來提高倉庫人員的生產力。例如，公司可以部署虛擬現實培訓工具，或使用可穿戴設備（如Google Glass Enterprise Edition或Microsoft Hololens）增強現實選擇系統，這些設備目前已經被用于DHL供應鏈（見圖6，原文圖22）。

• 在倉庫和類似設施中使用數字孿生最引人注目的理由是他們對持續改進性能的貢獻。庫存、設備和人員移動的綜合數據有助于識別和消除倉庫操作中的浪費，從繁忙通道的擁擠到低生產率或人員揀貨錯誤。在設施進行更改之前，使用數字孿生進行模擬可以使設施管理人員能夠測試和評估布局更改或引入新設備和新工藝的潛在影響。

• 在電子商務實現等必須適應快速變化的數量和庫存組合的環境中，數字孿生還可以支持動態優化操作。通過在數字孿生（與AI相結合）指導下不斷調整庫存位置、人員配備水平和設備配置，以滿足當前或預測的需求。

圖5：DHL使用基于物聯網技術的熱圖來優化操作效率，并為倉庫的安全工作實踐奠定基礎

圖6：用于視覺選擇的增強和虛擬現實眼鏡為倉庫數字孿生提供了寶貴的數據流

據2019年7月19日報到【11】：DHL Supply Chain最近在亞太地區位于新加坡部署了第一個使用數字孿生技術的智能倉庫。DHL Supply Chain將物聯網（IoT）技術與數據分析相結合，通過將其物理倉庫與獨特的虛擬表示相連接，為它的合作伙伴Tetra Pak創建了一個智能倉庫解決方案，該虛擬表示可實時監控和模擬倉庫資產的物理狀態和行為。通過這種數字孿生解決方案，利樂可以全天候協調其運營，以解決發生的問題，特別是那些涉及安全和生產力的問題。此外，倉庫主管可以使用實時運營數據做出明智的決策，以減少擁堵，改善資源規劃和分配工作量。在物料搬運設備（MHE）上使用物聯網和接近傳感器，增強了空間感知，從而降低了潛在的碰撞風險。受控訪問受限的受控區域也會受到管理警報的監控。智能倉庫包括一個DHL控制塔，可通過數字孿生監控入境和出境貨物的流量，以保持時間效率。它確保貨物在收到后30分鐘內被正確擱置，并且交貨的貨物可在95分鐘內裝運。此外，DHL Supply Chain實施了一個集裝箱存儲管理數字孿生解決方案，可最大限度地減少員工處理重型集裝箱的需求。所有員工都接受過培訓，可以在新引入的安全措施中工作。這降低了操作風險并提高了安全性。

2.4 物流基礎設施的數字孿生         

上一節講到的倉庫和配送中心，只是所有物流基礎設施的一小部分。從貨源地到目的地的物流取決于多個要素的協調，包括船舶、卡車和飛機、訂單和信息系統，尤其是人。在主要的全球物流樞紐，如貨運機場和集裝箱港口，這種復雜、多利益相關者的環境最為明顯。在今天的這些設施中，由于信息交換系統不完善，許多參與者依賴于可能出現錯誤和常常延遲的離線流程，因此加劇了有效運行的挑戰。報告指出應用數字孿生體來提升物流基礎設施的數字化水平將有助于減少差錯，提高設施的運營效率。本報告通過一個案例-新加坡港務局和新加坡國立大學聯合開發大型集裝箱航運樞紐的數字孿生體來描述物流基礎設施數字孿生體的未來發展趨勢。圖7顯示了已經很先進的新加坡港口將要用數字孿生技術進行重大升級。

圖7：已經很先進的新加坡港口將要用數字孿生技術進行重大升級

在新加坡項目的設計階段，數字孿生方法已經帶來了好處。該項目聯盟正在使用其數字模型來加快潛在布局的生成，并正在使用模擬系統來評估不同的操作場景。

最終，港務局希望數字孿生將幫助它優化新設施的管理。例如，通過模擬，它將能夠為任何給定尺寸的船舶選擇最佳停泊位置，同時考慮裝卸作業所需的資產、空間和人員，以及通過數字孿生，在任何時候在多艘船舶之間共享這些資源。

盡管新加坡對數字孿生兄弟在大型物流基礎設施中的應用有著大膽的愿景，但任何此類舉措的最終成功都取決于所有相關利益相關者的意愿和技術能力。港口或機場的“活的”數字孿生將要求使用該設施的每個組織操作和維護其自身資產和人員的數字孿生，并與其他用戶實時共享相關數據。

 2.5 全球物流網絡的數字孿生          

在物流領域，最終的數字孿生將是整個網絡（見圖8）的模型，實際上，它是一個物流的數字孿生網絡，不僅包括物流資產，還包括海洋、鐵路、公路、街道、客戶家庭和工作場所的數字孿生。像本章前面所描述的那樣，一個無所不包的數字孿生的構想，在很大程度上是目前物流業的一個愿望。然而，重要的是要設想在哪里可以全面實現物流數字孿生網絡。報告指出至少下面兩項互補的技術的發展將有助于物流實現它的數字孿生網絡的愿景。

• 當今發展非常迅速地理信息系統（GIS）技術遠不止是靜態數字地圖，它們還可以包含動態數據，例如交通速度和密度信息、道路封閉以及事故和維修工程導致的停車限制。它們甚至可以集成特定人員和車輛的實時位置。物流供應商已經廣泛使用地理信息系統數據，例如，利用它來規劃運輸路線，并根據天氣狀況、擁擠和港口、機場和邊境過境處的已知延誤來預測到達時間。數字孿生網絡可幫助供應商優化其傳統的物流網絡，例如，利用客戶位置、需求模式和旅行時間等豐富的數據來規劃配送路線和庫存存儲位置。

• 自主車輛技術的發展加速了在全球生成極其詳細數據的努力。自主車輛將在兩種方式上改變地理數據的可用性。他們將極其需要操作詳細地圖，并將繪制函數，從板攝像機和無線電或光檢測及測距系統（雷達和激光雷達方法）收集數據，并將數據無線地共享到連續更新和測距，以改進地圖數據庫。

圖8：供應鏈網絡的數字孿生未來構想

很明顯，上面愿望不容易實現，可能離全面實施還有幾年的時間。今天的數字孿生在范圍上遠沒有那么雄心勃勃，它們的用戶面臨著計算資源、數據質量、精確表示和治理方面的挑戰。此外還必須指出的是，物流行業的異構性和分散性將使其成為數字孿生蓬勃發展的一個極為不利的環境。目前尚不清楚這些問題能否得到充分解決，使數字孿生能夠真正在全球范圍內應用。

- Part 3 -

供應鏈物流將如何因數字孿生而變

數字孿生技術有潛力改變幾乎每一個行業，其中工程、制造、能源和汽車行業走在這種變革的前頭。隨著數字孿生的廣泛使用，它們將在價值鏈的每個階段產生影響。有關產品使用模式和操作條件的詳細實時數據將幫助制造商改進其設計。制造過程將更快、更靈活。有關產品性能的數據將使維護和支持的方法更加主動，使公司能夠為客戶提供新的服務類型，或更早地進行預測性維護，以防止故障和減少停機時間。 
然而，為了實現這些好處，公司必須能夠將來自上游的數字洞察轉化為下游的實際行動。這將需要對供應鏈和物流系統進行重大更改，以管理通過整個價值鏈的材料、零件和產品流。該報告指出了供應鏈物流在以下四個方面需要進行改革。 
這一節包含報告的結論和展望，以及本文作者的解讀和補充。

 3.1 入廠生產物流          

 更快、更靈活的生產運營將對來料流提出新的要求。例如，數字孿生將使更多的產品能夠配置和定制，以滿足個別客戶的特定需求，滿足這一需求將增加復雜性，因為有更多的組件變體和更多的部件必須以單個批量大小來管理。公司需要找到方法來處理這種復雜性，而不至于影響交貨期，降低運輸效率，或建立高成本的庫存。這需要謹慎地選擇供應商地點、運輸和貨運管理的新方法等。

例如，通過在多個供應商之間集中運輸，公司可以提高利用率，即使他們需要頻繁交貨，且訂單量較小。與供應商的密切合作也很重要。制造商可以通過提前分享需求預測（部分來源于數字孿生數據）以及與供應商密切合作以了解其生產流程的能力和局限性來促進這一點。同時，供應商可以使用供應商管理庫存（VMI）等方法為客戶提供額外的靈活性和價值。

 3.2 廠內物流    

 數字孿生賦能的制造也將對工廠內物料流提出新的要求。公司可能必須調整其流程，以便使物料及時交付到產線邊（Lineside），并調整看板補貨策略，以適應更短的交付周期和更高的產品復雜性。例如，它們還需要更嚴格地處理與材料和組件相關的數據，以確保它們構建的產品的數字孿生子與正確的組件序列號或批次代碼相關聯。

在某些情況下，調整生產運營以適應數字孿生驅動產品和商業模式的要求將需要新的工作站和工廠布局設計方法。例如，公司可能希望從批處理轉換為單件流，或者調整物料存儲和處理系統以應付更復雜和多變的物料需求。通過與先進的存儲和處理系統集成，或通過使用AR技術幫助員工快速定位和選擇零件，數字孿生技術可以幫助公司管理這種額外的復雜性。

圖9：數字孿生將有助于優化廠內的物流

3.3 售后物流          

數字孿生有潛力重新定義產品制造商與其客戶之間的關系。通過數字孿生，OEM或第三方服務合作伙伴可以在世界任何地方監控產品。他們可以使用該功能為客戶提供一系列增值服務，從遠程支持到預測性維護。

然而，這些新的服務類型將高度依賴于供應商的售后供應鏈的有效性。只有在需要的時候有替換件可供安裝，零件可能出現故障的早期獲得警告才能發揮鄒勇。因此備件的供應和分配將成為許多公司經營模式中日益重要的一個要素。

為了建立和運營高性能的售后物流和支持能力，公司需要準確了解他們的客戶在哪里、他們使用的產品以及他們如何操作這些產品。他們需要不斷地審查備件庫存的定位和分配，以確保交付周期符合他們對客戶的承諾。

公司還需要將零部件分銷與其售后市場和現場服務運營的其他要素緊密聯系起來。例如，他們可能需要將部件交付窗口與服務技術人員到達客戶現場的時間相匹配，或者更大程度地利用其經銷商和分銷商網絡提供售后服務。

售后市場供應鏈還需要在產品的使用壽命結束時對其進行管理，無論是在服務操作中拆下的磨損和破損零件，還是原始用戶不再需要的完整產品。數字孿生通過幫助公司確定設備的確切類型和內容，幫助公司最大限度地提高報廢設備的潛在價值。實現這一價值可能需要更復雜的逆向物流流程，與適當的再制造、回收和廢物管理系統的集成。

3.4 協調供應鏈           

通過提供產品整個生命周期性能的更完整視圖，數字孿生將幫助公司對產品進行更全面和端到端的管理。最大化產品和相關服務的終身價值將需要對供應鏈采用類似的整體方法。尤其是，公司需要找到更聰明的方法來平衡其網絡中的庫存成本、可用性和交貨期。這將提高整個供應鏈可視性的重要性，使他們了解零件和材料在自己的庫存中的位置和可用性，以及供應商、銷售渠道和分銷合作伙伴的庫存中的位置和可用性。

最佳供應鏈的建立也將是至關重要的，供應商和制造業的行為、物流通道和庫存位置的配置將支持高服務水平，并確保公司能夠滿足其對客戶做出的可用性和響應時間承諾。

最后，供應鏈需要具有彈性，能夠在面臨中斷時保持服務水平，從重大事件中快速恢復，并對需求變化做出有效響應。

- Part 4 -

總結與展望

• 1、在物聯網、大數據、云計算、開放式API、人工智能和虛擬現實發展的共同推動下，數字孿生技術如今正走向成熟。

• 2、盡管在計算資源、精確表示、總成本、數據質量、治理和組織文化方面仍存在挑戰和局限，但各行業正在不斷發展以克服這些障礙。數字孿生技術的好處將是優化整個價值鏈和創建新的商業模式。從集裝箱和倉庫到卡車、船只和飛機，供應鏈資產的數字孿生將提高物流運營的效率、靈活性和響應能力。

• 3、工程、制造、能源和汽車行業在利用數字孿生管理其最關鍵資產方面處于領先地位，其次是醫療保健、公共部門，甚至是消費者零售。隨著必要的技術繼續變得更容易獲得，物流部門已開始了其數字孿生技術之旅，利用數字孿生技術開發的第一批供應鏈設施和物流中心的早期例子開始出現。從此報告可見，數字孿生技術在物流方面有以下實際和潛在的應用場景：

物流資產控制-包括物流傳感器數據實時處理分析，執行機構（如機器人）監控，物流設備故障處理等。

物流資產管理-包括物流遠程監控，診斷，故障分析，資產可視化等。

物流資產優化-包括智能物流，物流包裝優化設計，港口，運輸，園區基礎設施優化等。

物流業務優化-包括物流預報，規劃，調度，倉儲管理等。

賦能及流程優化-包括物流流程，查詢，用戶行為分析，合作等。

• 4、考慮到所涉及資產的復雜性和所需的響應速度，支持數字孿生功能資產將需要使用先進的物流概念，如控制塔、4PL供應商和主要物流合作伙伴。例如，如果數字孿生能夠實現預測性維護和支持功能，公司將需要復雜的后勤服務解決方案來提供地面支持。

• 5、物流控制塔可作為物流數字孿生網絡的虛擬決策中心，這個數字孿生網絡包括：

包裝及容器數字孿生

裝運物品數字孿生

倉庫和配送中心數字孿生

物流基礎設施數字孿生

運輸載體（車，船，飛機等）數字孿生

...

• 6、正如物流是供應鏈的重要的一流一樣，物流數字孿生及網絡是供應鏈數字孿生網絡的一個重要組成部分。供應鏈的數字孿生及網絡也正在處于初期發展之中。

• 7、數字孿生和數字主線是兩個相輔相成的概念和技術。數字孿生是物理資產的數字模型，數字主線是物理資產的通信框架，構成該資產在整個生命周期中全程（或端到端，跨傳統的伩息孤島）數據流和集成視圖。本報告未提及數字主線，而實際上數字主線在數字化供應鏈物流中與數字孿生同樣重要。它們兩者是實現數字化轉型的基礎技術之一。

• 8、中國物流業在數字化轉型進程中表現出極大的不平衡，一方面有大量中小企業仍處于數字化轉型的初始階段。只有百分之幾的物流數字化領軍企業正在向數字化高級階段進軍，它們已開始采用數字孿生技術進一步改進和優化它們的智能物流平臺和物流設施，如菜鳥的數字孿生-AI-IoT物流開放平臺【10】。

• 9、掌握數字孿生和數字主線技術的人才是在供應鏈物流成功實現這些數字技術的關鍵。因此培養這方面的人才是物流企業和敎育部門一項重要任務。

- 完 -

參考文獻

【1】 加特納2017年十大戰略技術趨勢，加特納（Gartner），2016，https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartners-top-10-technology-trends-2017/

【2】 數字化供應鏈的進展和未來趨勢，羅戈研究，唐隆基，03-06-2019，http://www.sohu.com/a/299528703_168370

【3】 《Digital Twins in Logistics（物流中的數字孿生）》, DHL, 06-27-2019, https://www.logistics.dhl/cn-en/home/insights-and-innovation/thought-leadership/trend-reports/virtual-reality-digital-twins.html#

【4】 https://www.challenge.org/insights/digital-twin-history/

【5】 https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/20120008178.pdf

【6】https://www.ge.com/reports/post/119300678660/wind-in-the-cloud-how-the-digital-wind-farm-will-2/

【7】https://www.gartner.com/smarterwithgartner/top-trends-in-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2017/

【8】 https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-digital-twin-market

【9】 https://sightmachine.com/what-is-digital-twin/

【10】http://m.gillianpearce.com/front/video/get_order_info/103

【11】https://futureiot.tech/dhl-supply-chain-tetra-pak-deploy-first-digital-twin-warehouse-in-singapore/