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【导读】数字孪生（DigitalTwin）的看法，，，，近年来逐渐为各至公司、行业所重视，，，，并在研发、生产、物流等环节普遍应用。。。数字孪生的最新内在是什么？？
？？它的普及关于物流和供应链又有何影响?

数字孪生的基本特征

早在2002年，，，，“数字孪生”由Dr. Grieves首先提出，，，，并一直富厚和生长。。。它是一种将实体天下和虚拟数字天下细密联系的手艺。。。在先进数字科技的支持下，，，，在盘算机内里可以准确反映物体（如某个工业产品）的目今状态，，，，纪录其历史生长历程，，，，并对其未来举行展望。。。

由于数字孪生实现了数字天下和物理天下之间的高度匹配，，，，以是又被称为“数字双胞胎”。。。它既可以描绘原子的运动，，，，也可以在盘算机中跟踪一个人的生老病死历程，，，，甚至模拟一座都会/一个国家生长的生命周期。。。虽然，，，，还可以用来描绘物流和供应链的运作。。。

（图1 仿真手艺逐步进化成了今天的“数字孪生”，，，，图片泉源：DHL研究院）

数字孪生和仿真（Simulation）有着亲近的联系。。。DHL研究院以为，，，，今天的数字孪生现实上是仿真手艺一直升级的产品。。。古板仿真手艺，，，，在某种意义上起源实现了数字天下和物理天下的对应：在某个实体产品/服务真正落地之前，，，，就可以在电脑中对其性能作起源的模拟验证，，，，并凭证效果来实时修正方案。。。

然而，，，，到了最近的“数字孪生阶段”，，，，数字模拟的精度提升到了前所未有的水平（拜盘算机科技以及先进传感器提供的大数据所赐）。。。信息反馈的偏向也不再是单向的“盘算机指导实体天下”，，，，而是可以从实体天下反馈到盘算机数字天下，，，，再从数字天下到实体：两者之间循环交互，，，，密不可分，，，，以至于数字版本可以和现实天下“同步生长”。。。

相比于古板仿真而言，，，，数字孪外行艺不但性能大为增强，，，，并且本钱也逐步下降。。。许多专家以为，，，，Digital Twin已经到了周全普及的临界点。。。其市场份额的年增添率或凌驾30%。。。

（图2 Digital Twin背后的虚实映射关系，，，，图片泉源：德勤）

关于数字和实体天下的“孪生”关系，，，，在图2中有越发直观的形貌。。。从物理天下到数字天下，，，，靠的主要是传感器等数据网络装置（sensors, actuators）；
；而从数字到物理天下，，，，则依赖于数据治理和剖析（analytics）。。。数字孪生是对物理实体的唯一无二表达，，，，既形貌其静止状态，，，，也形貌其动态行为。。。并且，，，，还可以从大数据中推测出未来的生长趋势，，，，为实体提供最优决议支持。。。

数字孪生的应用条件

数字孪生的快速生长，，，，主要依赖于五项要害手艺：

（1）物联网（IoT），，，，以低本钱传感器网络实体天下的大宗数据；
；

（2）云盘算（Cloud Computing），，，，为大宗数据的存储和处理提供（足够无邪的）基础设施支持；
；

（3）接口标准（API & Open Standards），，，，让IT开发职员能够无邪使用外界资源，，，，阻止“重复造轮子”，，，，站在巨人肩膀上立异；
；

（4）人工智能（AI），，，，让我们能发明大宗数据中的纪律，，，，作出最优决议；
；

（5）虚拟现实/增强现实/混淆现实（VR/AR/MR）：让数字天下显得越发“真实”。。。

（图3 数字孪生基于“解耦”，，，，将工具拆分成足够小的模？
？？，，，，

图片泉源：英诺维盛公司）

无论古板仿真，，，，照旧强盛的数字孪生，，，，其手艺应用的条件都是对实体工具举行建模，，，，用数学语言对其举行描绘。。。而建模的条件则是将工具举行足够详尽的剖析，，，，细分之后再组合成一个数字整体（”If you can’t create it, youdon’t understand it ”）。。。

工具的剖析可以有“横向”和“纵向”两个维度。。。凭证著名智能制造专家赵敏先生的叙述: “横向剖析”是从生命周期的角度，，，，把实体产品生长的历程划分成“需求剖析”、“方案设计”、“加工制造”等若干个阶段，，，，一直到最后的“维护治理”和“产品退役”为止。。。而“纵向剖析”则是在任一时间点，，，，将工具逐层剖析为细小的模？
？？。。。例如：飞机这样的大型重大工业品也可以分为“系统”、“子系统”。。。。。。“元器件/零件”、“原质料”等各个条理，，，，如图3所示。。。

将工具划分得越细，，，，数字天下的镜像就会越逼真，，，，并且对数字模子的更新迭代也会更快（每次只需要更新一个小模？
？？榧纯桑。。。这和IT领域近年盛行的“微服务”理念也是一致的。。。

数字孪生的应用领域

数字孪生应用的领域很广，，，，图4中提到的七个方面是较为典范的： 

（图4 数字孪生的七大应用领域）

1、在生产制造领域，，，，可以用数字孪生对生产历程举行充分模拟，，，，确定最优工艺参数等，，，，从而提高生产质量、降低运营本钱。。。

2、在质料研发领域，，，，可以对州差别的质料设置举行剖析和较量，，，，展望其性能。。。

3、在工业品应用领域，，，，可以对一些大型产品的使用情形举行一连监控，，，，例如航空发念头，，，，或是应用在极端天气条件下的电力装备——这类产品的“售后”状态很难通过人力监控，，，，但用数字化手段则可以看得越发清晰。。。

4、在医疗康健领域：一方面可以对CT机等大型医疗装备的性能举行仿真和数字化追踪；
；另一方面，，，，也可以对植入人体的心脏起搏器等装备作建模剖析，，，，甚至为“活的”人体生物组织建设数字镜像。。。

5、在都会基础设施领域，，，，数字孪生的内在可大可。。。捍蟮秸龆蓟/国家的公共设施运行剖析，，，，小到一段铁轨的变形情形监控。。。

6、在能源领域，，，，我们既可以为“硬”的钻井平台/发电装备建设维修模子，，，，也可以为“软”的能耗情形及二氧化碳排放轨迹等建设数字孪生。。。

7、在零售电商领域，，，，研究工具则包括服务流程监控，，，，以及对消耗品质量的恒久追踪等。。。

在物流中的详细应用

上文提到的数字孪生七大领域，，，，与物流供应链有着亲近的联系。。。一方面，，，，物流和供应链对这七大领域的生长起到支持和包管作用；
；另一方面，，，，这七大领域的手艺提升，，，，自己也会增进物流的前进。。。如图5所示：

（图5应用数字孪生的五大物流分支）

1、关于包装用具治理而言，，，，数字孪外行艺可以资助我们设计新型质料，，，，从而镌汰物流包装带来的情形污染和铺张。。。这一点在国家推出“限塑令”的大条件下显得更为主要。。。哪怕关于非塑料质料，，，，我们也有须要研究：怎样让包装质料更耐久耐用，，，，以及对情形的污染更小。。。同时，，，，关于可循环包装的运行轨迹举行全程跟踪和大数据剖析，，，，也是数字孪生的主要课题之一。。。

2、关于航运领域而言：我们可以对某些高价值货物的运输历程举行数字化追踪，，，，全流程纪录货物所处的温度、湿度情形以及受攻击/碰撞情形等，，，，从而确定承运方是否凭证约定的条件对货物举行了保
；。。。一旦泛起货物损坏，，，，也有足够的证据来支持理赔操作。。。别的：把远洋货轮自己看成数字孪生的建模追踪工具，，，，有助于监控其运输时效，，，，并预防船只的抛锚、失火等事故。。。

3、关于全球/天下规模内的物流网络运作来说：新一代地理信息系统（GIS）给数字化物流提供了前所未有的机缘。。。在宏观设计层面，，，，民用地图的精度抵达了前所未有的水平，，，，并且还推出物流专用的货运版地图，，，，显示出货运卡车在都会每个区域的限行状态等。。。这有助于制订更细腻的物流妄想方案。。。在微观运作方面，，，，关于车辆/货物的准确跟踪，，，，也有利于在逐日运作中制订更优的决议。。。

4、拜数字孪生所赐，，，，物流基础设施的治理水平也更高了：除了广义的地理信息系统之外，，，，我们还可以为某个详细的口岸/机场建设孪生模子，，，，实时监控和剖析其运作情形，，，，展望未来一段时间内的海运/航空班次准点率等。。。并且，，，，不必大兴土木作实体制作，，，，就可以剖析出未来5-10年的最优改建方案。。。

5、客栈/物流中心的运营，，，，数字孪外行艺也能提供许多资助。。。在低本钱传感器和大数据手艺的支持下，，，，我们可以对客栈各个库区的应用情形了如指掌，，，，并且能够建设3D模子对其举行描绘。。。哪怕坐在家中，，，，也能掌握每一个货架的实时情形。。。出于培训目的，，，，我们还可以为公司职员配备虚拟现实眼镜，，，，把数字化的客栈栩栩如生地展现在他们眼前。。。

供应链运作是一个端到端的完整历程。。。单个环节的立异犹如珍珠，，，，组合在一起之后就会成为熠熠生辉的项链。。。关于制造业供应链而言，，，，数字孪生对各个环节的影响如图6所示：

（图6 数字孪生对制造业物流各环节的影响）

（1）在入厂物流环节，，，，数字孪生可以让制造商能够设置更多种类的产品，，，，来知足客户越发多样化的需求。。。可是这也带来了新的挑战：由于零部件种类更多、运作重漂后大大提高，，，，导致制造商需要在“大规模定制”方面下更多功夫，，，，在定制化运作的同时，，，，仍然坚持自己的产品竞争力。。。同时，，，，在数字孪外行艺的资助下，，，，让整个供应链变得越发透明化。。。

（2）在厂内物流环节，，，，生产治理者需要越发严酷地推行精益物流和标准化物流，，，，增强传感器等手艺的应用、并明确数据治理责任。。。唯有云云，，，，才华确保系统中的数据和现真相形相对应。。。大批量的物流运作，，，，也会更多地向“小批量、高频次”方式转变，，，，以单件流的方式来准确治理零件/半制品/制品。。。

（3）在售后物流环节，，，，数字孪外行艺让制造商能提供更多的增值服务，，，，从远程售后支持到展望性维修（通过数据剖析来提前预判维修的时间点）。。。原厂制造商在产品已经卖给客户之后，，，，仍然需要跟踪其目今位置、目今状态，，，，一连网络和剖析数据。。。只有这样，，，，才华为客户提供更高质量的售后服务。。。为此配套的事情还包括：将售后零配件库存安排在最合适的位置，，，，并一连优化相关的物流服务方式。。。这一历程会一连到产品生命周期的止境：在产品寿终正寝的时间，，，，以最优方式组织逆向接纳物流，，，，也属于数字孪生的领域之一。。。

（4）在供应链综合协调的层面：供应链运作的优化泉源于各个环节的相互协同，，，，泉源于端到端的“整体式”数字孪生。。。数字天下模子需要做到高度透明化，，，，展示出供应链各个环节的实时运作状态及其相互关系——为此要获得供应商、客户等外部同伴的高度配合：需要他们提供准确数据、严酷遵守流程、并且凭证约定来配合维护供应链的一连运作、应对可能危
；。。。

总之：数字孪生关于物流供应链运作提出了新的挑战。。。为了应用Digital Twin，，，，企业会被逼提升标准化水平、增强精益治理。。。可是若是能适当应对，，，，孪外行艺自己又有利于提高企业的精准运作水平。。。以是，，，，数字孪生既是挑战，，，，也是供应链治理者的机缘。。。

结语

数字孪外行艺 (DigitalTwin)和仿真有着亲近的联系，，，，但比古板仿真有着更强的功效。。。在海量数据的支持下，，，，数字孪生在物理天下和数字天下之间建设了亲近联系，，，，能对实体产品和服务作全生命周期的追踪。。。近年来，，，，它在生产治理、质料研发等多个方面取得了长足的希望，，，，并因而增进物流供应链治理水平的提升，，，，把供应链数字化提升到新的高度。。。

关于数字孪生体来说，，，，虚拟天下和现实天下同步生长，，，，形成了两条线索：“数字主线”和“物理主线”，，，，如图7所示。。。每条主线的生长历程，，，，反映了实体/服务从爆发到最终消亡的整个生命周期。。。而数字主线和物理主线之间也是密不可分的：数字天下感知物理天下状态，，，，举行剖析和展望，，，，并将决议又反馈到实体，，，，形成循环往复的信息闭环。。。

（图7 数字孪生包括两条主线、细密交织，，，，图片泉源：英诺维盛公司）

在供应链应用中，，，，数字孪生现在面临如下挑战：一是要进一步降低手艺应用本钱；
；二是要追求（足够的）模拟精度；
；三是要将差别相助方的信息系统买通；
；四是要从源头包管数据质量；
；五是要对各方举行培训，，，，确保企业治理理念和手艺相匹配。。。别的，，，，数字孪生应用中的信息清静/知识产权保
；さ任侍，，，，也必需引起足够的重视。。。

虽然挑战还许多，，，，可是数字孪外行艺已经向我们走来。。。Gartner在2018年将它列入“十大手艺趋势”之一，，，，而相关应用案例也已经涉及所有工业领域。。。我们有理由相信：在数字孪外行艺的资助下，，，，物流和供应链治理的新时代正加速来临。。。

作者 |Victor威斯康星

泉源 |供应链4.0