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【導讀】數字孿生（DigitalTwin）的概念，近年來(lái)逐漸為各大公司、行業(yè)所重視，并在研發(fā)、生產(chǎn)、物流等環(huán)節廣泛應用。數字孿生的最新內涵是什么？它的普及對于物流和供應鏈又有何影響?

數字孿生的基本特征

早在2002年，“數字孿生”由Dr. Grieves首先提出，并不斷豐富和發(fā)展。它是一種將實(shí)體世界和虛擬數字世界緊密聯(lián)系的技術(shù)。在先進(jìn)數字科技的支持下，在計算機里面可以精確反映物體（如某個(gè)工業(yè)產(chǎn)品）的當前狀態(tài)，記錄其歷史發(fā)展過(guò)程，并對其未來(lái)進(jìn)行預測。

由于數字孿生實(shí)現了數字世界和物理世界之間的高度匹配，所以又被稱(chēng)為“數字雙胞胎”。它既可以描繪原子的運動(dòng)，也可以在計算機中跟蹤一個(gè)人的生老病死歷程，甚至模擬一座城市/一個(gè)國家發(fā)展的生命周期。當然，還可以用來(lái)刻畫(huà)物流和供應鏈的運作。

（圖1 仿真技術(shù)逐步進(jìn)化成了今天的“數字孿生”，圖片來(lái)源：DHL研究院）

數字孿生和仿真（Simulation）有著(zhù)密切的聯(lián)系。DHL研究院認為，今天的數字孿生實(shí)際上是仿真技術(shù)不斷升級的產(chǎn)物。傳統仿真技術(shù)，在某種意義上初步實(shí)現了數字世界和物理世界的對應：在某個(gè)實(shí)體產(chǎn)品/服務(wù)真正落地之前，就可以在電腦中對其性能作初步的模擬驗證，并根據結果來(lái)及時(shí)修正方案。

然而，到了最近的“數字孿生階段”，數字模擬的精度提升到了前所未有的程度（拜計算機科技以及先進(jìn)傳感器提供的大數據所賜）。信息反饋的方向也不再是單向的“計算機指導實(shí)體世界”，而是可以從實(shí)體世界反饋到計算機數字世界，再從數字世界到實(shí)體：兩者之間循環(huán)交互，密不可分，以至于數字版本可以和實(shí)際世界“同步成長(cháng)”。

相比于傳統仿真而言，數字孿生技術(shù)不但性能大為增強，而且成本也逐步下降。許多專(zhuān)家認為，Digital Twin已經(jīng)到了全面普及的臨界點(diǎn)。其市場(chǎng)份額的年增長(cháng)率或超過(guò)30%。

（圖2 Digital Twin背后的虛實(shí)映射關(guān)系，圖片來(lái)源：德勤）

關(guān)于數字和實(shí)體世界的“孿生”關(guān)系，在圖2中有更加直觀(guān)的描述。從物理世界到數字世界，靠的主要是傳感器等數據收集裝置（sensors, actuators）；而從數字到物理世界，則依賴(lài)于數據管理和分析（analytics）。數字孿生是對物理實(shí)體的獨一無(wú)二表達，既描述其靜止狀態(tài)，也描述其動(dòng)態(tài)行為。并且，還可以從大數據中推測出未來(lái)的發(fā)展趨勢，為實(shí)體提供最優(yōu)決策支持。

數字孿生的應用前提

數字孿生的快速發(fā)展，主要依賴(lài)于五項關(guān)鍵技術(shù)：

（1）物聯(lián)網(wǎng)（IoT），以低成本傳感器收集實(shí)體世界的大量數據；

（2）云計算（Cloud Computing），為大量數據的存儲和處理提供（足夠靈活的）基礎設施支持；

（3）接口標準（API & Open Standards），讓IT開(kāi)發(fā)人員能夠靈活使用外界資源，避免“重復造輪子”，站在巨人肩膀上創(chuàng )新；

（4）人工智能（AI），讓我們能發(fā)現大量數據中的規律，作出最優(yōu)決策；

（5）虛擬現實(shí)/增強現實(shí)/混合現實(shí)（VR/AR/MR）：讓數字世界顯得更加“真實(shí)”。

（圖3 數字孿生基于“解耦”，將對象拆分成足夠小的模塊，

圖片來(lái)源：英諾維盛公司）

無(wú)論傳統仿真，還是強大的數字孿生，其技術(shù)應用的前提都是對實(shí)體對象進(jìn)行建模，用數學(xué)語(yǔ)言對其進(jìn)行描繪。而建模的前提則是將對象進(jìn)行足夠細致的分解，細分之后再組合成一個(gè)數字整體（”If you can’t create it, youdon’t understand it ”）。

對象的分解可以有“橫向”和“縱向”兩個(gè)維度。根據著(zhù)名智能制造專(zhuān)家趙敏老師的論述: “橫向分解”是從生命周期的角度，把實(shí)體產(chǎn)品發(fā)展的過(guò)程劃分成“需求分析”、“方案設計”、“加工制造”等若干個(gè)階段，一直到最后的“維護管理”和“產(chǎn)品退役”為止。而“縱向分解”則是在任一時(shí)間點(diǎn)，將對象逐層分解為細小的模塊。例如：飛機這樣的大型復雜工業(yè)品也可以分為“系統”、“子系統”。。“元器件/零件”、“原材料”等各個(gè)層次，如圖3所示。

將對象劃分得越細，數字世界的鏡像就會(huì )越逼真，并且對數字模型的更新迭代也會(huì )更快（每次只需要更新一個(gè)小模塊即可）。這和IT領(lǐng)域近年流行的“微服務(wù)”理念也是一致的。

數字孿生的應用領(lǐng)域

數字孿生應用的領(lǐng)域很廣，圖4中提到的七個(gè)方面是較為典型的： 

（圖4 數字孿生的七大應用領(lǐng)域）

1、在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，可以用數字孿生對生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行充分模擬，確定最優(yōu)工藝參數等，從而提高生產(chǎn)質(zhì)量、降低運營(yíng)成本。

2、在材料研發(fā)領(lǐng)域，可以對各種不同的材料配置進(jìn)行分析和比較，預測其性能。

3、在工業(yè)品應用領(lǐng)域，可以對一些大型產(chǎn)品的使用情況進(jìn)行持續監控，例如航空發(fā)動(dòng)機，或是應用在極端氣候條件下的電力設備——這類(lèi)產(chǎn)品的“售后”狀況很難通過(guò)人力監控，但用數字化手段則可以看得更加清楚。

4、在醫療健康領(lǐng)域：一方面可以對CT機等大型醫療設備的性能進(jìn)行仿真和數字化追蹤；另一方面，也可以對植入人體的心臟起搏器等設備作建模分析，甚至為“活的”人體生物組織建立數字鏡像。

5、在城市基礎設施領(lǐng)域，數字孿生的內涵可大可小：大到整個(gè)城市/國家的公共設施運行分析，小到一段鐵軌的變形情況監控。

6、在能源領(lǐng)域，我們既可以為“硬”的鉆井平臺/發(fā)電設備建立維修模型，也可以為“軟”的能耗情況及二氧化碳排放軌跡等建立數字孿生。

7、在零售電商領(lǐng)域，研究對象則包括服務(wù)流程監控，以及對消費品質(zhì)量的長(cháng)期追蹤等。

在物流中的具體應用

上文提到的數字孿生七大領(lǐng)域，與物流供應鏈有著(zhù)密切的聯(lián)系。一方面，物流和供應鏈對這七大領(lǐng)域的發(fā)展起到支持和保障作用；另一方面，這七大領(lǐng)域的技術(shù)提升，本身也會(huì )促進(jìn)物流的進(jìn)步。如圖5所示：

（圖5應用數字孿生的五大物流分支）

1、對于包裝器具管理而言，數字孿生技術(shù)可以幫助我們設計新型材料，從而減少物流包裝帶來(lái)的環(huán)境污染和浪費。這一點(diǎn)在國家推出“限塑令”的大前提下顯得更為重要。哪怕對于非塑料材料，我們也有必要研究：如何讓包裝材料更經(jīng)久耐用，以及對環(huán)境的污染更小。同時(shí)，對于可循環(huán)包裝的運行軌跡進(jìn)行全程跟蹤和大數據分析，也是數字孿生的重要課題之一。

2、對于航運領(lǐng)域而言：我們可以對某些高價(jià)值貨物的運輸過(guò)程進(jìn)行數字化追蹤，全流程記錄貨物所處的溫度、濕度環(huán)境以及受沖擊/碰撞情況等，從而確定承運方是否按照約定的條件對貨物進(jìn)行了保護。一旦出現貨物損壞，也有足夠的證據來(lái)支持理賠操作。此外：把遠洋貨輪本身當作數字孿生的建模追蹤對象，有助于監控其運輸時(shí)效，并預防船只的拋錨、失火等事故。

3、對于全球/全國范圍內的物流網(wǎng)絡(luò )運作來(lái)說(shuō)：新一代地理信息系統（GIS）給數字化物流提供了前所未有的機遇。在宏觀(guān)設計層面，民用地圖的精度達到了前所未有的程度，并且還推出物流專(zhuān)用的貨運版地圖，顯示出貨運卡車(chē)在城市每個(gè)區域的限行狀況等。這有助于制定更精細的物流規劃方案。在微觀(guān)運作方面，對于車(chē)輛/貨物的精確跟蹤，也有利于在每日運作中制定更優(yōu)的決策。

4、拜數字孿生所賜，物流基礎設施的管理水平也更高了：除了廣義的地理信息系統之外，我們還可以為某個(gè)具體的港口/機場(chǎng)建立孿生模型，實(shí)時(shí)監控和分析其運作情況，預測未來(lái)一段時(shí)間內的海運/航空班次準點(diǎn)率等。并且，不用大興土木作實(shí)體建造，就可以分析出未來(lái)5-10年的最優(yōu)改建方案。

5、倉庫/物流中心的運營(yíng)，數字孿生技術(shù)也能提供很多幫助。在低成本傳感器和大數據技術(shù)的支持下，我們可以對倉庫各個(gè)庫區的應用情況了如指掌，并且能夠建立3D模型對其進(jìn)行描繪。哪怕坐在家中，也能掌握每一個(gè)貨架的實(shí)時(shí)情況。出于培訓目的，我們還可以為公司職員配備虛擬現實(shí)眼鏡，把數字化的倉庫栩栩如生地展現在他們眼前。

供應鏈運作是一個(gè)端到端的完整過(guò)程。單個(gè)環(huán)節的創(chuàng )新如同珍珠，組合在一起之后就會(huì )成為熠熠生輝的項鏈。對于制造業(yè)供應鏈而言，數字孿生對各個(gè)環(huán)節的影響如圖6所示：

（圖6 數字孿生對制造業(yè)物流各環(huán)節的影響）

（1）在入廠(chǎng)物流環(huán)節，數字孿生可以讓制造商能夠配置更多種類(lèi)的產(chǎn)品，來(lái)滿(mǎn)足客戶(hù)更加多樣化的需求。但是這也帶來(lái)了新的挑戰：由于零部件種類(lèi)更多、運作復雜度大大提高，導致制造商需要在“大規模定制”方面下更多功夫，在定制化運作的同時(shí)，仍然保持自己的產(chǎn)品競爭力。同時(shí)，在數字孿生技術(shù)的幫助下，讓整個(gè)供應鏈變得更加透明化。

（2）在廠(chǎng)內物流環(huán)節，生產(chǎn)管理者需要更加嚴格地推行精益物流和標準化物流，加強傳感器等技術(shù)的應用、并明確數據管理責任。唯有如此，才能確保系統中的數據和實(shí)際情況相對應。大批量的物流運作，也會(huì )更多地向“小批量、高頻次”方式轉變，以單件流的方式來(lái)精確管理零件/半成品/成品。

（3）在售后物流環(huán)節，數字孿生技術(shù)讓制造商能提供更多的增值服務(wù)，從遠程售后支持到預測性維修（通過(guò)數據分析來(lái)提前預判維修的時(shí)間點(diǎn)）。原廠(chǎng)制造商在產(chǎn)品已經(jīng)賣(mài)給客戶(hù)之后，仍然需要跟蹤其當前位置、當前狀態(tài)，持續收集和分析數據。只有這樣，才能為客戶(hù)提供更高質(zhì)量的售后服務(wù)。為此配套的工作還包括：將售后零配件庫存布置在最合適的位置，并持續優(yōu)化相關(guān)的物流服務(wù)方式。這一過(guò)程會(huì )持續到產(chǎn)品生命周期的盡頭：在產(chǎn)品壽終正寢的時(shí)候，以最優(yōu)方式組織逆向回收物流，也屬于數字孿生的范疇之一。

（4）在供應鏈綜合協(xié)調的層面：供應鏈運作的優(yōu)化來(lái)源于各個(gè)環(huán)節的相互協(xié)同，來(lái)源于端到端的“整體式”數字孿生。數字世界模型需要做到高度透明化，展示出供應鏈各個(gè)環(huán)節的實(shí)時(shí)運作狀態(tài)及其相互關(guān)系——為此要獲得供應商、客戶(hù)等外部伙伴的高度配合：需要他們提供準確數據、嚴格遵守流程、并且按照約定來(lái)共同維護供應鏈的持續運作、應對可能危機。

總之：數字孿生對于物流供應鏈運作提出了新的挑戰。為了應用Digital Twin，企業(yè)會(huì )被逼提升標準化水平、加強精益管理。但是如果能恰當應對，孿生技術(shù)本身又有利于提高企業(yè)的精準運作水平。所以，數字孿生既是挑戰，也是供應鏈管理者的機遇。

結語(yǔ)

數字孿生技術(shù) (DigitalTwin)和仿真有著(zhù)密切的聯(lián)系，但比傳統仿真有著(zhù)更強的功能。在海量數據的支撐下，數字孿生在物理世界和數字世界之間建立了密切聯(lián)系，能對實(shí)體產(chǎn)品和服務(wù)作全生命周期的追蹤。近年來(lái)，它在生產(chǎn)管理、材料研發(fā)等多個(gè)方面取得了長(cháng)足的進(jìn)展，并因而促進(jìn)物流供應鏈管理水平的提升，把供應鏈數字化提升到新的高度。

對于數字孿生體來(lái)說(shuō)，虛擬世界和現實(shí)世界同步發(fā)展，形成了兩條線(xiàn)索：“數字主線(xiàn)”和“物理主線(xiàn)”，如圖7所示。每條主線(xiàn)的發(fā)展歷程，反映了實(shí)體/服務(wù)從產(chǎn)生到最終消亡的整個(gè)生命周期。而數字主線(xiàn)和物理主線(xiàn)之間也是密不可分的：數字世界感知物理世界狀態(tài)，進(jìn)行分析和預測，并將決策又反饋到實(shí)體，形成循環(huán)往復的信息閉環(huán)。

（圖7 數字孿生包含兩條主線(xiàn)、緊密交織，圖片來(lái)源：英諾維盛公司）

在供應鏈應用中，數字孿生目前面臨如下挑戰：一是要進(jìn)一步降低技術(shù)應用成本；二是要追求（足夠的）模擬精度；三是要將不同合作方的信息系統打通；四是要從源頭保證數據質(zhì)量；五是要對各方進(jìn)行培訓，確保企業(yè)管理理念和技術(shù)相匹配。此外，數字孿生應用中的信息安全/知識產(chǎn)權保護等問(wèn)題，也必須引起足夠的重視。

雖然挑戰還很多，但是數字孿生技術(shù)已經(jīng)向我們走來(lái)。Gartner在2018年將它列入“十大技術(shù)趨勢”之一，而相關(guān)應用案例也已經(jīng)涉及所有工業(yè)領(lǐng)域。我們有理由相信：在數字孿生技術(shù)的幫助下，物流和供應鏈管理的新時(shí)代正加速來(lái)臨。

作者 |Victor威斯康星

來(lái)源 |供應鏈4.0