數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用

劉如意，阮曉華，李旭東

（廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510650）

0 引言

數(shù)百年來(lái)，人們使用圖形來(lái)輔助解決復(fù)雜的模型問(wèn)題。建筑物在建造之前，通常會(huì)先出現(xiàn)在設(shè)計(jì)師的圖紙上；工具在打造之前往往會(huì)先用木頭、石膏或者黏土做出一個(gè)模型。隨著時(shí)間的推移，手工的模型被計(jì)算機(jī)模型替代，二維的圖形被三維圖象取代。如今，虛擬的系統(tǒng)日趨精確地模仿產(chǎn)品復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和流程操作過(guò)程，直到最接近于現(xiàn)實(shí)。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字孿生時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和工業(yè)制造領(lǐng)域中，數(shù)字孿生技術(shù)被用于優(yōu)化物理實(shí)體和制造流程的運(yùn)作和維護(hù)。物理現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字虛擬世界可以被作為一個(gè)整體來(lái)并行管理，就像雙胞胎一樣互相影響。數(shù)字孿生技術(shù)賦予了建筑、制造、能源、醫(yī)療等行業(yè)新的價(jià)值，推動(dòng)物理現(xiàn)實(shí)世界更好的決策，也驅(qū)動(dòng)著物流領(lǐng)域的重大變革。

1 數(shù)字孿生技術(shù)的概念與特征

1.1 數(shù)字孿生技術(shù)的概念

數(shù)字孿生技術(shù)是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)體或者流程的高精準(zhǔn)度的映射，使用多種信息技術(shù)，建立孿生體即虛擬模型，如實(shí)反映被映射對(duì)象的行為和性能[1],并提供可視化的報(bào)告、工具與決策。

數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域已經(jīng)從產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造過(guò)程的監(jiān)控，擴(kuò)展到產(chǎn)品和流程的運(yùn)行環(huán)境和狀態(tài)的監(jiān)測(cè)，不僅反饋產(chǎn)品質(zhì)量和使用情況，還能精準(zhǔn)把控綜合流程的復(fù)雜運(yùn)作，減少預(yù)測(cè)和決策失誤，避免和解決故障問(wèn)題[2]。

1.2 數(shù)字孿生技術(shù)的特征

數(shù)字孿生技術(shù)融合了感知智能、認(rèn)知智能、信息集成與分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代信息技術(shù)，這些技術(shù)讓虛擬的孿生體與映射對(duì)象之間產(chǎn)生互動(dòng)，彼此互生互長(zhǎng)。其主要特征體現(xiàn)為：

（1）精準(zhǔn)映射：通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感、大數(shù)據(jù)采集等技術(shù)對(duì)產(chǎn)品和流程的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、快速傳輸和存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)對(duì)映射對(duì)象的設(shè)計(jì)、制造、使用和流程工作等過(guò)程中的環(huán)境數(shù)據(jù)、物料數(shù)據(jù)、設(shè)施設(shè)備數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)感知和動(dòng)態(tài)監(jiān)控，形成在多維度信息上的精準(zhǔn)表達(dá)。

（2）互生互長(zhǎng)：映射對(duì)象與孿生體之間不僅僅是物理現(xiàn)實(shí)世界向數(shù)字虛擬世界的簡(jiǎn)單投射，更是雙向的互動(dòng)關(guān)系。映射對(duì)象的動(dòng)態(tài)痕跡和操作行為讓孿生體產(chǎn)生相應(yīng)的變化，孿生體通過(guò)計(jì)算、處理和下達(dá)指令來(lái)操控映射對(duì)象的運(yùn)作，形成融合一體、互生互長(zhǎng)的關(guān)系。

（3）智能干預(yù)：運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等智能優(yōu)化算法，在虛擬空間開(kāi)展仿真和規(guī)劃，通過(guò)控制器以智能手段干預(yù)映射對(duì)象的發(fā)展路徑，指導(dǎo)物理現(xiàn)實(shí)世界的管理，解決映射對(duì)象運(yùn)行中的不暢、矛盾、沖突和突發(fā)事件，及時(shí)調(diào)整和糾正錯(cuò)誤。

（4）智能決策：分析、推理和決策是數(shù)字孿生技術(shù)的核心。通過(guò)云端和邊緣計(jì)算技術(shù)，融合過(guò)去與現(xiàn)在，做出面向未來(lái)的智能預(yù)測(cè)，引導(dǎo)后續(xù)的新產(chǎn)品和新流程開(kāi)發(fā)、設(shè)施設(shè)備選擇和用戶維護(hù)等決策。

2 數(shù)字孿生理論模型

從概念來(lái)看，數(shù)字孿生由三部分組成，即物理空間、虛擬空間、虛實(shí)之間的連接。從技術(shù)角度來(lái)看，數(shù)字孿生需要六大技術(shù)構(gòu)件的支持，它們是多維度數(shù)據(jù)沉淀、智能傳感、信息集成、信息分析、孿生體和控制器。數(shù)字孿生理論模型如圖1所示。

圖1 數(shù)字孿生理論模型

3 數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用探究

數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域尚未普及，但是已經(jīng)具備了諸多關(guān)鍵技術(shù)。物流系統(tǒng)數(shù)字孿生架構(gòu)如圖2所示，數(shù)字孿生技術(shù)可以作用于整個(gè)物流價(jià)值鏈的各種應(yīng)用場(chǎng)景，將物流流程中的所有關(guān)系用數(shù)字化形式表示，并映射到虛擬空間。

3.1 物流系統(tǒng)數(shù)字孿生架構(gòu)

（1）底層——物理空間數(shù)據(jù)采集。物流系統(tǒng)數(shù)字孿生的物理空間數(shù)據(jù)采集是整個(gè)數(shù)字孿生的底層。生產(chǎn)資料、人員、資金、設(shè)施設(shè)備、流程、天氣、交通狀態(tài)、市場(chǎng)情況和自然地理環(huán)境等企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)通過(guò)智能傳感技術(shù)、三維立體攝影技術(shù)、智能穿戴設(shè)備等方式被動(dòng)態(tài)采集，并在企業(yè)資源計(jì)劃、制造資源計(jì)劃、智慧倉(cāng)配平臺(tái)、運(yùn)輸管理系統(tǒng)和智能采集平臺(tái)等底層業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)中匯集。

（2）中間層——基于轉(zhuǎn)碼技術(shù)的虛實(shí)連接。物理現(xiàn)實(shí)世界采集的數(shù)據(jù)通過(guò)編碼器轉(zhuǎn)換的方式成為數(shù)字信息，并傳輸給虛擬空間；虛擬空間的監(jiān)管和指令反向地作用于物理空間。這種雙向連接，讓物流系統(tǒng)數(shù)字孿生成為一個(gè)閉環(huán)。為實(shí)現(xiàn)傳輸實(shí)時(shí)無(wú)縫化，需要保持傳輸過(guò)程的可視化并增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?dǎo)向性。此外，數(shù)據(jù)傳輸密鑰、設(shè)備證書等安全措施需要被應(yīng)用起來(lái)，以保障傳輸?shù)陌踩?/p>

（3）上層——虛擬空間物流系統(tǒng)子孿生體。在虛擬空間，基于數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)整合等技術(shù)的數(shù)據(jù)集成，將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以備后續(xù)的分析。集成后的數(shù)據(jù)將通過(guò)運(yùn)用多種算法被快速計(jì)算，合適的模型將從模型庫(kù)中被選出，融合物流管理知識(shí)，進(jìn)入虛擬建模階段。數(shù)字物流系統(tǒng)子孿生體與物理空間的實(shí)際流程形成共生共長(zhǎng)關(guān)系，并通過(guò)控制器，輸出可視化的描述、診斷、干預(yù)、優(yōu)化、預(yù)測(cè)和決策等行為，作用于物流系統(tǒng)的各個(gè)流程管理。

3.2 數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景

（1）運(yùn)載工具監(jiān)控與運(yùn)輸系統(tǒng)優(yōu)化。實(shí)際上，在運(yùn)載工具上安裝全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System）并映射到接收器上并不是新鮮事物。通過(guò)衛(wèi)星信號(hào)，運(yùn)輸管理者可以清晰地知道這個(gè)運(yùn)載工具的行駛路線和動(dòng)態(tài)，這是一種典型的孿生初級(jí)形式。

現(xiàn)代運(yùn)輸數(shù)字孿生不只體現(xiàn)在在途追蹤，更重要的是通過(guò)對(duì)運(yùn)載工具的虛擬建模來(lái)實(shí)時(shí)捕捉運(yùn)載工具的新舊程度、能耗情況、運(yùn)力、運(yùn)輸偏好、安全記錄等數(shù)據(jù)，而且這種映射關(guān)系在運(yùn)輸工具新購(gòu)?fù)度胧褂脮r(shí)就已經(jīng)產(chǎn)生。當(dāng)運(yùn)輸需求發(fā)生時(shí)，虛擬空間通過(guò)精準(zhǔn)的人工智能算法，將最匹配的訂單優(yōu)先調(diào)度給最合適的運(yùn)載工具。也就是說(shuō)，運(yùn)輸調(diào)度作業(yè)先在虛擬空間內(nèi)完成，再指導(dǎo)物理現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)際操作。

在國(guó)際貨運(yùn)中，這種應(yīng)用更具有價(jià)值，數(shù)字孿生能優(yōu)化國(guó)際集裝箱船隊(duì)的管理和跨境貨運(yùn)流程，將貨物攬收、中轉(zhuǎn)、運(yùn)輸、報(bào)關(guān)、派送等國(guó)際貨運(yùn)全鏈路以數(shù)字化形式在虛擬空間進(jìn)行映射，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)捕捉與運(yùn)算分析跨區(qū)域乃至跨國(guó)的貨物流量和流向數(shù)據(jù)，提前預(yù)警，可視化地展現(xiàn)碼頭堆場(chǎng)、船艙、中轉(zhuǎn)中心等的全景動(dòng)態(tài)，有助于國(guó)際貨運(yùn)全鏈路的精細(xì)化管理和全系統(tǒng)的設(shè)計(jì)再造。

（2）運(yùn)輸包裝設(shè)計(jì)與管理。運(yùn)輸包裝是優(yōu)化運(yùn)輸效率的有效途徑。絕大部分貨物都借助于某種形式的保護(hù)性包裝在物流網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)，尤其是那些對(duì)在途溫度、濕度、外力沖擊有高度敏感性的化學(xué)危險(xiǎn)品、藥品以及高價(jià)值貨物等。數(shù)字孿生技術(shù)可用于運(yùn)輸包裝的設(shè)計(jì)，幫助企業(yè)預(yù)測(cè)并了解新包裝材料的性能，模擬測(cè)試新型包裝對(duì)溫濕度、振動(dòng)和沖擊的載荷能力，利于企業(yè)開(kāi)發(fā)更輕型、更具有保護(hù)性能、更環(huán)保的包裝容器。

在運(yùn)輸包裝動(dòng)態(tài)管理方面，數(shù)字孿生技術(shù)通過(guò)包裝上設(shè)置的智能傳感裝置，連續(xù)地實(shí)時(shí)傳遞在途環(huán)境的變化，從環(huán)境數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出在途貨物的狀態(tài)，自動(dòng)評(píng)估可能出現(xiàn)的包裝破損、泄露以及貨物變質(zhì)損壞，這對(duì)電子商務(wù)、倉(cāng)單質(zhì)押業(yè)務(wù)都有較大的意義。以倉(cāng)單質(zhì)押為例，眾所周知，倉(cāng)單質(zhì)押業(yè)務(wù)的對(duì)象是靜態(tài)的庫(kù)存貨物，金融機(jī)構(gòu)目前還沒(méi)有開(kāi)發(fā)出在途貨物的質(zhì)押業(yè)務(wù)[3]。數(shù)字孿生技術(shù)可以為動(dòng)態(tài)質(zhì)押的實(shí)現(xiàn)提供可行的路徑，通過(guò)智能傳感與三維立體攝影技術(shù)，快速創(chuàng)建包裝的詳細(xì)模型，監(jiān)測(cè)包裝內(nèi)貨物的在途質(zhì)量情況，預(yù)警損壞或污染的發(fā)生，自動(dòng)調(diào)控可用信貸額度和質(zhì)押水平，控制融資業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

可重復(fù)使用包裝是物流行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)流程和模式，包括可重復(fù)使用的標(biāo)準(zhǔn)海運(yùn)集裝箱、空運(yùn)成組裝運(yùn)設(shè)備（Unit Load Device）、汽車零配件的標(biāo)準(zhǔn)板條箱等。這些包裝容器的歷史使用記錄通過(guò)現(xiàn)實(shí)物理世界的數(shù)據(jù)沉淀，傳遞到虛擬空間并被加以分析，部署在這些包裝上的傳感器可以顯示它們的位置并自動(dòng)識(shí)別凹痕和裂縫等問(wèn)題，做出決策通知是否再次使用、修復(fù)或者報(bào)廢它們。

（3）倉(cāng)配中心選址。在電子商務(wù)、新零售等環(huán)境中，倉(cāng)儲(chǔ)與配送中心的選址必須適應(yīng)需求的變化，以便于對(duì)市場(chǎng)做出快速響應(yīng)。數(shù)字孿生技術(shù)可以集合分析來(lái)自物理現(xiàn)實(shí)世界的企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、客戶分布數(shù)據(jù)、交通環(huán)境數(shù)據(jù)、氣候環(huán)境數(shù)據(jù)等，創(chuàng)建倉(cāng)配中心虛擬孿生體，準(zhǔn)確地測(cè)試倉(cāng)配中心選址的備選方案并加以運(yùn)營(yíng)模擬，決策出最優(yōu)方案，精確預(yù)測(cè)每個(gè)倉(cāng)配中心的合理庫(kù)存種類與庫(kù)存量?jī)?chǔ)備，并指導(dǎo)后續(xù)的建設(shè)過(guò)程。倉(cāng)配中心建成并運(yùn)行了一段時(shí)間后，如果產(chǎn)生了新的變革性的需求場(chǎng)景，也可以借助數(shù)字孿生技術(shù)對(duì)倉(cāng)配中心管理系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)和功能進(jìn)行智能化和柔性化調(diào)整。

（4）倉(cāng)配中心內(nèi)部管理。數(shù)據(jù)孿生技術(shù)的還可以應(yīng)用于倉(cāng)配中心的內(nèi)部管理。它將倉(cāng)配中心內(nèi)部的人、貨、設(shè)施設(shè)備等實(shí)體與數(shù)字孿生體進(jìn)行連接，實(shí)時(shí)傳遞運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)；對(duì)倉(cāng)配中心內(nèi)部作業(yè)管理作出預(yù)測(cè)與自主決策，包括：提示倉(cāng)配中心內(nèi)部的設(shè)施設(shè)備可用狀態(tài)，決策儲(chǔ)存空間布局方案與貨物搬運(yùn)動(dòng)線，提供設(shè)備設(shè)施與貨物的安全預(yù)警，提供內(nèi)部與周邊環(huán)境可視化，自主進(jìn)行無(wú)人機(jī)盤點(diǎn)作業(yè)、溫濕度監(jiān)控、搬運(yùn)小車導(dǎo)引、智能揀選、無(wú)人裝車、無(wú)人卸車等服務(wù)，并進(jìn)一步預(yù)測(cè)倉(cāng)配中心未來(lái)的吞吐量。在人機(jī)互動(dòng)上，智能穿戴將發(fā)揮重要的作用，倉(cāng)管人員佩戴的PDA（Personal Digital Assistant）和三維立體眼鏡，可以將倉(cāng)配中心的日常操作的圖像數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳遞到虛擬空間，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)倉(cāng)配活動(dòng)與數(shù)字虛擬倉(cāng)配管理同步進(jìn)行。

（5）配送方案優(yōu)化。數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)時(shí)采集客戶訂單發(fā)生的位置、訂單量、目的地、可用的運(yùn)輸工具和可視化的交通環(huán)境等數(shù)據(jù)，通過(guò)分析與快速計(jì)算，制定最佳的配送線路，智能調(diào)度符合要求的車輛，推薦最佳的配載方案。在訂單高峰期與運(yùn)力短缺的情況下，數(shù)字孿生技術(shù)能保障訂單的準(zhǔn)確分發(fā)和運(yùn)力的最佳配置。以電商配送為例，快遞網(wǎng)點(diǎn)的地理坐標(biāo)、網(wǎng)點(diǎn)之間的距離、每天的吞吐能力、服務(wù)效率、營(yíng)業(yè)時(shí)間、業(yè)務(wù)繁忙程度都以數(shù)字化的形式呈現(xiàn)在虛擬空間，通過(guò)算法、建模和模擬之后，再?zèng)Q定一個(gè)快遞件需要通過(guò)哪些網(wǎng)點(diǎn)、裝到哪臺(tái)車上、途徑哪條線路流向末端消費(fèi)者。

（6）物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。港口、機(jī)場(chǎng)、貨運(yùn)站場(chǎng)、公路網(wǎng)、鐵路網(wǎng)等物流基礎(chǔ)設(shè)施要素構(gòu)成了復(fù)雜的物流宏觀環(huán)境，影響著社會(huì)總物流成本。數(shù)字孿生技術(shù)可以解決物流基礎(chǔ)設(shè)施空間規(guī)劃問(wèn)題，并能夠預(yù)測(cè)性地維護(hù)這些設(shè)施。

在物流基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃階段，地理信息系統(tǒng)、衛(wèi)星影像、物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)、大數(shù)據(jù)挖掘等作為底層技術(shù)，將地質(zhì)地形、現(xiàn)場(chǎng)信息、交通情況、產(chǎn)業(yè)分布情況等數(shù)據(jù)整合導(dǎo)入虛擬空間，融合建筑數(shù)字化建模技術(shù)，生成孿生體。物流基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生能輸出最優(yōu)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案、施工進(jìn)度安排和物料需求清單等可視化圖形表單，預(yù)先仿真設(shè)施建成之后形成的物流動(dòng)量，計(jì)算建設(shè)成本與預(yù)期效益，從而判定規(guī)劃方案是否可行。

當(dāng)物流基礎(chǔ)設(shè)施完工之后，現(xiàn)實(shí)世界的工程項(xiàng)目和虛擬世界的孿生模型可以共同交付給業(yè)主。在物流基礎(chǔ)設(shè)施的管理階段，數(shù)字孿生技術(shù)集合設(shè)施地理位置、能源系統(tǒng)、道路交通等多維度的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)三維模型準(zhǔn)確調(diào)取設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)決策仿真、快速響應(yīng)和應(yīng)急處置等功能，提高運(yùn)營(yíng)維護(hù)效率和防災(zāi)能力，并為設(shè)施的全生命周期管理提供決策支持。

4 數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用于物流領(lǐng)域的步驟

數(shù)字孿生技術(shù)幫助物流管理者在合適的時(shí)間、合適的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中做出基于數(shù)據(jù)的正確決策。物流數(shù)字孿生創(chuàng)建是否成功，取決于管理者是夠有能力制定并推進(jìn)數(shù)字孿生計(jì)劃并保持其持續(xù)運(yùn)行。

4.1 確定流程

決策者需要綜合考慮企業(yè)的運(yùn)營(yíng)情況、商業(yè)模式和組織結(jié)構(gòu)等管理因素，通過(guò)反復(fù)研討，選定具有較大潛在價(jià)值、開(kāi)發(fā)成功率高的流程作為數(shù)字孿生試用模型的開(kāi)發(fā)對(duì)象。這些流程通常具有此類特征：流程對(duì)企業(yè)發(fā)展目標(biāo)非常重要；流程能為客戶創(chuàng)造價(jià)值，為企業(yè)帶來(lái)源源不斷的利潤(rùn)。

4.2 遴選模型

數(shù)字孿生虛擬模型的選擇方案決定開(kāi)發(fā)應(yīng)用是否能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期價(jià)值。如果模型過(guò)于簡(jiǎn)單的話，會(huì)無(wú)法發(fā)揮出預(yù)期的應(yīng)用效果；但是模型過(guò)于復(fù)雜、覆蓋面過(guò)大，則需要配置海量的傳感器和應(yīng)用過(guò)多的技術(shù)，讓決策者迷失在紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)和技術(shù)之中。因此，在模型庫(kù)中選擇一個(gè)復(fù)雜程度適中的模型顯得十分必要。

4.3 創(chuàng)建模型

在模型庫(kù)中選好適合的模型之后，就進(jìn)入模型創(chuàng)建步驟。

在這個(gè)步驟中，首先需要給物理世界的流程配置傳感器，以獲取流程及其周圍環(huán)境的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。第二，要確定虛實(shí)之間數(shù)據(jù)傳輸所需的轉(zhuǎn)碼器是否有效，這是虛實(shí)空間互聯(lián)閉環(huán)的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。第三，確?？梢暬故尽？梢暬故痉浅１匾?，它將數(shù)據(jù)分析挖掘到的結(jié)果以圖形、列表或文字等形式來(lái)顯示現(xiàn)實(shí)物理世界與虛擬空間的對(duì)比與差異，并提示決策者哪些物流流程需要調(diào)查、更新和改進(jìn)。

4.4 模型試運(yùn)行

在孿生模型創(chuàng)建之后，要迅速投入試運(yùn)行階段。在這個(gè)階段，物流企業(yè)與模型開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)需要反復(fù)測(cè)試運(yùn)行效果和監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，并保持開(kāi)發(fā)性思維，及時(shí)調(diào)整數(shù)據(jù)采集端口和各種工具的應(yīng)用，并積極接納新的技術(shù)和新的合作伙伴。

4.5 評(píng)估與改進(jìn)

在試運(yùn)行之后，要對(duì)數(shù)字孿生模型運(yùn)行效果進(jìn)行評(píng)估，客觀檢測(cè)模型是否產(chǎn)生預(yù)期的價(jià)值，包括是否提高物流運(yùn)作效率、是夠改進(jìn)流程管理質(zhì)量、是否提升物流設(shè)施設(shè)備利用率以及是否降低物流運(yùn)作風(fēng)險(xiǎn)等。在試運(yùn)行過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題，將促進(jìn)物流企業(yè)的流程整合與改進(jìn)。決策者能找到數(shù)據(jù)收集不流暢的節(jié)點(diǎn)，并對(duì)這些節(jié)點(diǎn)的工作過(guò)程進(jìn)行整合，建立與改進(jìn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)組織結(jié)構(gòu)的變革，從而為數(shù)字孿生技術(shù)的正式應(yīng)用提供支持。

4.6 擴(kuò)大應(yīng)用

在試運(yùn)行成功之后，物流企業(yè)應(yīng)把握機(jī)會(huì)，瞄準(zhǔn)那些與試運(yùn)行模型相近的或者相關(guān)的流程，借鑒之前的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，選擇合適的工具與技術(shù)，適度擴(kuò)大數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用范圍。

5 結(jié)論與展望

從技術(shù)周期的規(guī)律來(lái)看，由于受到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)程度、計(jì)算能力、數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量、人機(jī)交互能力和成本約束等多方面的限制，數(shù)字孿生這項(xiàng)新興技術(shù)可能要在未來(lái)的5～10年才能達(dá)到被廣泛應(yīng)用的程度[4]。但是隨著人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進(jìn)和AI算力瓶頸的突破，數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用的全面普及或許會(huì)提前到來(lái)，并有潛力轉(zhuǎn)變幾乎所有的產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈。

數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用值得期待。對(duì)于頭部物流企業(yè)來(lái)說(shuō)，在合適的時(shí)機(jī)和合適的應(yīng)用場(chǎng)景中盡早開(kāi)展探索和研究、應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)來(lái)自不同方面的競(jìng)爭(zhēng)挑戰(zhàn)、占領(lǐng)市場(chǎng)先機(jī)是有必要的。盡管物流領(lǐng)域數(shù)字孿生尚處于發(fā)展初期，也必然需要面對(duì)一些階段性的問(wèn)題，但其發(fā)展前景無(wú)疑是廣闊的。