在數(shù)字技術(shù)的推動(dòng)下，供應(yīng)鏈物流行業(yè)正在發(fā)生根本性的范式轉(zhuǎn)變。全球供應(yīng)鏈依賴于有形資產(chǎn)，如集裝箱、倉(cāng)庫(kù)和卡車——這些資產(chǎn)在歷史上很難上線。但只有連接這些資產(chǎn)，我們才能將供應(yīng)鏈完全數(shù)字化。但是一旦這些有形資產(chǎn)上線——然后呢？我們?nèi)绾卫眠@些信息使供應(yīng)鏈更具韌性和靈活性？我們解決該問(wèn)題的關(guān)鍵方法之一是通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)。

1、什么是數(shù)字孿生？解決問(wèn)題和決策的未來(lái)數(shù)字孿生是物理對(duì)象或系統(tǒng)的數(shù)字表示。例如，一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)字孿生可以是飛機(jī)機(jī)翼的數(shù)字表示。該數(shù)字孿生可用于對(duì)飛機(jī)機(jī)翼的操縱方式、空氣動(dòng)力學(xué)、何時(shí)可能需要維修等進(jìn)行模擬。2、更復(fù)雜的數(shù)字孿生是完整系統(tǒng)的數(shù)字表示——例如倉(cāng)庫(kù)或工廠車間。這些數(shù)字孿生可用于分析生產(chǎn)過(guò)程并主動(dòng)解決維護(hù)和維修問(wèn)題。數(shù)字孿生與其物理副本之間的數(shù)據(jù)可以雙向傳輸。例如，數(shù)字孿生可以接收來(lái)自工廠車間的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析做出決策，然后將數(shù)據(jù)傳回工廠車間以觸發(fā)行動(dòng)。到目前為止，數(shù)字孿生主要用于建模和模擬特定和孤立的過(guò)程。3、然而，到目前為止，數(shù)字影子比數(shù)碼孿生更常見(jiàn)。數(shù)字影子和數(shù)字孿生之間的主要區(qū)別在于，來(lái)自數(shù)字影子的數(shù)據(jù)只流向一個(gè)方向：從對(duì)象到影子。影子無(wú)法將數(shù)據(jù)發(fā)送回物理資產(chǎn)以實(shí)施更改。4、用數(shù)字孿生重新定義供應(yīng)鏈物流通過(guò)分析數(shù)字孿生仿真數(shù)據(jù)，我們可以識(shí)別供應(yīng)鏈中的瓶頸、低效和潛在風(fēng)險(xiǎn)。這導(dǎo)致更好的規(guī)劃和資源分配，最終提高效率和降低成本。除此之外，數(shù)字孿生允許： - 資產(chǎn)的實(shí)時(shí)跟蹤和監(jiān)控：通過(guò)在物理資產(chǎn)上或內(nèi)部放置傳感器，我們可以將有關(guān)資產(chǎn)位置、狀況、性能、溫度、損壞等的數(shù)據(jù)提供給數(shù)字孿生體。- 預(yù)測(cè)性維護(hù)和維修：我們可以使用數(shù)字孿生來(lái)主動(dòng)處理維護(hù)，而不是對(duì)機(jī)器故障做出反應(yīng)。這使我們能夠在更方便和優(yōu)化的時(shí)間表上修復(fù)資產(chǎn)，而不是在它阻礙一個(gè)過(guò)程時(shí)。- 增強(qiáng)決策制定和優(yōu)化：數(shù)字孿生幫助我們從被動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)。當(dāng)我們對(duì)物理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字化概覽時(shí)，我們可以就資源分配、規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)管理做出更明智的決策。- 提高效率并降低成本：數(shù)字孿生還幫助我們優(yōu)化供應(yīng)鏈向前發(fā)展。例如，我們可以通過(guò)替代路線或運(yùn)輸類型確定潛在的成本節(jié)約或效率提升。5、以馬士基為例，其目標(biāo)是創(chuàng)建馬士基綜合生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)字孿生。雖然馬士基表示還需要數(shù)年時(shí)間，但馬士基正在通過(guò)專注于特定垂直領(lǐng)域來(lái)取得進(jìn)步。通過(guò)創(chuàng)建船舶、倉(cāng)庫(kù)、碼頭等的垂直數(shù)字孿生，是可以創(chuàng)建整個(gè)集成生態(tài)系統(tǒng)水平數(shù)字孿生的構(gòu)建塊。這種向創(chuàng)建水平數(shù)字孿生的轉(zhuǎn)變將幫助馬士基從用于可視化供應(yīng)鏈的數(shù)字孿生轉(zhuǎn)變?yōu)轭A(yù)測(cè)和改善客戶供應(yīng)鏈的數(shù)字孿生。6、馬士基率先采用這項(xiàng)技術(shù)的一個(gè)領(lǐng)域是其碼頭。 馬士基目前正在推出一種數(shù)字孿生模擬產(chǎn)品，可以預(yù)測(cè)近期運(yùn)營(yíng)中會(huì)發(fā)生什么。 馬士基使用集裝箱吞吐量、船舶時(shí)間表、傳感器數(shù)據(jù)和碼頭數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建此模擬，這使能夠了解哪些船舶將在何時(shí)到達(dá)以及載有哪些貨物。然后可以預(yù)測(cè)在哪里需要什么資源——比如起重機(jī)。這最終使馬士基能夠相應(yīng)地預(yù)測(cè)和調(diào)整操作。7、這種數(shù)字孿生模擬側(cè)重于可預(yù)測(cè)性。需要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)某些行動(dòng)需要多長(zhǎng)時(shí)間。如果不知道卸船需要多長(zhǎng)時(shí)間，必須建立緩沖區(qū)，這意味著設(shè)備可能不會(huì)在正確的時(shí)間放置在正確的位置，這是緩慢和低效的，而不是緊湊和快速的。馬士基正在嘗試使用數(shù)字孿生來(lái)克服的其他一些挑戰(zhàn)包括：可擴(kuò)展性：馬士基的許多部門都有自己的數(shù)字孿生，但它們都是孤立的，沒(méi)有全局性或可互操作的架構(gòu)。馬士基正在努力建立一個(gè)數(shù)字孿生網(wǎng)絡(luò)，將供應(yīng)鏈中的不同環(huán)節(jié)連接起來(lái)。聊天物聯(lián)網(wǎng)：物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃產(chǎn)生了大量的大數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)經(jīng)常被閑置。馬士基正在探索如何利用這些數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)字孿生來(lái)優(yōu)化流程。預(yù)測(cè)性ETA：數(shù)字孿生可以幫助我們采取規(guī)定性行動(dòng)，并為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的交付提供實(shí)時(shí)ETA，而不是提供一般的交付估計(jì)。8、物流數(shù)字孿生未來(lái)的五大預(yù)測(cè)數(shù)字孿生在供應(yīng)鏈物流中的應(yīng)用有很多可能性。但縮小范圍，這里有五個(gè)關(guān)鍵預(yù)測(cè)，說(shuō)明數(shù)字孿生將在不久的將來(lái)如何發(fā)展，尤其是對(duì)下一代智能港口的貢獻(xiàn)。- 與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步融合通過(guò)利用ML/AI，數(shù)字孿生將成為更強(qiáng)大的優(yōu)化和效率工具。數(shù)字孿生擁有豐富的數(shù)據(jù)集，然后可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析，以識(shí)別模式和趨勢(shì)，從而得出更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和建議。-  從數(shù)字影子到數(shù)字孿生數(shù)字影子是物理對(duì)象的數(shù)字表示，但與數(shù)字孿生不同，數(shù)據(jù)只能單向流動(dòng)：從對(duì)象到影子。影子無(wú)法將數(shù)據(jù)發(fā)送回物理資產(chǎn)以實(shí)施更改。數(shù)字影子比真正的數(shù)字孿生要常見(jiàn)得多，但我們很快就會(huì)在供應(yīng)鏈物流中看到更多“真正”的數(shù)字孿生。- 更廣泛的采用和互操作性目前，數(shù)字孿生的使用僅限于更受控制的生態(tài)系統(tǒng)，如船只和倉(cāng)庫(kù)。然而，這些只是整個(gè)供應(yīng)鏈的一部分。未來(lái)，我們將開(kāi)始看到供應(yīng)鏈上下的數(shù)字孿生，被許多不同的供應(yīng)鏈參與者使用?；ゲ僮餍詫⑹沁@些參與者以連接方式集成的關(guān)鍵。像DCSA這樣的組織已經(jīng)在努力為一個(gè)共同的技術(shù)基礎(chǔ)建立標(biāo)準(zhǔn)，以實(shí)現(xiàn)在互聯(lián)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)上的全球合作。- 數(shù)字孿生開(kāi)創(chuàng)綠色物流我們將看到數(shù)字孿生在未來(lái)被使用的最重要的方式之一是開(kāi)拓綠色物流。我們已經(jīng)在一些船只上使用了數(shù)字孿生模擬，以優(yōu)化冷藏集裝箱的功耗。將數(shù)字孿生技術(shù)用于綠色解決方案的可能性是無(wú)限的。- 對(duì)人類智能的持續(xù)需求使用數(shù)字孿生，我們可以預(yù)測(cè)未來(lái)在系統(tǒng)或資產(chǎn)中會(huì)發(fā)生什么。然而，這些預(yù)測(cè)是基于一系列正常事件。但當(dāng)疫情或?yàn)蹩颂m戰(zhàn)爭(zhēng)等正常情況出現(xiàn)偏差時(shí)，這些預(yù)測(cè)并不有用。然而，當(dāng)我們?cè)诹鞒掏诰虻燃夹g(shù)上構(gòu)建數(shù)字孿生時(shí)，我們可以立即發(fā)現(xiàn)異常。這使我們作為人能夠決定如何覆蓋現(xiàn)有流程并解決意外情況。未來(lái)，我們將看到更多的人類智能和決策與數(shù)字孿生和預(yù)測(cè)人工智能相結(jié)合，以獲得最佳結(jié)果。9、最后，真正的收獲只有在全行業(yè)的行動(dòng)中才能實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生技術(shù)，特別是當(dāng)與AI/ML和預(yù)測(cè)分析相結(jié)合時(shí)，可以通過(guò)優(yōu)化決策和資源分配來(lái)提高效率和成本節(jié)約，從而徹底改變供應(yīng)鏈物流。為了充分利用這項(xiàng)技術(shù)的好處，我們作為一個(gè)行業(yè)，必須共同克服互操作性和負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)共享的挑戰(zhàn)，以創(chuàng)建完全連接、有彈性和綠色的供應(yīng)鏈。