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，人們使用圖形來輔助解決復(fù)雜的模型問題。建筑物在建造之前，通常會先出現(xiàn)在設(shè)計(jì)師的圖紙上；工具在打造之前往往會先用木頭、石膏或者黏土做出一個模型。隨著時間的推移，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)字孿生時代已經(jīng)來臨。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整體來并行管理，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)新的價值，推動物理現(xiàn)實(shí)世界更好的決策，也驅(qū)動著物流領(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，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)測和決策失誤，避免和解決故障問題[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象之間產(chǎn)生互動，彼此互生互長。其主要特征體現(xiàn)為：

（1）精準(zhǔn)映射：通過物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感、大數(shù)據(jù)采集等技術(shù)對產(chǎn)品和流程的動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時采集、快速傳輸和存儲，實(shí)現(xiàn)對映射對象的設(shè)計(jì)、制造、使用和流程工作等過程中的環(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：映射對象與孿生體之間不僅僅是物理現(xiàn)實(shí)世界向數(shù)字虛擬世界的簡單投射，更是雙向的互動關(guān)系。映射對象的動態(tài)痕跡和操作行為讓孿生體產(chǎn)生相應(yīng)的變化，孿生體通過計(jì)算、處理和下達(dá)指令來操控映射對象的運(yùn)作，形成融合一體、互生互長的關(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，在虛擬空間開展仿真和規(guī)劃，通過控制器以智能手段干預(yù)映射對象的發(fā)展路徑，指導(dǎo)物理現(xiàn)實(shí)世界的管理，解決映射對象運(yùn)行中的不暢、矛盾、沖突和突發(fā)事件，及時調(diào)整和糾正錯誤。

（4）智能決策：分析、推理和決策是數(shù)字孿生技術(shù)的核心。通過云端和邊緣計(jì)算技術(shù)，融合過去與現(xiàn)在，做出面向未來的智能預(yù)測，引導(dǎo)后續(xù)的新產(chǎn)品和新流程開發(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)可以作用于整個物流價值鏈的各種應(yīng)用場景，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)、市場情況和自然地理環(huán)境等企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)通過智能傳感技術(shù)、三維立體攝影技術(shù)、智能穿戴設(shè)備等方式被動態(tài)采集，并在企業(yè)資源計(jì)劃、制造資源計(jì)劃、智慧倉配平臺、運(yùn)輸管理系統(tǒng)和智能采集平臺等底層業(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)字孿生成為一個閉環(huán)。為實(shí)現(xiàn)傳輸實(shí)時無縫化，需要保持傳輸過程的可視化并增強(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，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、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)將通過運(yùn)用多種算法被快速計(jì)算，合適的模型將從模型庫中被選出，融合物流管理知識，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關(guān)系，并通過控制器，輸出可視化的描述、診斷、干預(yù)、優(yōu)化、預(yù)測和決策等行為，作用于物流系統(tǒng)的各個流程管理。

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。通過衛(wèi)星信號，運(yùn)輸管理者可以清晰地知道這個運(yùn)載工具的行駛路線和動態(tài)，這是一種典型的孿生初級形式。

現(xiàn)代運(yùn)輸數(shù)字孿生不只體現(xiàn)在在途追蹤，更重要的是通過對運(yùn)載工具的虛擬建模來實(shí)時捕捉運(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?fù)度胧褂脮r就已經(jīng)產(chǎn)生。當(dāng)運(yùn)輸需求發(fā)生時，虛擬空間通過精準(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，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。

在國際貨運(yùn)中，這種應(yīng)用更具有價值，數(shù)字孿生能優(yōu)化國際集裝箱船隊(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，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時捕捉與運(yùn)算分析跨區(qū)域乃至跨國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、船艙、中轉(zhuǎn)中心等的全景動態(tài)，有助于國際貨運(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，尤其是那些對在途溫度、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)測并了解新包裝材料的性能，模擬測試新型包裝對溫濕度、振動和沖擊的載荷能力，利于企業(yè)開發(fā)更輕型、更具有保護(hù)性能、更環(huán)保的包裝容器。

在運(yùn)輸包裝動態(tài)管理方面，數(shù)字孿生技術(shù)通過包裝上設(shè)置的智能傳感裝置，連續(xù)地實(shí)時傳遞在途環(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)，自動評估可能出現(xiàn)的包裝破損、泄露以及貨物變質(zhì)損壞，這對電子商務(wù)、倉單質(zhì)押業(yè)務(wù)都有較大的意義。以倉單質(zhì)押為例，眾所周知，倉單質(zhì)押業(yè)務(wù)的對象是靜態(tài)的庫存貨物，金融機(jī)構(gòu)目前還沒有開發(fā)出在途貨物的質(zhì)押業(yè)務(wù)[3]。數(shù)字孿生技術(shù)可以為動態(tài)質(zhì)押的實(shí)現(xiàn)提供可行的路徑，通過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識別凹痕和裂縫等問題，做出決策通知是否再次使用、修復(fù)或者報(bào)廢它們。

（3）倉配中心選址。在電子商務(wù)、新零售等環(huán)境中，倉儲與配送中心的選址必須適應(yīng)需求的變化，以便于對市場做出快速響應(yīng)。數(shù)字孿生技術(shù)可以集合分析來自物理現(xiàn)實(shí)世界的企業(yè)運(yùn)營數(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)建倉配中心虛擬孿生體，準(zhǔn)確地測試倉配中心選址的備選方案并加以運(yùn)營模擬，決策出最優(yōu)方案，精確預(yù)測每個倉配中心的合理庫存種類與庫存量儲備，并指導(dǎo)后續(xù)的建設(shè)過程。倉配中心建成并運(yùn)行了一段時間后，如果產(chǎn)生了新的變革性的需求場景，也可以借助數(shù)字孿生技術(shù)對倉配中心管理系統(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)用于倉配中心的內(nèi)部管理。它將倉配中心內(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)時傳遞運(yùn)營數(shù)據(jù)；對倉配中心內(nèi)部作業(yè)管理作出預(yù)測與自主決策，包括：提示倉配中心內(nèi)部的設(shè)施設(shè)備可用狀態(tài)，決策儲存空間布局方案與貨物搬運(yùn)動線，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、無人裝車、無人卸車等服務(wù)，并進(jìn)一步預(yù)測倉配中心未來的吞吐量。在人機(jī)互動上，智能穿戴將發(fā)揮重要的作用，倉管人員佩戴的PDA（Personal Digital Assistant）和三維立體眼鏡，可以將倉配中心的日常操作的圖像數(shù)據(jù)實(shí)時傳遞到虛擬空間，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)倉配活動與數(shù)字虛擬倉配管理同步進(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、營業(yè)時間、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，通過算法、建模和模擬之后，再決定一個快遞件需要通過哪些網(wǎng)點(diǎn)、裝到哪臺車上、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、貨運(yùn)站場、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)劃問題，并能夠預(yù)測性地維護(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)時運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過三維模型準(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間、合適的業(yè)務(wù)場景中做出基于數(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)營情況、商業(yè)模式和組織結(jié)構(gòu)等管理因素，通過反復(fù)研討，選定具有較大潛在價值、開發(fā)成功率高的流程作為數(shù)字孿生試用模型的開發(fā)對象。這些流程通常具有此類特征：流程對企業(yè)發(fā)展目標(biāo)非常重要；流程能為客戶創(chuàng)造價值，為企業(yè)帶來源源不斷的利潤。

4.2 遴選模型

數(shù)字孿生虛擬模型的選擇方案決定開發(fā)應(yīng)用是否能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)期價值。如果模型過于簡單的話，會無法發(fā)揮出預(yù)期的應(yīng)用效果；但是模型過于復(fù)雜、覆蓋面過大，則需要配置海量的傳感器和應(yīng)用過多的技術(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，在模型庫中選擇一個復(fù)雜程度適中的模型顯得十分必要。

4.3 創(chuàng)建模型

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

在這個步驟中，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)的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。第三，確?？梢暬故??？梢暬故痉浅１匾鼘?shù)據(jù)分析挖掘到的結(jié)果以圖形、列表或文字等形式來顯示現(xiàn)實(shí)物理世界與虛擬空間的對比與差異，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。在這個階段，物流企業(yè)與模型開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要反復(fù)測試運(yùn)行效果和監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)，并保持開發(fā)性思維，及時調(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 評估與改進(jìn)

在試運(yùn)行之后，要對數(shù)字孿生模型運(yùn)行效果進(jìn)行評估，客觀檢測模型是否產(chǎn)生預(yù)期的價值，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)行過程中發(fā)現(xiàn)的問題，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)，并對這些節(jié)點(diǎn)的工作過程進(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，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)律來看，由于受到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)開發(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提前到來，并有潛力轉(zhuǎn)變幾乎所有的產(chǎn)業(yè)價值鏈。

數(shù)字孿生技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用值得期待。對于頭部物流企業(yè)來說，在合適的時機(jī)和合適的應(yīng)用場景中盡早開展探索和研究、應(yīng)用數(shù)字孿生技術(shù)來應(yīng)對來自不同方面的競爭挑戰(zhàn)、占領(lǐng)市場先機(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，也必然需要面對一些階段性的問題，但其發(fā)展前景無疑是廣闊的。