文：王秀星

1996年Reiter首次提出了供应链的概念，起初对供应链的定义为“一个实体的网络，产品和服务通过这个网络传递到特定的顾客市场”。将供应链从企业内部扩展到了企业外部的链条，描述了供应链是多条价值链条构成的供应网络。1997年，原国家经贸委召开现代物流国际会议，“供应链”的概念首次进入我国经济制定和政策研究范畴。回归到供应链起源概念，供应链本质是价值传输的网链，提质降本增效成了研究供应链管理不断追求的目标。随着社会技术的发展，供应链管理的模式和工具不断的迭代升级，“精益生产”、“准时制生产(JIT)”、“零库存”、“供应商管理库存（VMI）”、“联合管理库存（JMI）”等等管理的理念和方法不断被提出，供应链管理信息化系统SRM、WMS、TMS、供应链管理平台等不断的迭代升级，对供应链降本增效提出了新的要求和挑战。

依托技术手段升级供应链发展主要有三个阶段：

（1）电气化时代

在19世纪70年代，随着交通工具、通讯设备、工业机械等技术的产生和发展，企业内部、企业与企业之间的信息、供需货品的流转变得相对简单和高效，企业内部工作效率得到了进一步的提升，同时企业之间的业务范围也随之扩大，供应链上下游企业之间的交流增加，合作创收的理念加深。

（2）信息化时代

20世纪50年代，随着IT技术的发展和兴起，信息化系统在企业内部各部门以及跨企业、跨区域之间的集成应用，传统的纸质单据流转被信息化电子单据替代；通过EDI技术实现信息跨主体的电子化实时传输，信息共享。打破传统供应链节点企业之间”信息孤岛”的状态，链条中业务主导企业的核心地位凸显。

（3）互联网+时代

2015年3月5日,总理李克强在政府工作报告中提出,"制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等技术的发展，供应链中的物理实体流转信息通过IOT技术，实现数据的自动采集并上传到信息化系统，有效整合供应链条上的物流、信息流、资金流、商流资源，打造围绕核心企业的供应链生态圈，实现企业间合作共赢的价值取向。

在“互联网+”时代，IOT在供应链领域实现了实物信息识别、操作记录、状态监控。同时越来越多的第三方数据获取也更加容易，例如更精准的天气预报、实时的交通路况信息。大量的数据在云端积累和沉淀，如何利用大数据，发挥数据的价值来预测市场需求，辅助供应链决策，优化供应链运营流程，预测各环节的风险点，是供应链管理追求通过智能化实现提质降本增效面临的新挑战。

数字孪生技术的发展和多场景的落地应用，可更大化的挖掘数据价值，通过数据在物理场景和虚拟空间模型互传，模型运行的仿真结果回传，辅助物理环境业务的决策，优化作业流程。

数字孪生（Digital Twin）是以物理实体真实场景数据为依托，以真实和仿真模型运行数据实时交互优化为机制，自运行的虚拟空间映射模型。

数字孪生的特征如下：

（1）数字孪生本质是在虚拟空间重构物理实体模型，以数据的交互流动实现物理场景的资源优化。

（2）数字孪生的和兴是面向物理实体和逻辑对象建立机理模型或数据驱动模型，形成物理空间在虚拟空间的虚实交互。

（3）数字孪生的关键是将模型代码化，以软件的形式动态模拟或监测物理空间的真实状态、行为和规则。

（4）通过感知、建模、仿真等技术，实现物理空间在虚拟空间的全面呈现、精准表达和动态监测。

（5）数字孪生融合AI、AR、VR等技术，实现物理空间和虚拟空间的虚实互动，互相间通过数据流动循环补给，持续输出数据辅助物理空间决策和场景运营优化。

基于对物理模型、海量数据以及业务信息的感知和动态组合。数字孪生技术可以助力企业在数据可视化、智能预测、虚拟现实分析、非结构化资料学习和分析等方面的技术提升，实现辅助决策、预防性检测、运营流程优化分析等功能。目前数字孪生技术已经应用到航天工业、电机运营监控、医疗等重要领域。

在供应链发展演进的过程中，提升供应链管理水平核心的问题一直都是面对链路复杂、多节点、终端需求不确定的场景下，通过提升信息传输的速度和精确度，降低整个链条中的“牛鞭效应”。信息化发展到目前的阶段，依托物联网技术，实现在供应链网络中对物流、信息流、资金流、商流的资源整合获得海量数据，但是目前存在的问题是数据沉淀下来了，但是数据的价值却没有被充分的挖掘和利用，在复杂动态的环境下挖掘数据的价值，来支撑物理环境下的决策制定、流程优化、风险预判等场景。

供应链数字孪生模型构建了供应链中各节点关联实体之间运行的数字模型，模型中实体包括了供应链条上的企业、产品、仓库、运力、第三方信息源头。与现实物理环境供应链关联，实现供应链运行全程可视，信息链条通畅无阻。数字孪生的应用可以使供应链管理企业能够更快的做出决策，更合理的优化供应链运作流程，使企业更适应瞬息万变的市场经营环境。

（1）数字孪生助力实现产品端到端的管理

通过数字孪生技术模拟产品全生命周期轨迹运行虚拟模型，提高整个供应链可视化管理，从产品设计、采购、生产、运输、储存以及分销等环节实现更加全面、更低成本、更安全的产品全生命周期的供应和管理。

（2）数字孪生助力打造数字工厂

数字孪生技术根据物理场景下工厂设备基础信息、生产计划、物料配给计划、库存以及人力资源等数据，在虚拟空间构建数字工厂模型，推动物理实体和虚拟模型之间数据动态交互，根据虚拟模型运行数据及时调整生产工艺、优化生产参数，

实现工厂产品生产全生命周期可视化运行管理，提高生产效率；实时监控工厂设备运行状态，实现异常运行情况提前预警，降低运行风险。

（3）数字孪生助力提升仓储管理

数字孪生技术基于仓库空间数据和设施数据，构建仓库立体虚拟模型，根据仓库存储实体大小、数量以及存储特性等数据，为构建最优仓储规划布局提供数据支撑。在仓库运行期间，通过RFID、M2M、传感器技术等物联网技术，监控仓库货品流转运营数据，实时上传数据到虚拟模型，实现模型仿真迭代，模拟仓库运行状态，通过分析向管理人员提供持续优化仓库存货量、补货策略、出入库流程等方面的数据。

以上是针对数字孪生技术在供应链中产品端到端流转、生产工厂管理、仓储库存管理场景下应用浅谈，虽然目前数字孪生技术在诸多行业中已经有落地使用场景，但是目前仍处于技术成长期，供应链涉及企业性质、企业经营情况参差不齐，供应链业务网络复杂，数字孪生技术在供应链领域的落地应用有待进一步的探索。

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