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|物流和供应链中的“数字孪生”技术应用


数字孪生的基本特征
早在2002年 ， “数字孪生”由Dr. Grieves首先提出 ， 并不断丰富和发展 。 它是一种将实体世界和虚拟数字世界紧密联系的技术 。 在先进数字科技的支持下 ， 在计算机里面可以精确反映物体（如某个工业产品）的当前状态 ， 记录其历史发展过程 ， 并对其未来进行预测 。
由于数字孪生实现了数字世界和物理世界之间的高度匹配 ， 所以又被称为“数字双胞胎” 。 它既可以描绘原子的运动 ， 也可以在计算机中跟踪一个人的生老病死历程 ， 甚至模拟一座城市/一个国家发展的生命周期 。 当然 ， 还可以用来刻画物流和供应链的运作 。
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（图1 仿真技术逐步进化成了今天的“数字孪生” ， 图片来源：DHL研究院）
数字孪生和仿真（Simulation）有着密切的联系 。 DHL研究院认为 ， 今天的数字孪生实际上是仿真技术不断升级的产物 。 传统仿真技术 ， 在某种意义上初步实现了数字世界和物理世界的对应：在某个实体产品/服务真正落地之前 ， 就可以在电脑中对其性能作初步的模拟验证 ， 并根据结果来及时修正方案 。
然而 ， 到了最近的“数字孪生阶段” ， 数字模拟的精度提升到了前所未有的程度（拜计算机科技以及先进传感器提供的大数据所赐） 。 信息反馈的方向也不再是单向的“计算机指导实体世界” ， 而是可以从实体世界反馈到计算机数字世界 ， 再从数字世界到实体：两者之间循环交互 ， 密不可分 ， 以至于数字版本可以和实际世界“同步成长” 。
相比于传统仿真而言 ， 数字孪生技术不但性能大为增强 ， 而且成本也逐步下降 。 许多专家认为 ， Digital Twin已经到了全面普及的临界点 。 其市场份额的年增长率或超过30% 。
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（图2 Digital Twin背后的虚实映射关系 ， 图片来源：德勤）
关于数字和实体世界的“孪生”关系 ， 在图2中有更加直观的描述 。 从物理世界到数字世界 ， 靠的主要是传感器等数据收集装置（sensors, actuators）；而从数字到物理世界 ， 则依赖于数据管理和分析（analytics） 。 数字孪生是对物理实体的独一无二表达 ， 既描述其静止状态 ， 也描述其动态行为 。 并且 ， 还可以从大数据中推测出未来的发展趋势 ， 为实体提供最优决策支持 。
数字孪生的应用前提
数字孪生的快速发展 ， 主要依赖于五项关键技术：
（1）物联网（IoT） ， 以低成本传感器收集实体世界的大量数据；
（2）云计算（Cloud Computing） ， 为大量数据的存储和处理提供（足够灵活的）基础设施支持；
（3）接口标准（API & Open Standards） ， 让IT开发人员能够灵活使用外界资源 ， 避免“重复造轮子” ， 站在巨人肩膀上创新；
（4）人工智能（AI） ， 让我们能发现大量数据中的规律 ， 作出最优决策；
（5）虚拟现实/增强现实/混合现实（VR/AR/MR）：让数字世界显得更加“真实” 。
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（图3 数字孪生基于“解耦” ， 将对象拆分成足够小的模块 ， 图片来源：英诺维盛公司）
无论传统仿真 ， 还是强大的数字孪生 ， 其技术应用的前提都是对实体对象进行建模 ， 用数学语言对其进行描绘 。 而建模的前提则是将对象进行足够细致的分解 ， 细分之后再组合成一个数字整体（”If you can’t create it, youdon’t understand it ”） 。
对象的分解可以有“横向”和“纵向”两个维度 。 根据著名智能制造专家赵敏老师的论述: “横向分解”是从生命周期的角度 ， 把实体产品发展的过程划分成“需求分析”、“方案设计”、“加工制造”等若干个阶段 ， 一直到最后的“维护管理”和“产品退役”为止 。 而“纵向分解”则是在任一时间点 ， 将对象逐层分解为细小的模块 。 例如：飞机这样的大型复杂工业品也可以分为“系统”、“子系统” 。。 “元器件/零件”、“原材料”等各个层次 ， 如图3所示 。


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