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|物流和供应链中的“数字孪生”技术应用( 二 )


将对象划分得越细 ， 数字世界的镜像就会越逼真 ， 并且对数字模型的更新迭代也会更快（每次只需要更新一个小模块即可） 。 这和IT领域近年流行的“微服务”理念也是一致的 。
数字孪生的应用领域
数字孪生应用的领域很广 ， 图4中提到的七个方面是较为典型的：
|物流和供应链中的“数字孪生”技术应用
本文插图

（图4 数字孪生的七大应用领域）
1、在生产制造领域 ， 可以用数字孪生对生产过程进行充分模拟 ， 确定最优工艺参数等 ， 从而提高生产质量、降低运营成本 。
2、在材料研发领域 ， 可以对各种不同的材料配置进行分析和比较 ， 预测其性能 。
3、在工业品应用领域 ， 可以对一些大型产品的使用情况进行持续监控 ， 例如航空发动机 ， 或是应用在极端气候条件下的电力设备——这类产品的“售后”状况很难通过人力监控 ， 但用数字化手段则可以看得更加清楚 。
4、在医疗健康领域：一方面可以对CT机等大型医疗设备的性能进行仿真和数字化追踪；另一方面 ， 也可以对植入人体的心脏起搏器等设备作建模分析 ， 甚至为“活的”人体生物组织建立数字镜像 。
5、在城市基础设施领域 ， 数字孪生的内涵可大可小：大到整个城市/国家的公共设施运行分析 ， 小到一段铁轨的变形情况监控 。
6、在能源领域 ， 我们既可以为“硬”的钻井平台/发电设备建立维修模型 ， 也可以为“软”的能耗情况及二氧化碳排放轨迹等建立数字孪生 。
7、在零售电商领域 ， 研究对象则包括服务流程监控 ， 以及对消费品质量的长期追踪等 。
在物流中的具体应用
上文提到的数字孪生七大领域 ， 与物流供应链有着密切的联系 。 一方面 ， 物流和供应链对这七大领域的发展起到支持和保障作用；另一方面 ， 这七大领域的技术提升 ， 本身也会促进物流的进步 。 如图5所示：
|物流和供应链中的“数字孪生”技术应用
本文插图

（图5 应用数字孪生的五大物流分支）
1、对于包装器具管理而言 ， 数字孪生技术可以帮助我们设计新型材料 ， 从而减少物流包装带来的环境污染和浪费 。 这一点在国家推出“限塑令”的大前提下显得更为重要 。 哪怕对于非塑料材料 ， 我们也有必要研究：如何让包装材料更经久耐用 ， 以及对环境的污染更小 。 同时 ， 对于可循环包装的运行轨迹进行全程跟踪和大数据分析 ， 也是数字孪生的重要课题之一 。
2、对于航运领域而言：我们可以对某些高价值货物的运输过程进行数字化追踪 ， 全流程记录货物所处的温度、湿度环境以及受冲击/碰撞情况等 ， 从而确定承运方是否按照约定的条件对货物进行了保护 。 一旦出现货物损坏 ， 也有足够的证据来支持理赔操作 。 此外：把远洋货轮本身当作数字孪生的建模追踪对象 ， 有助于监控其运输时效 ， 并预防船只的抛锚、失火等事故 。
3、对于全球/全国范围内的物流网络运作来说：新一代地理信息系统（GIS）给数字化物流提供了前所未有的机遇 。 在宏观设计层面 ， 民用地图的精度达到了前所未有的程度 ， 并且还推出物流专用的货运版地图 ， 显示出货运卡车在城市每个区域的限行状况等 。 这有助于制定更精细的物流规划方案 。 在微观运作方面 ， 对于车辆/货物的精确跟踪 ， 也有利于在每日运作中制定更优的决策 。
4、拜数字孪生所赐 ， 物流基础设施的管理水平也更高了：除了广义的地理信息系统之外 ， 我们还可以为某个具体的港口/机场建立孪生模型 ， 实时监控和分析其运作情况 ， 预测未来一段时间内的海运/航空班次准点率等 。 并且 ， 不用大兴土木作实体建造 ， 就可以分析出未来5-10年的最优改建方案 。
5、仓库/物流中心的运营 ， 数字孪生技术也能提供很多帮助 。 在低成本传感器和大数据技术的支持下 ， 我们可以对仓库各个库区的应用情况了如指掌 ， 并且能够建立3D模型对其进行描绘 。 哪怕坐在家中 ， 也能掌握每一个货架的实时情况 。 出于培训目的 ， 我们还可以为公司职员配备虚拟现实眼镜 ， 把数字化的仓库栩栩如生地展现在他们眼前 。


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