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在进行本文主要内容前，我们首先需要梳理两回事：什么叫数字孪生？什么是物流？

什么叫数字孪生
数字孪生早已在各行业里都被反复提及数次，我们可以把它了解看作是“照镜”，但是比“照镜”又多了一些具体内容。数字孪生关键在于一种“投射”，是真实的世界中的事情在网站空间中的投射，主要包括物理上的构造，事情状况和个人行为的改变。那些真实的世界中没有明确形态事情，也可以通过数据信息的方式记述下全部的历史时间个人行为。这就是一个“照镜”的一个过程。比“照镜”更重要的是，通过这个历史记录的沉淀，数字孪生可以基于过去的工作经验去分析，精确预测未来的个人行为。

什么叫物流
大众对物流的认知估计就是做快递，或是送外卖的。的确，物流就是这样一种把货物从发货产地送至收信人手上配送的个人行为。

百科中对物流有如下界定：
物流是供应链管理活动一部分，能够满足用户需要但对产品、服务性消费和相关信息从产地到消费地高效率、降低成本流动性和储存开展的计划、执行和控制的一个过程。

物流的一个过程包含两个部分具体内容，一部分是货物流动，另一部分是信息流动性。“货物流动”很容易理解，便是你购买的商品经了一道又一道的副本，最后到达你手里的全过程。“信息流动性“是和”货物流动“同歩所发生的，它记载了货物每一次情况转变时间和统计数据，使物流全过程可以被追朔。

基于这些数据实施的物流管理方法，是对于物流工作进行方案、机构、指引、融洽、操纵和指导，使各类物流主题活动完成最理想的协调与相互配合，从而降低物流成本费，提升物流高效率和社会效益。（由来：百科）

确定了这两个概念，不妨先捋一下在订单支付结束后发生什么事，然后来探讨数字孪生在每一个重要节点的应用落地。

Step 1. 订单管理
Step 2. 仓库挑拣
Step 3. 产品包装
Step 4. 货物运送
Step 5. 集散点分离
Step 6. 货物运送
Step 7. 最后一公里配送
Step 8. 交货查收

注：这里“step 1订单管理”将被视为订单支付后的卖家剩下工作中，没有在此次物流环节探讨范围之内。

Step 2. 仓库挑拣
——仓库和快递分拣中心的数字孪生

仓库和快递分拣中心数字孪生有一个特点——规模宏大。它是以仓库或是快递分拣中心的3D实体模型为载体，并搭载了服务平台收集到的IoT数据信息、实时库存和经营产生的数据，比如货物大小、总数、部位、需求等。这种即时信息的投射能够帮助管理人员迅速更全面地把握仓库或是快递分拣中心现阶段的运营状况。

在这些信息累计到一定程度后再去开展仓库经营仿真模拟，就可更加真实地反映变更后的状况。例如在开展仓库设备变更前，应用数字孪生系统实现仿真模拟，能使设备管理者检测和评估合理布局变更、或是引进新机器和新技术的潜在影响。进而助力企业做出正确的决策，在保证仓库货运量的从而降低不必要的浪费。

除开宏观层面的优化调度，数字孪生还能够安装战地，赋能一线职工。依靠智能穿戴设备如HoloLens，来布署虚拟现实技术专用工具，协助一线员工提高工作效率。例如识别二维码或条形码表明货物信息进行挑拣，通过大数据测算最好前去路经并且以AR的方式呈现等。在车箱拣取运送情景，AR近视眼镜会自动识别小箱子里的条码或二维码，进行货物拣取确定。

Step 3. 产品包装——外包装盒的数字孪生

一个物理学商品通常包括产品自身及其外包装盒，通过物流运输商品则可以再加一层外包装盒。小物件货物一般会集中化放入一个更大更牢固的盒里去满足长途货运里的规范化管理。例如适用铁路货运，国际海运的海运集装箱，适用加工厂间运送零配件的板条箱。目前的技术能够通过扫描外包装上的条码来跟踪“包装盒子”的历史足迹。另外再根据纪录使用时间和日常查验来判断该外包装能否继续应用。

数字孪生能够帮助减少判断时间，同时提供更科学的计划方案。利用3D扫描成像专用工具，能快速建立外包装盒的数字孪生。通过与预先设定数据库的特点进行比较，快速鉴别存不存在凹坑和裂缝等潜在问题。再根据历史足迹信息，就可提供相关什么时候应当维修或者进行报废申请的决策。此外，根据归纳历史记录，也有助于发觉运输过程中什么地方最容易发生安全事故，进而针对性地对这几个地方进行改善，精益供应链。

Step 4&6&7 货物运送
——运输过程中的数字孪生&自然地理信息的数字孪生

运送比较敏感的高价值商品，比如药品高精密电子元器件，一般会用到带一个能监控气温变化，外包装方位，冲击震动的传感器。最新一代的传感器给予越来越多数据值，能够运输过程中进行连续的数据传输。以roambee感应器为例子，依据roambee官方网站所显示，它不用网络基础架构，就可传送实时定位信息、实时温度情况，适用供应链中新项目级可视性、供应链控制塔、现代物流情景。

这些信息让运送流程可视化，这也让供应链管理端对端信息追朔可共享，完成迅速、更健康的交货，更精准的库存量预测分析。

自然地理信息的数字孪生很大程度上是根据GIS系统软件进行的。GIS不单单是静态数据专题地图。他们还能够合拼可视化数据，比如相关公路交通拥堵情况，道路封闭以及由于独特原因造成的泊车限定信息。GIS甚至能集成化特殊人员和车辆的实时定位信息。

GIS系统软件已经被物流领域广泛采用，比如使用它去方案供货路经，并依据天气状况，拥堵情况及其海港，机场和边境口岸城市的已经知道耽误来判断预计到达时间。自然地理信息的数字孪生都将协助物流服务供应商提升其基本物流互联网，例如通过应用取货方部位，要求方式、配送时间等丰富数据来整体规划配送路经。

Ocado是英国最大的一个B2C电子商务平台，它创立于2000年，短短20年之内凭着优质高效的冷链物流物流技术性，形成了一套与众不同的线上零售经营模式，并不断扩大它美国在线零售的市场份额，给美国传统式知名商场超市Tesco，Sainsbury’s产生不容小觑的威协。Ocado把自己界定为一家科技有限公司，由Ocado内部结构精英团队独立研发的Ocado Smart Platform适用路经优化算法，融合即时信息数据分配订单信息、设计方案派送次序并且为驾驶员整体规划最好路经。

从上表能够看见，每辆车每星期均值配送单量从2009年的121单增至2018年对196单，增加约62%。但在订单数提升的前提下，派送正点率或是较早送到率依然能保持在95%上下。这就不难看出，自然地理信息的数字孪生可以有效提高货物运输配送效率。

Step 5. 集散点分离
物流核心区的数字孪生在物流枢纽，物流个人行为的诸多因素都句式杂糅在一起，而且这些原素远远超过了单一企业范围。比如运载工具货车、船只、飞机场，订单和信息系统软件，及其操控性最强大的——人。当海量数据涌进，多方面权益相融时，不完善的信息系统就会影响到核心区的运营效率，导致错误延迟时间。

新加坡大学协同马来西亚港务正在进行中马来西亚港口码头的数字孪生新项目。数字孪生将助其提升新设施设备管理方法。比如，根据模拟，它能够为一切船舶选择最佳的停靠部位。停车位所选择的依据来自船舶尺寸比例，装卸搬运实际操作所需要的机器设备，空间和时间作业人员。

可是这样的项目有非常大的局限。因为各个部门各公司之间信息却不相通，或是充分考虑信息安全性，难以实现与港务或是其他企业实时共享统计数据。

汇总
现阶段数字孪生并未在物流中获取广泛运用，最少未实现物流全流程的数字孪生。但特殊阶段，很多关键性的适用技术性已经到位。比如上文中提到的，运用仓库和快递分拣中心的数字孪生来实时监控系统厂区内环境破坏；在仓库仓库拣货和电动叉车运载情景，运用AR或是MR应用软件来高效完成工作中；运用感应器来跟踪货物等。小白物流、京东商城物流都是在运用机器学习和高端可视化技术来提升其供应链管理。

可是，将各个环节的数据汇总到一个完整的数字孪生系统内是一项非常繁杂挑战性的工作中。要真正完成物流全流程的数字孪生，需要大量资金分配，自主创新研发团队的人力投入。

此外，数字孪生本身的特性就决定它可能面临诸多挑战，包含怎样处理巨大的数据量，如何推进公司内部乃至全链参加者数字孪生文化教育，怎样在数字化的同时保证网络信息安全。数据支持起数字孪生论的运作，而实际上并非所有数据信息是有用的。这就需要公司需要另外开发系统来识别去除不太好的数据信息，并且能够对产品质量数据流分析开展规范化管理。

全过程连通数字孪生代表着，从供应商到物流企业自身再从手机客户端都需要融入这一套新的工作模式。物流公司要保证有足够的硬件配置和知识与技能贮备来教育职工实际操作，而且空出充足的学习培训过渡时间。

数字孪生真实事情在网站空间里的投射，故意改动数字孪生有可能会对真正事情造成隐性的毁灭性危害。高效管理公司数字货币安全性也是企业在推动数字孪生的进程中的重要工作与挑战。

在物流领域，最后的数字孪生将成为供应链体系模型：

• 论文参考文献：
  DHL, 2018. Digital Twins in Logistics.
  Ocado,2009-2018B体育. Ocado Annual Report.
  Roambee, 2020. https://www.roambee.com

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