基于數字孿生技術的供應鏈管理應用研究

張 淦

(天津工業大學經濟與管理學院 天津 300387)

一、引言

在當前的商業時代中，供應鏈的運行會產生海量數據，而在這些數據的支撐下供應鏈能逐步自我完善，也可以使企業在激烈的競爭環境中脫穎而出。因此，一些具有前瞻性的企業開始考慮將數字孿生(Digital Twin，DT)概念應用于供應鏈管理。而所謂數字孿生，其實就是指將現實世界中的實體或系統的數字化表示，讓其可視化，而可以制造出把所有組織形態使用虛擬軟件表示的組織稱作組織的數字孿生(Digital Twin Organizations，DTO)。在現代科技的支撐下，供應鏈運營領域發生了巨大變化，供應鏈中的所有物品基本都可以實時跟蹤，且由此產生的數字信息可以被第三方企業查看，這導致其在發展過程中會出現海量數據，所以，供應鏈企業如何利用這些數據實時優化供應鏈并處理應急情況，是供應鏈管理領域重要的課題之一。而將數字孿生技術應用到的供應鏈管理中的水平高低會對供應鏈的業務流程、運營、員工、合作伙伴和客戶的決策準確性產生影響，因此，本文對基于數字孿生技術的供應鏈管理進行研究。

二、基于數字孿生技術的供應鏈管理應用

數字孿生幾乎能將物理對象的實時狀態展示出來。使用特定應用程序，可以將具體對象的實時狀態可視化，同時將3D模型與實時數據相結合，在現有仿真模型和孿生新模型的支持下實現不同程度上的仿真。

(一)基于數字孿生技術的供應鏈管理應用現狀

1.供應鏈管理現狀分析

在傳統供應鏈管理模式中，經常因信息掌握不及時而導致決策失誤，供應鏈系統復雜、效率低、響應速度慢等問題，而供應鏈系統本身具備的復雜性及運行效率的高低會讓其運行過程出現許多無法預計的風險。面對供應鏈中信息流、物流、資金流產生的海量數據，傳統方法并沒有合適的方法來解決其存在的問題和挑戰，因此在進入數字化時代后，仿真技術成為供應鏈管理相關人員為解決傳統方式的遺留問題，選擇了數其他常用且高效的工具，比如仿真技術。而仿真技術雖然一定程度上實現了供應鏈可視化，但在智能時代，大數據的出現意味著仿真技術需要不斷提升與改進。

盡管當前的仿真技術在供應鏈管理中應用廣泛，但都是優化其中的部分問題，這就意味著，在對整個以變化及復雜為特性的供應鏈物流系統進行仿真建模時還存在許多問題。而數字孿生技術的問世，讓仿真技術的應用范圍進一步被擴大，不再只是局限在產品的遠程診斷、智能維護、共享服務方面，還在流程的動態優化等領域也有了用武之地。

通過供應鏈數字孿生技術，可以很方便的創建組織內部流程鏡像，同時能為供應鏈上的企業提供對應的業務數據，從而完成供應鏈循環的構建，更好的為供應鏈網絡的調整提供幫助，同時提高端到端供應鏈的可視性和透明度，為各個產品線的供應鏈和基準流程設定標準做出明智決策提供幫助，以便改善物流效率。運用數字孿生技術中的模型可以更方便快捷的發現產生故障或出現異常的供應鏈，同時完成實時跟蹤監控，確保供應鏈的正確運行，即及時掌握信息，加快響應速度，進一步提高供應鏈效率。基于數字孿生技術將供應鏈客戶進行細分，為每個客戶創建個人資料，這也就是模型的創建過程，同時能對每個客戶的供應鏈流程執行情況進行評估，提出物理資源和人力資源的最佳利用方案。基于數字孿生技術對現有供應鏈管理的助力和賦能，使很多企業對供應鏈數字孿生技術躍躍欲試。

2.數字孿生技術在供應鏈管理中的應用案例

目前，已有企業將數字孿生技術應用于供應鏈管理中，如世界上最大的軸承制造商SKF，其就在整個分銷網絡中構建了一個數字孿生模型，包括800多個SKU的主要數據，涵蓋5個不同系統的40個安裝單元。數字孿生技術使該公司的區域化模型轉變為全球綜合規劃模型。根據數字孿生技術提供的數據可視性和完全性，供應鏈規劃人員能夠更好地進行全球化的決策(參見圖1)。

圖1 供應鏈數字孿生各要素關系

博歇爾等在其報告中指出了數字孿生技術在優化供應鏈網絡方面的優勢：

第一，實時在線的敏捷性。基于實時供應鏈運行數據，可提高供應鏈決策的速度，在其面對不斷變化的環境和難以預見的情況時，能夠快速響應。第二，通信與協作。供應鏈組織與供應商、合作伙伴和客戶可以實現實時通信與協作，根據可靠的最新數據做出決策。第三，點到點的可視化。數字孿生技術可以隨時檢測整個供應鏈，實現對其績效關鍵方面的可視化管理。這種可視化可以跟蹤物料流、掌握進度以及平衡供需。這些優勢同時可提高客戶參與度。在上述優勢的支持下，數字孿生技術可以將供應鏈運行的實際變化轉變為數字信息，為供應鏈企業提供其供應網絡運行方式的全球化運營圖，縮短供應鏈的反應時間，使企業更有效地滿足消費者的需求。

(二)供應鏈數字孿生技術面臨的挑戰

(1)關于供應鏈節點數據采集供應鏈本質上是一個復雜、協調和自適應的系統，其能同時在多個生產方向上流動。而供應鏈數字孿生技術的使用關鍵在于細節，且數據收集可行與否及數據采集的精確度都會在某些層面都要受到應鏈數據收集軟件產生的答案及數據決策的影響。

首先，需要明確供應鏈數據采集的范圍。供應鏈數字孿生的關鍵技術是整個供應鏈的建模。則數字孿生必須根據經濟架構(收入、利潤、投資回報率、成本優化)來衡量業務概念和模型，并在產品服務推出時掌控進程。其中供應鏈業務財務和運營部分數據還需要參考銷售和運營計劃等方面的數據。

其次，數字孿生形成的關鍵是模型和相關數據的配對。從技術角度看，軟件要對供應鏈數據產生作用的前提就是其具備協調性，而這就意味著必須考慮許多數據類型，包括從傳統的供應鏈輸入到非傳統的公司來源(如CRM數據)，甚至是非結構化的在線數據，這些數據都會影響需求感知。而傳統企業的ERP數據或excel表格數據都不能完成這一目標，且環境及其運作方式也會對數據產生影響，的數據至關重要，如果沒有數據則無法驗證模型，并使所有預測和決策都產生變化。同時，要對數據進行隨時更新，保障數據含義的一致性。

當然，仍有許多未解決的數據采集問題，例如缺少數字孿生的標準、數據的所有權問題以及非常重要的數據濫用和安全問題等，這些都是亟待解決的重點問題。

(2)關于供應鏈系統建模環境從供應鏈系統的復雜角度對數字孿生技術在發展過程中面臨的挑戰進行分析：

第一，需要對系統建模工具進行重新設計和優化。傳統的建模軟件在實際操作時并不可以為當前流行的傳感器及物聯網數據處理要求維持統一性，這就需要采用軟件對其進行進一步處理和加工，以確保其能跟上當前階段的實際發展需求，且能重新設計、構建以及操作相關業務。

第二，面向供應鏈管理的數字孿生建模環境應具備可擴展性，其中包括數據可擴展性和功能可擴展性。在數字孿生中，一旦有新的數據源可用時，該模型如何擴展是亟待解決的問題。真實的供應鏈系統模型涉及很多組件和要素，并且可能在較短時間內變得更加復雜。因此數字孿生模型應能擴展到多個領域。例如，供應鏈分析可以從倉庫和零售業務建模中受益。但是，對這些環境進行建模可能需要采用不同的數據和方法。將復雜且不同的流程和操作結合起來需要靈活的建模環境，理想情況是能夠連接不同的建模方法。

三、基于數字孿生技術的供應鏈管理應用建議

(1)實現數字孿生中的模型與現實交互總體來看，數字孿生涵蓋了整個供應鏈業務流程范圍。在其應用的整個過程中，不管是人類行為方式，還是數字建模決策，其最終目標都是促使決策人做出更加正確的決策。當前，數字孿生可以在某些方面實現自我的預測和優化，且其精確性要高于其他的一般模型。而物聯網技術的持續發展為數字孿生技術在供應鏈中的應用及進一步發展奠定了基礎，企業在將數字孿生與供應鏈結合時，可以運用傳感器或者物聯網技術收集大量數據，從而實現數字孿生中的模型與現實之間的交互，數字孿生的運用水準可以被視為改善業務運營和提高競爭優勢的重要因素。

(2)供應鏈管理利益相關者必須盡早參與數字孿生開發數字孿生技術在企業供應鏈管理中所發揮的作用越來越大，為了更好地實現企業的進步和發展，制造商會對每一個客戶或者產品進行數字孿生的創建。在這種情況下，供應鏈管理利益相關者必須盡早參與數字孿生的開發過程，并從全球化角度定義和優化數字孿生項目和產品。從本文角度上來說，供應鏈管理與數字孿生相結合，其根本內容是托運人、貨運代理商體積承運商等供應鏈節點與企業全球貿易可視化價值的結合，是相關人員獲取利益的關鍵，能夠為企業的進步和發展創造更大的價值。

四、結語

目前，我國經濟社會已進入數字化時代，并且以數據為主要原動力，國家智能物流骨干網建設也要通過數據來驅動網絡運營，逐漸實現物流物理網絡以及物流數字網絡虛擬工作，這些都需要合適的數字孿生技術，在此發展背景之下，本文以數字孿生技術為基礎，對企業的供應鏈管理應用工作進行研究，提出在數字孿生技術的幫助下，供應鏈能夠創造更大的價值和具有巨大潛力。