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        物流資訊

        物流和供應鏈中的“數字孿生”技術應用

        發布時間:2020-10-19 發布者:交投物流 閱讀 : 541

        【導讀】數字孿生(DigitalTwin)的概念,近年來逐漸為各大公司、行業所重視,并在研發、生產、物流等環節廣泛應用。數字孿生的最新內涵是什么?它的普及對于物流和供應鏈又有何影響?

        數字孿生的基本特征

        早在2002年,“數字孿生”由Dr. Grieves首先提出,并不斷豐富和發展。它是一種將實體世界和虛擬數字世界緊密聯系的技術。在先進數字科技的支持下,在計算機里面可以精確反映物體(如某個工業產品)的當前狀態,記錄其歷史發展過程,并對其未來進行預測。

        由于數字孿生實現了數字世界和物理世界之間的高度匹配,所以又被稱為“數字雙胞胎”。它既可以描繪原子的運動,也可以在計算機中跟蹤一個人的生老病死歷程,甚至模擬一座城市/一個國家發展的生命周期。當然,還可以用來刻畫物流和供應鏈的運作。

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        (圖1 仿真技術逐步進化成了今天的“數字孿生”,圖片來源:DHL研究院)

        數字孿生和仿真(Simulation)有著密切的聯系。DHL研究院認為,今天的數字孿生實際上是仿真技術不斷升級的產物。傳統仿真技術,在某種意義上初步實現了數字世界和物理世界的對應:在某個實體產品/服務真正落地之前,就可以在電腦中對其性能作初步的模擬驗證,并根據結果來及時修正方案。

        然而,到了最近的“數字孿生階段”,數字模擬的精度提升到了前所未有的程度(拜計算機科技以及先進傳感器提供的大數據所賜)。信息反饋的方向也不再是單向的“計算機指導實體世界”,而是可以從實體世界反饋到計算機數字世界,再從數字世界到實體:兩者之間循環交互,密不可分,以至于數字版本可以和實際世界“同步成長”。

        相比于傳統仿真而言,數字孿生技術不但性能大為增強,而且成本也逐步下降。許多專家認為,Digital Twin已經到了全面普及的臨界點。其市場份額的年增長率或超過30%。

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        (圖2 Digital Twin背后的虛實映射關系,圖片來源:德勤)

        關于數字和實體世界的“孿生”關系,在圖2中有更加直觀的描述。從物理世界到數字世界,靠的主要是傳感器等數據收集裝置(sensors, actuators);而從數字到物理世界,則依賴于數據管理和分析(analytics)。數字孿生是對物理實體的獨一無二表達,既描述其靜止狀態,也描述其動態行為。并且,還可以從大數據中推測出未來的發展趨勢,為實體提供最優決策支持。

        數字孿生的應用前提

        數字孿生的快速發展,主要依賴于五項關鍵技術:

        1)物聯網(IoT),以低成本傳感器收集實體世界的大量數據;

        2)云計算(Cloud Computing),為大量數據的存儲和處理提供(足夠靈活的)基礎設施支持;

        3)接口標準(API & Open Standards),讓IT開發人員能夠靈活使用外界資源,避免“重復造輪子”,站在巨人肩膀上創新;

        4)人工智能(AI),讓我們能發現大量數據中的規律,作出最優決策;

        5)虛擬現實/增強現實/混合現實(VR/AR/MR):讓數字世界顯得更加“真實”。

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        (圖3 數字孿生基于“解耦”,將對象拆分成足夠小的模塊,

        圖片來源:英諾維盛公司)

        無論傳統仿真,還是強大的數字孿生,其技術應用的前提都是對實體對象進行建模,用數學語言對其進行描繪。而建模的前提則是將對象進行足夠細致的分解,細分之后再組合成一個數字整體(”If you can’t create it, youdon’t understand it ”)。

        對象的分解可以有“橫向”和“縱向”兩個維度。根據著名智能制造專家趙敏老師的論述: “橫向分解”是從生命周期的角度,把實體產品發展的過程劃分成“需求分析”、“方案設計”、“加工制造”等若干個階段,一直到最后的“維護管理”和“產品退役”為止。而“縱向分解”則是在任一時間點,將對象逐層分解為細小的模塊。例如:飛機這樣的大型復雜工業品也可以分為“系統”、“子系統”。?!霸骷?零件”、“原材料”等各個層次,如圖3所示。

        將對象劃分得越細,數字世界的鏡像就會越逼真,并且對數字模型的更新迭代也會更快(每次只需要更新一個小模塊即可)。這和IT領域近年流行的“微服務”理念也是一致的。

        數字孿生的應用領域

        數字孿生應用的領域很廣,圖4中提到的七個方面是較為典型的: 

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        (圖4 數字孿生的七大應用領域)

        1、在生產制造領域,可以用數字孿生對生產過程進行充分模擬,確定最優工藝參數等,從而提高生產質量、降低運營成本。

        2、在材料研發領域,可以對各種不同的材料配置進行分析和比較,預測其性能。

        3、在工業品應用領域,可以對一些大型產品的使用情況進行持續監控,例如航空發動機,或是應用在極端氣候條件下的電力設備——這類產品的“售后”狀況很難通過人力監控,但用數字化手段則可以看得更加清楚。

        4、在醫療健康領域:一方面可以對CT機等大型醫療設備的性能進行仿真和數字化追蹤;另一方面,也可以對植入人體的心臟起搏器等設備作建模分析,甚至為“活的”人體生物組織建立數字鏡像。

        5、在城市基礎設施領域,數字孿生的內涵可大可?。捍蟮秸麄€城市/國家的公共設施運行分析,小到一段鐵軌的變形情況監控。

        6、在能源領域,我們既可以為“硬”的鉆井平臺/發電設備建立維修模型,也可以為“軟”的能耗情況及二氧化碳排放軌跡等建立數字孿生。

        7、在零售電商領域,研究對象則包括服務流程監控,以及對消費品質量的長期追蹤等。

        在物流中的具體應用

        上文提到的數字孿生七大領域,與物流供應鏈有著密切的聯系。一方面,物流和供應鏈對這七大領域的發展起到支持和保障作用;另一方面,這七大領域的技術提升,本身也會促進物流的進步。如圖5所示:

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        (圖5應用數字孿生的五大物流分支)

        1、對于包裝器具管理而言,數字孿生技術可以幫助我們設計新型材料,從而減少物流包裝帶來的環境污染和浪費。這一點在國家推出“限塑令”的大前提下顯得更為重要。哪怕對于非塑料材料,我們也有必要研究:如何讓包裝材料更經久耐用,以及對環境的污染更小。同時,對于可循環包裝的運行軌跡進行全程跟蹤和大數據分析,也是數字孿生的重要課題之一。

        2、對于航運領域而言:我們可以對某些高價值貨物的運輸過程進行數字化追蹤,全流程記錄貨物所處的溫度、濕度環境以及受沖擊/碰撞情況等,從而確定承運方是否按照約定的條件對貨物進行了保護。一旦出現貨物損壞,也有足夠的證據來支持理賠操作。此外:把遠洋貨輪本身當作數字孿生的建模追蹤對象,有助于監控其運輸時效,并預防船只的拋錨、失火等事故。

        3、對于全球/全國范圍內的物流網絡運作來說:新一代地理信息系統(GIS)給數字化物流提供了前所未有的機遇。在宏觀設計層面,民用地圖的精度達到了前所未有的程度,并且還推出物流專用的貨運版地圖,顯示出貨運卡車在城市每個區域的限行狀況等。這有助于制定更精細的物流規劃方案。在微觀運作方面,對于車輛/貨物的精確跟蹤,也有利于在每日運作中制定更優的決策。

        4、拜數字孿生所賜,物流基礎設施的管理水平也更高了:除了廣義的地理信息系統之外,我們還可以為某個具體的港口/機場建立孿生模型,實時監控和分析其運作情況,預測未來一段時間內的海運/航空班次準點率等。并且,不用大興土木作實體建造,就可以分析出未來5-10年的最優改建方案。

        5、倉庫/物流中心的運營,數字孿生技術也能提供很多幫助。在低成本傳感器和大數據技術的支持下,我們可以對倉庫各個庫區的應用情況了如指掌,并且能夠建立3D模型對其進行描繪。哪怕坐在家中,也能掌握每一個貨架的實時情況。出于培訓目的,我們還可以為公司職員配備虛擬現實眼鏡,把數字化的倉庫栩栩如生地展現在他們眼前。

        供應鏈運作是一個端到端的完整過程。單個環節的創新如同珍珠,組合在一起之后就會成為熠熠生輝的項鏈。對于制造業供應鏈而言,數字孿生對各個環節的影響如圖6所示:

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        (圖6 數字孿生對制造業物流各環節的影響)

        1)在入廠物流環節,數字孿生可以讓制造商能夠配置更多種類的產品,來滿足客戶更加多樣化的需求。但是這也帶來了新的挑戰:由于零部件種類更多、運作復雜度大大提高,導致制造商需要在“大規模定制”方面下更多功夫,在定制化運作的同時,仍然保持自己的產品競爭力。同時,在數字孿生技術的幫助下,讓整個供應鏈變得更加透明化。

        2)在廠內物流環節,生產管理者需要更加嚴格地推行精益物流和標準化物流,加強傳感器等技術的應用、并明確數據管理責任。唯有如此,才能確保系統中的數據和實際情況相對應。大批量的物流運作,也會更多地向“小批量、高頻次”方式轉變,以單件流的方式來精確管理零件/半成品/成品。

        3)在售后物流環節,數字孿生技術讓制造商能提供更多的增值服務,從遠程售后支持到預測性維修(通過數據分析來提前預判維修的時間點)。原廠制造商在產品已經賣給客戶之后,仍然需要跟蹤其當前位置、當前狀態,持續收集和分析數據。只有這樣,才能為客戶提供更高質量的售后服務。為此配套的工作還包括:將售后零配件庫存布置在最合適的位置,并持續優化相關的物流服務方式。這一過程會持續到產品生命周期的盡頭:在產品壽終正寢的時候,以最優方式組織逆向回收物流,也屬于數字孿生的范疇之一。

        4)在供應鏈綜合協調的層面:供應鏈運作的優化來源于各個環節的相互協同,來源于端到端的“整體式”數字孿生。數字世界模型需要做到高度透明化,展示出供應鏈各個環節的實時運作狀態及其相互關系——為此要獲得供應商、客戶等外部伙伴的高度配合:需要他們提供準確數據、嚴格遵守流程、并且按照約定來共同維護供應鏈的持續運作、應對可能危機。

        總之:數字孿生對于物流供應鏈運作提出了新的挑戰。為了應用Digital Twin,企業會被逼提升標準化水平、加強精益管理。但是如果能恰當應對,孿生技術本身又有利于提高企業的精準運作水平。所以,數字孿生既是挑戰,也是供應鏈管理者的機遇。

        結語

        數字孿生技術 (DigitalTwin)和仿真有著密切的聯系,但比傳統仿真有著更強的功能。在海量數據的支撐下,數字孿生在物理世界和數字世界之間建立了密切聯系,能對實體產品和服務作全生命周期的追蹤。近年來,它在生產管理、材料研發等多個方面取得了長足的進展,并因而促進物流供應鏈管理水平的提升,把供應鏈數字化提升到新的高度。

        對于數字孿生體來說,虛擬世界和現實世界同步發展,形成了兩條線索:“數字主線”和“物理主線”,如圖7所示。每條主線的發展歷程,反映了實體/服務從產生到最終消亡的整個生命周期。而數字主線和物理主線之間也是密不可分的:數字世界感知物理世界狀態,進行分析和預測,并將決策又反饋到實體,形成循環往復的信息閉環。

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        (圖7 數字孿生包含兩條主線、緊密交織,圖片來源:英諾維盛公司)

        在供應鏈應用中,數字孿生目前面臨如下挑戰:一是要進一步降低技術應用成本;二是要追求(足夠的)模擬精度;三是要將不同合作方的信息系統打通;四是要從源頭保證數據質量;五是要對各方進行培訓,確保企業管理理念和技術相匹配。此外,數字孿生應用中的信息安全/知識產權保護等問題,也必須引起足夠的重視。

        雖然挑戰還很多,但是數字孿生技術已經向我們走來。Gartner在2018年將它列入“十大技術趨勢”之一,而相關應用案例也已經涉及所有工業領域。我們有理由相信:在數字孿生技術的幫助下,物流和供應鏈管理的新時代正加速來臨。

         

        作者 |Victor威斯康星

        來源 |供應鏈4.0


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