出品｜虎嗅智库

作者｜关舒丹

头图｜视觉中国

当今世界的供应链更复杂，也更脆弱。

例如，2020年以来，持续爆发的新冠疫情不断裹挟整条网络，造成诸如供应短缺、采购受限、物流延误和需求锐减等重大影响，很多企业由于停产导致供应短缺，被迫中断运营。

为保护供应链的有效运行，企业需要持续监控疫情发展态势、还有库存、物流中心以及上下游的各方运营情况，并针对变化作出及时响应。但供应链网络结构复杂、环节众多，传统规划手段无法考虑现实中繁杂的运营规则和各种动态随机性因素。如果我们能有一套系统，不但可以在部署之前验证规划的有效性，还能通过智能寻优来找出最佳路径，达到“闭门造车、出门合辙”的效果，何乐而不为？

为设计这套系统，业界把目光投向了一种技术思路：数字孪生。

数字孪生的出现，能在一张底图上将割裂断点的各要素集成起来，按照应用需求将各个条线能力进行协同，管理者以“上帝视角”进行预测、规划及管理，有效解决供应链痛难点问题。

虎嗅智库研究团队发布了《数字孪生在供应链领域中的应用研究》报告，提出技术如何驱动价值创造、企业典型实际应用及技术部署六位一体方法论，期望能让企业在技术选择上少走弯路 ，技术投资更具回报。 

该报告首发于虎嗅智库，以下为文章内容及观点节选。

点击文末【报告原文】查看完整版报告

• 供应链的“虚拟副本”

数字孪生的本质是技术集成，数字供应链孪生是基于供应链业务而构建的一个复杂巨系统。其结构可分为两个世界和三个层次。两个世界是现实世界和虚拟世界，三个层次为物理层、分析层和模型层，每一层都是对前面各层功能的丰富和拓展：于物理层，可将供应链网络、计划和执行、组织形态等展示出来；于分析层，可对物理层的供应链进行全要素数据化；于模型层，决策者可根据分析层的输出结果做相应的规划、预警、计划及运营。

图：数字供应链孪生概念体系框架

来源：罗戈研究、虎嗅智库

• 数字孪生价值创造

对于即将或已开启数字化进程的企业而言，需重点考虑投资数字孪生可产生的收益及价值。虎嗅智库认为，探讨数字孪生运用于供应链的商业价值，企业首先需考虑与细分场景动态相关问题（如下表所示），并开发相应的应用程序，从而提供解决方案。

表：数字孪生应用于供应链的商业价值

来源：罗戈研究、虎嗅智库

• 数字孪生应用于供应链案例

京东物流将数字孪生应用于主打的“618”活动当中。应用场景的最大特点是极度考验物流配送能力，涉及的物流网络复杂多变，订单量包裹规模骤增且分布零散。在此场景中，订单中断路线重新规划及提前预测物流节点到货量是非常典型的案例。

第一案例：当大促赶上疫情封闭，某些分拣场地或线路突然失效，原有部分订单走货路径发生中断，物品无法向下游发货，这就导致京东需要重新配置供应链网络。策略包括备选已有路线和开辟新路线。京东物流的数字孪生供应链平台能全面考虑各类目标、迅速模拟和优化不同策略。具体步骤是先创建模型，尽可能准确映射真实环境，接着刻画当前业务状态，设定候选计划，最终进行结果分析与方案预演。通过在孪生平台重新规划网络，大促期间订单妥投率能达到98%以上。

第二案例：大促期间需求波动，全国多个运输网络、各个物流节点的到货量短期内剧烈波动。在这种情况下，如何对物流节点的到货量进行提前预测，避免分拣、中转场等地的生产受到影响。京东物流借助数字孪生平台，可以掌握每一票包裹的“一举一动”。具体做法是先输入订单、各个中间节点的关键参数和线路信息，预演车辆到达、包裹分拣等关键事件，在分钟级粒度下收集场地到货量指标，借由分布式仿真推进技术，最终给出各个网络节点的预测结果。业务员将结果与历史数据进行校验比对，一致率可达90%以上，有效降低大促期间上百个场地的运营风险。

• 数字孪生部署“六步走”

企业在初次应用数字孪生技术时，可能会感到无从下手，虎嗅智库总结了部分企业的成功经验，可助力企业开启数字孪生之旅，提高应用成功率。建企业可循此摸索前进，逐步扩大用例范围及复杂性。

图：技术应用方部署数字供应链孪生流程图

来源：虎嗅智库

（1）变革决心。高层需要有技术驱动管理理念，其中包括价值认知、战略意图、变革决心等。对于很多企业来讲，信息化实施项目通常被戏称为“一把手工程”，全靠领导拍案决定。

（2）界定范围。虽然企业类型各有不同，但通常界定使用数字孪生的项目范围，一般切入用户供应链痛点的高价值应用场景，具备易落地、可推广等特性。

（3）评估方案。企业集中召开构思会议，由运营、业务及技术领导层成员共同推进评估过程，这一做法可以筛除期望过高的方案，避免资源浪费。

（4）确定流程。管理者需要重点考量：该业务流程的目标是什么？它是企业内还是企业间的业务？该业务的标准流程是什么？决策频率如何？在每一步的执行中，具体哪个企业或者部门需要作出决策或采取相关行动？应该如何评价业务流程的绩效？ 

（5）试运行项目。通过敏捷迭代周期，将项目迅速投入试行，并加速学习进程，并通过有效管理风险实现投资收益的最大化。 

（6）实现流程工业化。在试运行项目有所斩获后，可立即运用现有工具、技术与脚本，将数字孪生开发与部署流程工业化。

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