作者｜關舒丹

當今世界的供應鏈更復雜，也更脆弱。

例如，2020年以來，持續爆發的新冠疫情不斷裹挾整條網絡，造成諸如供應短缺、采購受限、物流延誤和需求銳減等重大影響，很多企業由于停產導致供應短缺，被迫中斷運營。

(資料圖片)

為保護供應鏈的有效運行，企業需要持續監控疫情發展態勢、還有庫存、物流中心以及上下游的各方運營情況，并針對變化作出及時響應。但供應鏈網絡結構復雜、環節眾多，傳統規劃手段無法考慮現實中繁雜的運營規則和各種動態隨機性因素。如果我們能有一套系統，不但可以在部署之前驗證規劃的有效性，還能通過智能尋優來找出最佳路徑，達到“閉門造車、出門合轍”的效果，何樂而不為？

為設計這套系統，業界把目光投向了一種技術思路：數字孿生。

數字孿生的出現，能在一張底圖上將割裂斷點的各要素集成起來，按照應用需求將各個條線能力進行協同，管理者以“上帝視角”進行預測、規劃及管理，有效解決供應鏈痛難點問題。

虎嗅智庫研究團隊發布了《數字孿生在供應鏈領域中的應用研究》報告，提出技術如何驅動價值創造、企業典型實際應用及技術部署六位一體方法論，期望能讓企業在技術選擇上少走彎路 ，技術投資更具回報。

該報告首發于虎嗅智庫，以下為文章內容及觀點節選。

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供應鏈的“虛擬副本”

數字孿生的本質是技術集成，數字供應鏈孿生是基于供應鏈業務而構建的一個復雜巨系統。其結構可分為兩個世界和三個層次。兩個世界是現實世界和虛擬世界，三個層次為物理層、分析層和模型層，每一層都是對前面各層功能的豐富和拓展：于物理層，可將供應鏈網絡、計劃和執行、組織形態等展示出來；于分析層，可對物理層的供應鏈進行全要素數據化；于模型層，決策者可根據分析層的輸出結果做相應的規劃、預警、計劃及運營。

圖：數字供應鏈孿生概念體系框架

來源：羅戈研究、虎嗅智庫

數字孿生價值創造

對于即將或已開啟數字化進程的企業而言，需重點考慮投資數字孿生可產生的收益及價值。虎嗅智庫認為，探討數字孿生運用于供應鏈的商業價值，企業首先需考慮與細分場景動態相關問題（如下表所示），并開發相應的應用程序，從而提供解決方案。

表：數字孿生應用于供應鏈的商業價值

來源：羅戈研究、虎嗅智庫

數字孿生應用于供應鏈案例

京東物流將數字孿生應用于主打的“618”活動當中。應用場景的最大特點是極度考驗物流配送能力，涉及的物流網絡復雜多變，訂單量包裹規模驟增且分布零散。在此場景中，訂單中斷路線重新規劃及提前預測物流節點到貨量是非常典型的案例。

第一案例：當大促趕上疫情封閉，某些分揀場地或線路突然失效，原有部分訂單走貨路徑發生中斷，物品無法向下游發貨，這就導致京東需要重新配置供應鏈網絡。策略包括備選已有路線和開辟新路線。京東物流的數字孿生供應鏈平臺能全面考慮各類目標、迅速模擬和優化不同策略。具體步驟是先創建模型，盡可能準確映射真實環境，接著刻畫當前業務狀態，設定候選計劃，最終進行結果分析與方案預演。通過在孿生平臺重新規劃網絡，大促期間訂單妥投率能達到98%以上。

第二案例：大促期間需求波動，全國多個運輸網絡、各個物流節點的到貨量短期內劇烈波動。在這種情況下，如何對物流節點的到貨量進行提前預測，避免分揀、中轉場等地的生產受到影響。京東物流借助數字孿生平臺，可以掌握每一票包裹的“一舉一動”。具體做法是先輸入訂單、各個中間節點的關鍵參數和線路信息，預演車輛到達、包裹分揀等關鍵事件，在分鐘級粒度下收集場地到貨量指標，借由分布式仿真推進技術，最終給出各個網絡節點的預測結果。業務員將結果與歷史數據進行校驗比對，一致率可達90%以上，有效降低大促期間上百個場地的運營風險。

數字孿生部署“六步走”

企業在初次應用數字孿生技術時，可能會感到無從下手，虎嗅智庫總結了部分企業的成功經驗，可助力企業開啟數字孿生之旅，提高應用成功率。建企業可循此摸索前進，逐步擴大用例范圍及復雜性。

圖：技術應用方部署數字供應鏈孿生流程圖

來源：虎嗅智庫

（1）變革決心。高層需要有技術驅動管理理念，其中包括價值認知、戰略意圖、變革決心等。對于很多企業來講，信息化實施項目通常被戲稱為“一把手工程”，全靠領導拍案決定。

（2）界定范圍。雖然企業類型各有不同，但通常界定使用數字孿生的項目范圍，一般切入用戶供應鏈痛點的高價值應用場景，具備易落地、可推廣等特性。

（3）評估方案。企業集中召開構思會議，由運營、業務及技術領導層成員共同推進評估過程，這一做法可以篩除期望過高的方案，避免資源浪費。

（4）確定流程。管理者需要重點考量：該業務流程的目標是什么？它是企業內還是企業間的業務？該業務的標準流程是什么？決策頻率如何？在每一步的執行中，具體哪個企業或者部門需要作出決策或采取相關行動？應該如何評價業務流程的績效？

（5）試運行項目。通過敏捷迭代周期，將項目迅速投入試行，并加速學習進程，并通過有效管理風險實現投資收益的最大化。

（6）實現流程工業化。在試運行項目有所斬獲后，可立即運用現有工具、技術與腳本，將數字孿生開發與部署流程工業化。

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