到2026年，随着越来越多的企业接受数字化，全球工业4.0市场预计将达到2100亿美元。数字孪生技术制造业数字化转型的首要组成部分之一，因为它可以提高生产力和收入，并改善客户体验。供应链行业的分析师实施数字孪生体，以了解供应链的行为，预测异常情况并提供行动计划。
什么是供应链中的数字孪生？
供应链数字孪生体是真实供应链的虚拟仿真模型，用于分析供应链动态并预测流程成功。数字孪生模型益于计划和已发布工作订单、销售订单、待审批、需求和供应的实时数据和快照。数据是从以下来源收集的：
物联网设备（如传感器）
物流和运输数据库
操作数据库
供应商信息（例如CRM数据、账单、发票）
用户体验（例如在线评论、客户服务票证
为了收集客户体验数据，供应链经理可以依靠网络抓取工具从在线资源（如业务或竞争对手网站、在线列表和分析师评论）中提取实时数据。
数字孪生技术利用的数据主要是历史数据。但是，在某些情况下，数字孪生也可以使用实时数据实时数据是指收集后立即传递的信息。
数字孪生技术如何改变供应链？
供应链数字孪生可以通过以下方式降低供应链成本并提高流程效率：
优化整体供应链流程
数字孪生可以帮助企业了解模式，并对不同流程中的修改结果进行建模：
改进供应链流程的设计测试：供应链中的数字孪生模型通过结果预测，在业务连续性和转型风险发生之前对其进行调节。这些模型可以在流程转型发生之前计算收益、节约和潜在投资回报率例如，企业生成DT模型，通过模拟包含与制造、库存和产品分销相关的数据的各种方案来重新定义全球运营。
监控风险和测试概率：DT允许供应链公司测试和发现紧急情况的最佳行动方案，并在虚拟环境中尝试不同的场景，从而显着提高组织稳定性。
识别瓶颈
DT为整个供应链提供了永久的端到端视图流程和瓶颈，通过少量人工干预促进更敏捷的问题解决。通过收集数据，数字孪生体有助于识别交付各个方面的潜在弱点。例如，装运数字孪生体将依赖于从传感器收集的数据，这些传感器在装运过程中传输更新的数据，并且可以进行分析以发现运输和交付过程中的性能和瓶颈。
数字孪生体在供应链的用例有哪些？
供应链数字孪生体的一些领域可以应用于改进，包括：
规划交通和设施
数字孪生可以评估需求和供应的变化如何影响供应链的物理位置和支持系统，同时向最终客户提供产品和服务。通过利用实时数据，数字孪生体使供应链管理能够更好地规划运输资源。
优化库存
供应链数字孪生以输入来自需求预测流程的数据，以避免缺货，并最大限度地降低生产和仓储的总体成本。因此，它解决了"单梯队"挑战（优化单个仓库中的库存）和"多梯队"挑战（优化整个网络的库存）。
预测包装材料的性能
当应用于包装时，数字孪生体可以模拟包装形状和包装材料，以便在部署之前测试缺陷，这不仅降低了财务成本，而且降低了环境成本。
供应链数字孪生体面临的挑战是什么？
数据质量
为了生成供应链系统的数字孪生体，应该清理和整理从各种来源提取的数据，以修复重复和缺失的数据。虽然数据质量是至关重要的一部分，而且似乎具有挑战性，但公司可以利用数据转换工具和数据挖掘工具，使用人工智能和机器学习ML）来提高数据质量。
技术采用
在技术接受程度方面，商业实践存在差异。在农业等一些部门，产品技术很复杂，基础设施并不总是很清楚。然而，越来越多的企业正在通过采用新技术进行转型，并承诺这个问题可能很快就会得到解决。
