一、引言

数字供应链孪生(digital supply chain twin)作为一项新兴数字技术已经引起了供应链业界、供应链软件提供商、研究者的广泛兴趣和重视。罗戈研究对此项技术做了一系列研究并发表了一系列研究文章和报告。2019年3月罗戈研究在题为《数字化供应链的进展和未来十大趋势》[1]的文章中指出数字供应链孪生是2019年数字化供应链十大发展趋势之一，接着罗戈研究于2019年8月在题为《数字孪生在物流中的应用趋势》[2]的文章中借解析DHL《Digital Twins in Logistics(物流中的数字孪生)》[3]的新趋势报告进一步指出数字孪生在物流中的应用趋势，此外罗戈研究在题为《不容忽视的8大战略性供应链技术趋势》[4]的文章中介绍了Gartner2019年八大供应链战略性技术趋势之一：数字供应链孪生。特别是，罗戈研究在其于2020年7月发表的《数字供应链孪生研究报告》[5]中对数字孪生的概念、发展历史、特征以及新类数字供应链孪生做了全面的介绍和分析。2021年9月出版的专著《数字化供应链：转型升级路线与价值再造实践》[6]中对数字供应链孪生技术作了进一步介绍，并指出了它在生产制造方面的应用前景。本文在此基础上对数字供应链孪生的由来、市场趋势、特征、架构、及其应用场景和商业价值做更深入的研究和分析。

二、数字孪生的发展趋势

数字孪生作为工业4.0的一个战略性的技术趋势，正在逐渐走向成熟并成为主流技术。目前数字孪生没有一个统一的定义，从不同视角人们会给出不同的定义，详细的讨论请见高德纳关于其定义的研究[5]。本文采用高德纳2020年关于数字孪生的定义[5]：“数字孪生是真实世界实体或系统的数字表示。数字孪生的实现是一个封装的软件对象或模型，它反映了一个独特的物理对象，来自多个数字孪生体的数据可以被聚合，以便在多个真实世界实体(如电厂或城市)中形成一个复合视图。”数字孪生的应用逐渐从制造业领域走向各个领域，如智慧城市、能源、物流、供应链等。以下几个著名科技咨询公司的研究引证了数字孪生的发展趋势。

2016年Gartner首先把数字孪生列入物联网超级周期，开启了数字孪生造风的进程[7]。2017年Gartner[8]指出企业要“为数字孪生的冲击做好准备”，并指出“现在数字孪生已经融合了多种因素，使数字孪生的概念成为一种颠覆性趋势，并将在未来五年乃至更长时间内产生越来越广泛和深远的影响。”事实上Gartner预测，到2021年将有一半的大型工业公司使用数字孪生，从而使组织的效率提高10%。

2017年6月至7月，Gartner调查了美国、德国、中国、日本的202位已经提供了物联网解决方案或正在进行物联网项目的受访者，并收集了有关IoT部署最佳实践和开发IoT解决方案的策略信息。该调查显示[9]，在实施物联网项目的组织中有 48% 表示他们已经在使用或计划在 2018年使用数字孪生。到2022年，使用数字孪生的参与组织将增加两倍。Gartner 预测，到2020年，至少 50%年收入超过 50 亿美元的制造商将至少启动一项针对产品或资产的数字孪生计划。调查特别指出数字孪生可以帮助缓解一些关键的供应链挑战。数字孪生投资应以价值链为驱动力，以使产品和资产利益相关者能够以更加结构化和整体的方式来管理产品或资产，如工业机械供应链中的设施。供应链管理人员在提高绩效方面面临的一些挑战，例如缺乏跨职能协作或缺乏整个供应链的可见性。而数字孪生技术可以帮助供应链应对这些挑战。

在2018年Gartner新兴技术炒作周期[10]中，数字孪生在炒作周期的顶峰，并指出要5～10年才趋于成熟(如图1所示)。

图1 Gartner 2018新兴技术炒作周期

然而，数字孪生技术比Gartner 2018预测的成熟周期要来得早些，于是2019年Gartner对这一发展趋势做了一系列的调研和分析：2019年2月Gartner的研究副总裁Benoit Lheureux的研究报告[11]显示数字孪生正在逐渐进入应用的主流，这说明数字孪生技术比预期的更快趋于成熟，并开始被更多领域重视和采用，特别是物流和供应链领域。

2019年9月Gartner的分析师Alfonso Velosa等发表了《市场趋势：软件提供商逐步服务于新兴的数字孪生市场》[12]，研究了值得关注的供应商(报告没有包括欧洲的西门子和中国的供应商)，如表1所示。

表1 Alfonso Velosa，et al.的供应商研究目录(部分)[12]

该报告指出：数字孪生是企业数字业务项目中迅速兴起和发展的一部分，技术和服务提供商需要建立其支持数字孪生的技术能力和产品组合，并加强其进入市场的战略，以建立差异化的价值地位。

上述Gartner的两个研究报告宣告了美国的数字孪生技术造风过程进入市场销售阶段。

根据2017年Accenture针对150家全球领先的通信、媒体、高科技、航空及国防行业公司的高管调研，数字孪生已被绝大多数领先企业纳入中长期战略[13]：90%的受访者所在公司正在对其现有的或新的产品和服务进行应用数字孪生的可行性评估。大多数公司高管认为数字孪生先行者将实现30%的收入增长。Accenture预测数字孪生的技术应用在未来5年内将会翻倍。

Deloitte 2020年最新技术趋势报告[14]中，数字孪生是作为认知和分析最重要的技术趋势。该报告引用MarketsandMarkets[15]和IDC的研究数据表明，对数字孪生技术的探索已经展开：2019年数字孪生市场的价值为38亿美元，预计2025年将增至358 亿美元。六年九倍多的增速，可谓是飞速发展。越来越多地采用物联网和云等新兴技术来实现数字孪生，正推动着数字孪生市场的增长。在医疗保健、航空航天、汽车等行业，数字孪生的前景被看好，这为解决方案提供商和系统集成商提供了巨大的增长机会。

正如Deloitte在2020年最新技术趋势报告中指出：“数字孪生发展势头迅猛，得益于快速发展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物联网传感器、以及更多可用的工具和计算的基础架构等，因此各领域内的大小型企业都可以更多地接触到数字孪生技术。IDC预测到2022年，40%的物联网平台供应商将集成仿真平台、系统和功能来创建数字孪生，70%的制造商将使用该技术进行流程仿真和场景评估。”

根据Grand View Research Inc.的一项新研究[16]，到2028年，全球数字孪生市场规模预计将达到860.9 亿美元。预计 2021年至 2028年的复合年增长率为42.7%。新型冠状病毒肺炎的传播加速在特定的最终用途行业采用数字孪生。为了在遵守社交距离规范的情况下以最少的劳动力数量工作，医疗保健、农业和政府办公室等终端用户行业已在多个国家和地区实施了数字孪生技术。因此，新型冠状病毒肺炎大流行为采用数字孪生提供了动力，以便为未来的任何此类危机做出更好的准备。

三、数字供应链孪生的兴起

不像数字孪生的概念来源于产品设计中的仿真和模拟技术[5]，数字供应链孪生的概念不是直接来源于传统的供应链和物流仿真，而是来源于数字孪生概念的逐渐成熟及其在其他领域的应用推广。

(一)数字供应链孪生的概念

Gartner每年都会发布八大战略性的供应链技术，其研究报告提供了这些技术的成熟度，以及采用这些技术的指南。2019年3月Gartner在发表的《2019年八大供应链战略性技术趋势报告》[13]中第一次定义了数字供应链孪生的概念，并从2019-2021连续三年把它作为八大供应链战略性技术趋势之一(如表2所示)。

表2 高德纳关于“数字供应链孪生”概念的变化(2019-2021)

续表

2019年Gartner在其报告[17]中奠定了数字供应链孪生的概念基础。2020年Gartner特别指出“DSCT是数字主题的一部分，它描述了数字世界和物理世界的日益融合。”到2021年Gartner改“确保该决策在整个供应链”为“确保每个决策在整个网络中水平和垂直对齐”，并强调了“需要以有意义的方式关联数据”才能落于实地。

根据上述概念定义，图2描述了数字供应链孪生的概念和逻辑上的闭环图景。其实，图2已经初步显现出了数字供应链孪生对变革传统供应链的价值。

图2 数字供应链孪生的闭环系统[5]

事实上，在今天全球化、新兴技术冲击、充满竞争和不确定的世界，物理的供应链非常复杂，面临很多挑战，特别是数字化转型的挑战，数字供应链孪生临危受命，应运而生。它将成为应对不确定世界和数字化转型挑战一个重要武器。

数字供应链孪生比一般产品或系统类的实体数字孪生要复杂得多，这是因为物理供应链比一般实体对象要复杂得多，通常物理供应链有两个甚至多个维度，上面的定义是以两个维度来描述它(端到端的供应链)。下节将此数字供应链孪生的概念推广到三个决策的维度。

从横向维度来看，端到端的供应链范围包括了从所有供应商到所有客户的信息流，物流与资金流，涵盖了供应链中所有的产品细节和时间周期。这既是一个物理的供应链网络，更具有时间周期的属性(比如滚动的供应链计划周期)。

从纵向维度来看，从顶层战略、中层战术、到底层执行，供应链管理跨越了组织内部所有的管理层级。比如供应链计划，就会有顶层的集成业务计划，中层的销售和运营计划和底层的生产主计划。

今天大部分供应链流程和软件都是在从供应链管理领域横向或纵向的某个部分建立起的，例如横向有供应商管理(SRM)、仓储管理(WMS)、运输管理(TMS)等，纵向有企业资源计划(ERP)等，每个系统解决一部分供应链管理问题，许多企业的这些系统互不连接，孤岛式运行。横向的企业间也缺乏协同和完整的全数据链条的连接，纵向内部组织也没有完整的协同，这样导致现有的流程和软件很难将供应链管理纵横两个方向上所有要素的最底层细节和概要全部整合在一起，并且可以提供实时级别的管理决策能力。

数字供应链孪生之应运而生，就是企图解决供应链两个维度上的参与方及其系统的完全对接和数据的完整集成，并通过对数据的分析产生数字供应链的洞察，从而提供确保供应链纵横一致的实时或近乎实时的决策，让供应链持续优化。从结构上，数字供应链孪生兄弟可以分为以下两个世界和三个层次(如图3所示)。

图3 数字供应链孪生的三层特征[5]

首先，现实世界，即物理供应链孪生，包含一个物理层：它包括供应网络，供应链的计划执行系统、终端、机器、设施、环境和人，以及供应链管理的组织形态。这一层包括整个供应链及其运营环境所有的数据源。

其次，虚拟世界，即数字供应链孪生，包括两个层次：一是分析层：包括物理供应链的数字表示、外部及环境数据、物联网的实时数据，这些数据经过一个供应链分析大脑的分析，产生洞察、决策和模型，它们将用于指导和优化物理供应链。二是模型层：包括用于物理供应链优化的各种供应链模型，供应链预测模型和计划、运营规划等。

总之，数字供应链孪生不同于一般的数字孪生，也不是简单的计算模型，从整体上和功能上，它具有以下六个特征。

第一，数字供应链孪生是具有智能的“生命”，它不是一个静态的供应链副本。建立它的基础和必要条件是其能最精细和准确地表示供应链，并具有随着世界变化而保持最新状态和支持决策的能力，也就是具有某种学习认知和自适应的能力。

第二，有健康生活的环境。从技术角度来看，需要一种可扩展的数字平台，该平台应为包括供应商和客户在内的整个价值链提供全面且内部一致的数据模型。该平台应允许与企业和外部的多个交易系统进行数据交换，以保持数字孪生的生命和健康。典型的零售商或制造商的世界很有可能在快速变化，而它的数字孪生则需要与物理基础架构和不断变化的业务驱动因素相匹配。

第三，代表并维持现状预测和规划未来。数字化孪生不仅应该能够代表并维持供应链的现状，而且还能够代表并维持其未来。数字孪生应该能够全面评估供应链的战略和战术选择，例如，网络设计、通过投标进行的战略采购、运输购买、季节性提前建造选项、季节性分类选项等。

第四，实现业务流程的表示。数字孪生应能够维护业务规则和运营决策参数，例如目标服务水平、预测准确性、补货/建造频率、履行优先级等。

第五，使决策保持横向一致。可行的数字化孪生应能够使需求、库存、供应、采购、制造、履行和运输之间的决策水平对齐，并结合它们共同产生的价值的财务表示，例如，服务总成本、总着陆成本、总成本利润等。

第六，支持跨多个阶段的纵向一致。数字孪生应该支持战略和战术选择，以影响企业的运营决策，并在多个时间范围内保持垂直一致。数字孪生应该在修改策略和执行计划的方式上反映基础架构的变化，无论是即时的还是计划的。

(二)三决策维度的数字供应链孪生

1.ESG 正在成为供应链中的重要组成部分

ESG(environmental，social and governance)是一个起源于投资界的术语，是指公司的长期健康状况和企业社会责任。因此，它代表了对“可持续性”的更广泛的定义，而不仅仅是对环境的考虑。近年来，标准组织已加紧创建可衡量的基准，公司可用来评估其对ESG规范的遵守情况。

高德纳定义环境，社会和治理(ESG)[21]为一组公司绩效评估标准，这些标准用来评估公司治理机制的健全性以及其有效管理环境和社会影响的能力。ESG数据的示例包括对公司的碳排放，水消耗或违反客户隐私的行为进行量化。机构投资者、证券交易所和董事会越来越多地使用可持续性和社会责任披露信息来探索公司的ESG风险因素管理与其业务绩效之间的关系。

对消费者、机构投资者和公司而言，ESG格局日益重要。ESG已经成为领先公司的供应链战略。高德纳指出2021年每个公司都需要ESG数据战略，首席供应链官将面临如何提供准确的ESG数据的挑战。该战略将提高供应链的透明度并加强与投资者、客户和非政府组织的关系。

ESG一直对企业运营，尤其是供应链至关重要——至少在理论上如此。但是，随着公司意识到他们的利益远远超出了股东的利益，这个话题在今天变得越来越重要。“ ESG”成为讨论问题的“一揽子计划”，这些问题不仅影响企业利润，还影响工人、消费者和地球。

2.基于ESG的高德纳供应链排名前25方法论

“Gartner供应链排名前25位”到2021年已经是第17年，它主要进行识别、庆祝和介绍卓越供应链的实例。为了从世界上千优秀供应链公司中选拔供应链领导者中的25位佼佼者，高德纳制定了《高德纳供应链排名前25方法论》[22]，其评选的方法包括量化业务数据部分和非量化的意见数据。供应链排名前25位的量化部分由三个财务指标和一个企业社会责任指标组成，两者相结合以创建加权平均分，该分数代表公司综合分数的50%。以下是使用的指标及其计算方式的列表，所有财务数据均取自每个公司的年度报告。

实物资产收益率(ROPA)：营业收入/(净资产和设备+年末存货)；存货周转率：销货成本/存货；收入增长：与上一年相比的收入变化；环境、社会与治理(ESG)：第三方ESG指标。

然而，高德纳的方法论在2020有一个重大的量化指标更新(如表3[23]所示)：库存周转率的权重从10%降至5%；社会责任标准从CSR改为更全面更合理的标准ESG，权重从10%增至15%。

表3 高德纳方法论量化指标变化(2019-2020)

社会责任标准和权重的改变充分说明了供应链的领导力要更注重社会责任。每个公司都要致力于经营在其供应链运营和核心战略中解决社会、环境、道德人权和消费者关注的问题的供应链。

高德纳的方法论在2021年又有一个重大更新[24]：与温室气体(GHG)排放有关的科学目标[25](science based targets，SBT)的设定将被添加到环境、社会和治理(ESG)部分，以此作为承诺的表示。如前所述，在2021年ESG得分必须大于零，公司才有资格进入供应链前25名研究。

高德纳的这一改变表明：任何供应链组织必须高度重视减碳脱碳，对气候环境问题负责；并且指明了如何科学设置和达到减碳脱碳的目标。

Gartner供应链排名前25位必须在达到减排目标和气候行动方面具有强的领导力。

3.以ESG为新决策维度的三决策维度数字供应链孪生

笔者最早在2021年3月发表于罗戈网的《供应链零碳转型综合研究报告》[26]中把高德纳定义的纵横两个维度决策的概念扩展到三个决策维度的数字供应链孪生(如图4所示)，这第三个决策维度就是供应链的ESG。

图4 三决策维度的数字供应链孪生

此处物理的供应链不仅包括了它的运营环境——供应链网络，而且包含了它所处的地球大环境——气候变化、人类社会等以及它产生的影响(碳排放、合规、社会责任等)。而与其对应的数字供应链孪生则不仅包括所有物理供应链所产生的运营数据，而且包括了以ESG为指标的所有环境社会治理的数据。因此这个三决策维度的数字供应链孪生可以定义为“数字供应链孪生是物理(通常是多企业的供应链网络和它所处的地球环境及社会)供应链的数字表示。它是根据粒度数据构建的，以形成动态、同步、实时和分时段的表示。数字孪生代表数据对象和实体之间的各种关联，最终描述和构成端到端物理供应链的集成运作方式，及其对地球环境及人类社会的影响。它是对物理供应链整个运营网络和其地球环境及人类社会影响做出决策的基础，并确保该决策在供应链网络的横向和纵向两个维度上对齐，以及在ESG的维度上可持续性改进。数字供应链孪生来源于整个供应链及其运营环境和ESG的所有相关数据。”

基于上述定义，数字供应链孪生将从以下三个维度来思考并给物理供应链提供决策和指导物理供应链行动：在供应链网络横向上使所有流程和其参与者的决策上保持一致，即高度横向协同；在纵向上使供应链内部各个部门和组织决策上保持一致，即高度纵向协同；在ESG的维度上保证上面两个维度的决策使供应链网络运营可持续性发展，并且使ESG指标可持续改进。

此外，有关ESG维度的要素将补充到图2和图3中。如在图3中，物理层添加供应链对ESG的影响行为，以及所有有关的ESG数据源；分析层中，物理供应链的表示包括ESG，且外部数据包括ESG数据；模型层包括ESG状态模型和可持续性发展模型。

综上所述，数字供应链孪生是一类特殊的数字孪生，它的物理对象是一个复杂的人机生态系统——现代的供应链。它具有的特征和能力如表4所示。

表4 数字孪生的特征及能力

企业正在寻找一种能力来模拟对中断的准备和响应，并深入了解跨部门和合作伙伴的端到端依赖关系和影响，以及供应链如何可持续性发展(ESG)；然后根据这些见解采取行动，使决策变成行动。为此，稍早些，Gartner提出了供应链可见性(SCV)和端到端(E2E)供应链规划的框架[28]，以最终实现供应链融合。该框架具有以下特征：①可见：获得实时或接近实时的可见性和清晰度；②理解：利用和分析来自数字生态系统的信号；③行动：智能优化响应以获得最佳结果；④学习：从以上三个步骤中不断学习。

从可见性和(或)可视化转向智能和优化的决策支持正是Gartner定义的数字供应链孪生的雏型。支持和实现上述框架正需要物理供应链的“活的”数字表示，即数字供应链孪生。截至目前，可见的事件主要发生在工厂生产线、仓库或特定流程(例如订单到现金)等领域。数字供应链孪生是根据粒度数据构建的，以形成动态、同步、实时和分时段的表示。数字孪生代表数据对象和实体之间的各种关联，最终描述和构成端到端物理供应链的集成和运作方式。所有这一切都需要各个领域之间协同工作——所有这些都使用这个数字供应链孪生来实现。这导致了 E2E 可见性、E2E 流程编排和 E2E 一致决策的三层模型(如图5所示)。这将是数字供应链孪生给供应链带来的一场新的变革。下一部分讨论这场变革的兴起。

图5 数字供应链孪生三层模型

四、数字供应链孪生的应用场景和商业价值

一般数字孪生在卫生、气象学、制造和工艺技术、教育、城市、交通和能源部门方面有着广泛的应用，它具有以下八大共同的商业价值[29]：实时远程监控；更高的效率和安全性；预测性维护和调度；情景与风险评估；更好的团队内和团队间协同和协作；更有效和知情的决策支持；产品和服务的个性化；更好的文件和沟通。

数字供应链孪生是一类特殊的新生数字孪生，它将具有所有上述八大共同的商业价值，当然它特殊的应用场景和商业价值。罗戈研究在一系列研究报告，特别是2020年7月发布的《数字供应链孪生研究报告》[5]中列举了一系列数字供应链孪生的应用场景和其商业价值。本章将列举几个重要的数字供应链孪生在供应链计划、供应链运营、供应链风险、以及数字孪生助力加速可持续发展和供应链零碳转型方面实际应用场景和其商业价值。最后特别介绍了华为基于数字孪生的数字供应链平台的案例。

(一)供应链计划(SCP)的应用场景和商业价值

供应链组织正面临着巨大的压力。如今，消息灵通、精通数字技术的消费者需要快速、个性化的体验，许多企业难以提供。供应链流程必须以消费者为导向，具有灵活性。为了在竞争中满足客户需求，供应链网络需要持续改进，以确保按时交付货物和服务。传统的供应链必须向数字化转型，而供应链计划的数字化是供应链数字化转型的核心。改进供应链计划将有助于企业降本增效，有助于改善客户体验。《数字供应链孪生研究报告》[5]介绍了Gartner的供应链研究简报《数字化规划需要数字化供应链孪生》[30]，企业要达到供应链计划的第四阶段以上的成熟度(Gartner将企业的SCP的成熟度分成五个阶段，最高阶段的第五阶段是SCP的完全数字化)，必须采用数字供应链孪生技术，也就是重新规划数字时代的供应链规划流程。

1.三大趋势

Gartner的Tim Payne看到领先的公司之间有足够的共通性，他已经发布了第五阶段愿景的蓝图。Payne将供应链计划从根本上视为决策过程，并认为在这些计划决策中将出现三大趋势。

一是横向一致性。这意味着在E2E供应链中“联合”规划决策。Gartne指出，“如今，大多数公司不想将需求计划决策孤立于从供应链的供应方支持这些预测的能力。”随着时间的推移，他预计，这种横向调整将延伸到企业的四面墙，延伸到客户和供应商中，以实现多企业集成的规划决策功能。

二是纵向一致性。在这种情况下，“联合”计划决策是从公司高层到底层，反之亦然。他说：“这是将战略目标转变为执行力的方式，以及执行力最终会如何影响战略方向。” 在公司层面的战略，运营和战术计划决策将达到高度协调。例如，销售和运营计划决策并非孤立地制定运营计划决策。

三是自动化。这意味着自动化预测和规定性计划决策。随着公司继续其数字规划计划，他们经常将提高规划者的生产率作为计划支持的主要推动力之一。例如“ 零接触计划(zero-touch planning)”或“熄灯计划(lights-out planning)” 或“无人驾驶计划(driverless planning)”。

传统的SCP解决方案很难实现数字供应链孪生模型。传统规划解决方案是分析和模型的组合。无论是需求计划解决方案还是生产调度，这都是正确的。历史上，我们从未想过要将任何规划解决方案的两个关键组成部分即分析和模型分开。然后，公司利用多种解决方案建立规划技术组合(如需求规划、ERP、MRP、调度、运输规划等)。最终的结果是多个模型只代表端到端供应链的一部分，但没有一个完整的供应链模型。

要使计划决策的横向和纵向一致性发挥作用，需要一个主要的供应链模型，在该模型上可以运行适当的预测和规定性分析。如图7所示，数字化 SCP需要一个单独的、全面的供应链模型，其中包含一系列分析，然后可以针对该模型运行。如“第五阶段成熟度供应链规划的技术参考模型”[30]所述，这种统一的供应链模型是数字供应链孪生(如图6所示)。它有效地使公司能够在整个供应链中调整其计划，并通过其组织进行垂直调整。

图6 数字计划孪生—模型和分析分离[31]

2.供应链计划数字化转型案例：斯凯孚(SKF)应用数字供应链孪生实现综合计划[31]

SKF是轴承、密封件、机电一体化和润滑系统的全球供应商。该公司还提供诸如技术支持、维护、工程咨询和培训等服务。SKF的业务遍及全球130多个国家，在全球拥有约17000个分销商。2017年的年销售额为7790万瑞典克朗(约合870万美元)。2015年，SKF意识到尽管取得了过去的所有成功，但他们的供应链仍需要转型。他们认为，要使供应链现代化，需要采取的第一步就是将制造工厂的本地计划结构转变为具有全球性的整体计划结构。为此，他们发现需要在供应链中创建一个“数字孪生”，以使SKF的计划流程更加自动化。

图7展示了数字供应链孪生的整体架构。数字供应链孪生的基础数据是由50万个SKU的产品，以及工厂仓库和经销商所构成的供应链网络组成的主数据。然后将供应链运营数据和基础数据集成就构成了物理供应链的数字表示，然而这还不是真正意义上的有智慧生命的数字供应链孪生。它们只能回答一些简单的供应链问题和实时的可见性，如在所有的全球销售运营中，某件商品的外部客户订单总数，SKF在所有地点持有该物品库存量。目前在SKF所有的运输通道(物品在运输中量)等。当将这些数字表示的孪生与一个数字供应链计划大脑相结合才真正形成了一个活的智能的数字供应链计划孪生。于是将他们的数字孪生和供应链计划软件供应商Tools Group的SO99+相结合形成了SKF的有智慧生命的数字供应链计划孪生。但这还不够，在物理的供应链和虚拟的数字供应链孪生之间还需要一个互动的平台，才能形成一个优化调整供应链计划的闭环。经过计划大脑对运营的实时状态数据分析所产生的洞察和决策才能动态地通过这个互动平台来优化和调整物理供应链的计划，从而达到降本增效的目标。

图7 SKF实现综合计划的数字供应链孪生

SO99+使用来自数字孪生的数据，自动计算每个项目的外部需求预测，整个供应网络中的交货时间和实际库存水平的因素，计算每个仓库的安全库存水平和净预测，并创建补给计划以满足未来的客户要求设定服务水平。

SO99+还会在任何潜在问题达到关键点之前提醒SKF的计划人员。例如，如果SKF处于无法向一个仓库提供物品的危险中，则计划者会收到警报，然后可以在此异常发生之前采取行动。或者，如果SKF观察到异常的客户需求，则计划者会收到警报，并能够主动调查和管理可疑的偏差。

总之采用具有智能的数字供应链计划孪生技术大大改进了SKF的整体供应链计划，减少了整个供应网络的交付时间，保持合理的库存水平及补给计划，防止和及时处理供给异常，从而提高了客户的服务水平。

(二)供应链运营(SCE)的应用场景和商业价值

数字供应链孪生在供应链运营中有着广泛的应用前景。数字化供应链领军的企业已经认识到，数字供应链孪生带来的实时的供应链数字意识才能在面对今天不确定的世界时提供最佳的供应链响应。而在未来3～5年更多的供应链运营商会发现，数字供应链孪生将他们引向正确而实际的响应。他们将看到，数字供应链孪生把供应链的管理从物理世界带入到一个虚拟世界，在那里获取具有智能数字意识(可见性分析预测洞察决策建模)，然后又回到物理的供应链世界，基于获取的智能数字意识指导驱动其运营在最佳状态：如最优的供应链网络规划、最佳的运输路径、最合理的库存水平、对客户需求产生最优服务、对任何环境变化产生快速响应、对任何风险能化险为夷。物理的供应链虚拟的供应链(数字供应链孪生)物理的供应链，如此形成一个供应链持续优化的闭环，从而能够持续地改进企业的供应链运营。

在整个供应链中，采用数字孪生技术的情况千差万别。许多公司仍然每天都在使用纸质发票和传真。而另一部分企业已经接受了数字化，少数数字化供应链领军企业进而开始采用数字供应链孪生技术，这样做不仅是为了降低成本，而且是为了提高供应链对不断增长的收入的贡献。企业应用数字孪生概念于供应链的成熟度曲线如图8所示。

图8 企业应用数字孪生概念于供应链的成熟度曲线

下面介绍分析一些数字供应链孪生在供应链运营方面的应用场景和商业价值。

1.数字孪生改变物流的五种方式

数字供应链孪生使用户能够创建供应链过程以及系统中所有相关业务信息的镜像。此外，实时数字感知有助于在改进未来运营的同时最大程度地减少对未来运营的干扰。DHL[32]指出数字孪生通过以下五种方式可以改变物流。

一是预测包装材料的性能。长期以来，一次性包装一直是环境的祸根，食品包装是其中主要的罪魁祸首之一。借助数字孪生，可以在数字空间中对产品包装进行概念化，然后在部署之前测试其缺陷。为了减轻环境负担，越来越多的公司开始使用可持续材料，数字孪生在确定材料可行性方面正发挥越来越重要的作用[14]。例如，瑞典家具公司宜家(IKEA)将其发泡胶包装换成了可生物分解的蘑菇基材料，这种材料分解速度要快得多，这种泡沫塑料包装需要几个世纪才能分解。此外，材料数字孪生可以监控可重复使用集装箱船队的任何损坏，并确定是否存在设计缺陷，以便在未来交付时进行纠正。

二是加强运输保护。交付是供应链运营中最重要的流程之一。数字孪生将改变交付方式。通过结合产品和包装数据，公司可以发现不同的包装条件如何影响一个特定的产品，甚至在第一次交货之前。这将有助于供应商通过优化包装将对产品的损害降到最低。数字孪生通过继续收集数据增加了更多的价值，这有助于识别从生产到交付的潜在弱点。来自装运数字孪生的数据是由在实际装运过程中传输多个数据点的传感器所收集。由于可以检索到过去六个月的数据，可以发现反复出现的趋势。这将使分析师了解供应链的运行情况，从而保障和推动未来的运营。

三是通过优化设计和性能来支持物流基础设施。当收集到有关建立仓库的信息时，公司可以通过使用数字孪生运行测试来更好地设计适合其需求的基础设施。此外，实时操作数据可以通过数字孪生监测人员和自动化系统来提高生产率。为了帮助员工在学习过程中保持领先地位，公司可以使用可穿戴设备部署虚拟现实培训工具或增强现实挑选系统，DHL供应链已经在使用这些工具。机器学习也意味着设备的维护可以很容易地预测，问题可以在萌芽状态下解决。或许，物流基础设施采用数字孪生的最重要激励因素是持续改进绩效的承诺。例如，使用一个数据存储库和一个精确的4D设施模型，公司可以快速识别运营问题。公司还可以利用数字孪生进行模拟，以评估布局更改或在实施实际更改之前引入新设备和新流程的任何潜在影响。

四是全球主要枢纽的综合运营管理。主要物流中心的设施管理往往很复杂，可能会因系统不完善或人为失误而陷入困境。例如，在荷兰，鹿特丹港一直在与IBM合作，创建一个港口设施的数字孪生，这将有助于港口测试场景，并更好地了解如何提高运营效率。这个港口设施的数字复制品将以100%的精度跟踪船只的移动、基础设施、天气、地理和水深数据。借助物联网(IoT)技术，港口将能够根据水位预测船舶到达和离开港口的最佳时间，同时确保船上装载的货物达到最大数量。如果成功，此数字化计划有望缩短海港停泊时间，目前每小时的停泊费用约为8万美元。在这种情况下，使用数字孪生消除了物理测试的需要，并允许将重点放在高效集成操作上。

五是创建动态交付网络。交货时，一个交付数字孪生拥有整个货物旅程网络的细节。无论是空中、陆地还是海上；数字孪生模型将包括帮助用户评估实时情况的综合地理数据。随着卫星和航空摄影技术的进步，由数字孪生辅助导航将很快成为常态。道路网络的数字孪生体将包含交通状况、道路布局和施工等信息。其他数据，如需求模式和旅行时间，将在规划配送路线和库存存储位置时派上用场。未来，这些信息还将在开发自主交付技术方面发挥重要作用，这些技术目前正在DHL客户中试用和测试。

2.DHL和利乐在亚太地区实施首个数字孪生仓库

DHL供应链已为利乐在新加坡的仓库(全球最大的仓库之一)实施了集成的供应链解决方案。这是DHL在亚太地区第一个部署数字孪生技术的智能仓库，该技术涉及使用数字模型来更好地理解和管理实物资产。如图9所示，DHL智能仓库计划的六个关键要素：减少拥堵，提高效率；管制区域警报；温度监控系统；完整的交通可视化；实时运营数据；增强机械化搬运设备的安全。

图9 DHL和利乐在亚太地区实施其首个数字孪生仓库[33]

数字孪生技术的智能仓库具有以下特征：数字孪生可更好地了解安全流程和库存管理；简化的供应链和员工培训将提高生产力；新加坡的设施由DHL控制塔全天候运营。

DHL供应链将物联网(IoT)与数据分析相结合，为Tetra Pak的物理仓库提供了独特的虚拟表示，该表示可实时监视和模拟仓库资产的物理状态和行为。借助这种数字双胞胎解决方案，利乐能够维持其运营的全天候协调，以解决问题的发生，尤其是涉及安全性和生产率的问题。

仓库主管可以使用实时运营数据做出明智的决策，以减少拥堵，改善资源计划并分配工作量。在物料搬运设备(MHE)上使用IoT和接近传感器，可以增强空间意识，从而降低碰撞风险。还可以通过管理警报监视访问受限的受控区域。

DHL控制塔监视进出货物的流向，以保持时间效率，确保货物在收货后30分钟内正确搁置，并确保已交货的货物在95分钟内准备好发货。

为了降低操作风险并提高安全性，DHL供应链已实施了一种集装箱存储管理解决方案，该解决方案最大程度地减少了员工搬运沉重集装箱的需求。还对所有员工进行了有关在新引入的安全措施内工作的培训。

DHL供应链首席执行官杰罗姆表示，通过共同实施数字化解决方案以支持利乐的仓储和运输业务，这种合作为未来的智能仓库提供敏捷、经济高效和可扩展的供应链运营提供了一个很好的例子。

(三)供应链风险管理中的应用和商业价值

我们正处于一个VUCA(易变性、不确定性、复杂性、模糊性)时代。由于数字经济的腾飞，全球化趋势使得供应链日益趋于复杂，加之世界竞争格局的动荡、数据缺乏、信息不对称，供应链充满风险。这些风险或造成供应链中断、或造成失去生意等等。笔者根据Managing Risks in Supply Chains with Digital Twins and Simulation[34]，总结了供应链的两大类风险，如表5所示。

表5 供应链风险类型及其描述

如何管控供应链风险并降低风险所带来的损失是供应链的重大挑战。美国ASCM协会对供应链风险管理的定义是“系统地识别、评估和量化潜在的供应链中断，以控制风险或减少其对供应链绩效的负面影响”。传统的供应链风险管理由于缺乏数据缺乏分析，因此往往面对风险缺乏有效的解决方案。更谈不上有效分析和预测风险、防止和减少风险，以及风险来时如何有备无患。供应链的数字化技术给供应链风险管理带来了全新的方法。下面将介绍AnyLogistix采用数字供应链孪生技术管理供应链风险的解决方案。

如图10所示，模拟、优化和数据分析的结合构成了创建数字供应链孪生模型所需的全部技术。将此模型与实时数据流集成将表示网络的当前状态。

图10 基于数字孪生和仿真的供应链风险管理[34]

迄今为止，优化和模拟主要应用于战略规划(“离线”规划)。然而，在处理风险时，决策的质量在很大程度上取决于及时获得最新数据，因为决策往往必须立即做出。

今天的技术在线风险数据库、物联网传感器、轨迹跟踪(T&T)、RFID。允许在线收集大量的供应链数据：路径中断概率、供应商数据(例如财务状况和供应商的生产可行性)和动态中断检测数据。这些监控技术允许识别关键热点，并对可能扰乱供应链的事件及时发出警报。

所有这些实时中断数据都可以嵌入到仿真模型中，以及有关自然、金融或政治风险的第三方实时数据。仿真和优化与实时数据的集成允许使用模型进行作战规划。这样一个实时的供应链风险建模系统构成了一个数字孪生。

数字孪生表示供应链的当前状态，包括实际的运输、库存、需求和容量数据。例如，如果一个国际物流中心发生罢工，风险数据监控工具可以发现这种破坏，并将其作为破坏性事件传输到仿真模型。然后，在数字孪生中进行仿真，可以帮助显示中断传播并量化其影响。此外，模拟能够根据情况进行有效的恢复策略测试和调整应急计划，例如，在运行中重新考虑备选网络拓扑和备用路由。

数字孪生内部模拟的输出数据可以传输到ERP系统或商业智能(BI)工具，以分析中断对性能的影响。此外，仿真模型可以激活BI算法。例如，如果仿真模型中的服务级别降低到某个级别，数字孪生会激活BI算法来搜索问题的原因。

通过与其它供应链管理工具的交互，数字孪生系统为端到端供应链提供了一个控制塔式的实时可见性和可视性。利用数字孪生，管理者可以全面评估他们的供应链的风险和弹性，并提高他们的灵活性。

(四)虚拟孪生在加速可持续发展中的关键作用

2021年初，埃森哲联合达索系统发布了《颠覆设计：虚拟孪生在加速可持续发展中的关键作用》[35]。该报告指出：虚拟孪生是产品、平台或生态系统的实时虚拟表示，可用于建模、可视化、预测和提供有关特性和性能的反馈(如图11所示)。虚拟孪生技术提供了一个尚未开发的机会，可以降低运营成本，推动价值链中的可持续、循环、端到端的颠覆性创新。

图11 虚拟孪生如何与现实世界互动[35]

报告分析表明，从现在到2030年，仅在建筑、消费品包装、交通运输(包括物流)、生命科学和电气电子领域行业的应用就可以带来1.3万亿美元的经济价值和7.5 Gt CO2e减排的综合增量效益[26]。尽管迄今为止采用率有限，虚拟孪生技术可以加速实现联合国可持续发展目标，包括碳中和及气候改变。

(五)案例：毕博Log360三个决策维度的数字孪生供应链

毕博咨询公司(BearingPoint，Inc.)，前身为毕马威咨询(KPMG Consulting)，在全球20个国家拥有超过3500名咨询顾问，2014年全球营收达5.6亿欧元，是欧洲最大的管理技术咨询公司之一。自其成立以来，毕博始终致力于为客户和自己创造价值，并为子孙后代创造价值。“毕博关心”涵盖了毕博责任的三个主要领域：人、地球和社会。因此毕博设计的Log360数字孪生供应链就是一个具有三个决策维度的数字孪生供应链(如图12所示)。在虚拟的Log360数字供应链孪生中，不仅保持有高德纳定义中所指的供应链横向和纵向决策的一致性，而且它包括了与SDGs全球目标[26]决策的一致性，也就是图5中的供应链ESG维度。

图12 Log360三个维度的数字孪生供应链(DTSC)[36]

Log360代表的企业供应链的一对一数字副本。它基于企业的运营数据，反映了企业供应链的所有细节。由于该系统由ERP数据提供数据并利用大数据方法，因此它始终是最新的，并且基于云的体系结构可以在不进行简化的情况下运行仿真和建模，而简化往往会降低结果的准确性。实际场景和假设场景之间的比较和基准测试可以随时进行。

在图13中，虚拟的Log360数字供应链孪生包含了一个系统LogEC——供应链碳足迹的计算器[26]，它包括传统的碳足迹工具和一个由欧洲标准DIN EN 16258和法国法令2011：1336认证的物流排放计算器。建立更大的透明度是毕博方法的关键。企业无法管理其不能衡量的内容，而这正是毕博领先的解决方案LogEC的用武之地。

在欧盟，交通运输约占所有温室气体排放量的四分之一，到2050年，各种贸易通道的交通量预计将增长400%。所有交通方式的法规和法律越来越严格，对精确的碳足迹计算的需求不断增长。物流业务的成功与可持续性息息相关——LogEC通过使企业能够计算和分析货运的足迹，帮助企业专注于并改善可持续性。LogEC计算CO2和CO2e的排放量。它提供了最准确的信息和最高的详细程度，可以自动计算每次装运的排放量。此外还可以通过运输数据的标准接口有效地集成新客户。在整个过程中，企业将受益于完全符合DIN EN16258标准和法国法令2011：1336。它不仅将物理供应链的实际碳排放转换成数字的表示，而且提供碳排放标准的意见，从而为企业供应链优化减排提供决策意见。

实际上中国的交通和物流也面临着同样的碳减排挑战，毕博领先的解决方案值得中国企业学习和模仿，进而创新中国的解决方案。

(六)案例：华为基于数字孪生的数字供应链平台

在2021年5月华为生态大会上，华为全球供应链管理部总裁熊乐宁做了《拨开认知迷雾，实现价值创造——华为供应链数字化转型实践》[37]的演讲。他指出，供应链已经从单链演变为复杂的网络生态系统，供应链管理的目标就是在不确定性的环境下拨开认知迷雾，在复杂系统中找到最优解，实现企业的价值创造。

华为的供应链经过了五年多的数字化转型，构建了以数字供应链孪生为基础的数字供应链平台(如图13所示)。华为在供应链数字化转型的五年实践，前三年重点在将物理供应链(包括供应商、工厂、DC、通关、中心仓、站点以及客户)的全员全网要素进行数字化，将物理世界映射到供应链的数字世界。后两年重点在建设物理世界中灵蜂运作体系，以达到节点内高效作业，节点间无缝衔接。它包括了采购履行灵蜂、生产加工、供应中心(RDC)和囯家。五年多时间，构建了业务数字化、流程IT服务化和算法的数字化基础能力，通过业务场景设计整合能力，建设基于数字孪生的灵蜂自动物流中心和灵鲲数智云脑，重构作业模式和运营模式，实现需求实时感知、资源实时可视、过程实时可控。从而构建了一个基于数字孪生的数字供应链平台。它包括态势感知、模拟仿真、预案生成、作战指挥四大智能。从而使供应链的物理世界和其对应的数字世界形成了一个无尽优化的闭环。物理供应链的行为和状态被数字孪生所感知、咉射，数字孪生采用算法对其进行分析计算以及模拟仿真，从而生成优化预案或预警信息，以优化、控制和改造物理供应链的运营，如流程编排和挖掘。这个数字孪生闭环就是一个“活”的供应链的智能体。使得供应链通过自学习、自适应而永保青春。

图13 华为基于数字孪生的数字供应链平台[37]

华为具有非常复杂的供应链[38]，它服务于170多个国家和地区，10万余2B客户，100多个工厂，它有14000多家供应商，360多家LSP，5000多条路径，1000多个分包商。要管理的数据量大概相当于50个国家图书馆的数据量[37]。这靠以往人工的方式去管理是几乎是不可完成的任务。并且中美贸易战和科技战给华为的全球化供应网络带来了极大的不确定性。没有一个动态而智慧的管理机制就无法应对供应链的不确定性。华为的实践告诉我们，基于数字孪生框架和原理，并建立于供应链网络空间的供应链数字平台是应对供应链复杂性和不确定性的最佳管理方法。熊乐宁总结了华为三大供应链数字化转型实践经验[37]：

首先要构建一张自愈、自优、自适应的基于数字孪生的网络，通过网络把整个生态系统里所有的全维度、全视野、全要素的数据集成起来形成一张管理沙盘。其次就是要通过算法建模，通过业务场景设计，实现业务能够进行仿真、模拟和推演，使业务的运营智能化，通过推演能找到系统的最优解，能提高面向复杂系统管理的能力和效益。数字化转型要解决两个核心的问题，第一个问题是浓雾笼罩看不全，第二个问题是要解决雾里观花看不清。最后，供应链数字化转型要避免的一个最大的误区，就是数字化转型一定要聚焦全局，要体系化，而不是关注局部。所以说数字化转型本质上不是一个职能，一个部门或者一个流程的事情，甚至不是一个企业的事情，也不能紧紧关注局部的指标。数字化转型的过程当中要形成跨组织、跨流程、跨企业的价值创造理念。

华为的实践经验给了我们一个很好的启示，数字供应链孪生的原理和框架将催生出全新的供应链管理模式：“活”供应链的管理模式，它使供应链富有智慧、动态，富有弹性、可编排、可为供应链生态创造价值。华为数字孪生实践产生了如下奇妙的价值效应：尽管遭受疫情和中美贸易战的影响，整个公司收入增长了一倍多，供应链的人员几乎没有增加。

供货的周期大概平均改进了2～3倍；整个企业全流程ITO，从原来每年周转大概不到两次，到现在可以周转4～5次；供应成本率下降到原来的以下。真可谓“任凭风吹浪打”华为“胜似闲庭信步”。

本节从供应链计划、供应链运营、供应链风险、供应链可持续性发展及ESG作为供应链新的决策维度几个方面介绍和分析了数字供应链孪生的一些重要应用场景和其商业价值。特别是华为的数字供应链孪生的实践是数字供应链孪生商业价值最有力的证明。但数字供应链孪生的应用场景和商业价值远不止本文所述。它在其它方面，如循环供应链、逆向物流、供应链金融等的应用和商业价值将另文讨论。总结起来，它给供应链管理带来了一个全新的模式——数据和数字模型驱动的智能化供应链管理。

本文所提到的数字供应链孪生的商业价值有以下几个方面：提供数据驱动的智能决策；促进整个供应链生态系统的创新，加强内部和外部生态系统的合作；能创造终生客户价值，组织可以在其产品和服务的整个生命周期中创造客户价值和满意度；能全方位实时动态优化供应链计划和运营；能改善供应链协同和提高供应链的弹性；能极大改善物流及其设施的运营安全、质量和效率；能帮助降低资产管理的成本；由于它的监控能力，它能帮助供应链提高抗风险的能力；能助力供应链可持续性发展，并且持续改进ESG指标；特别是它提供了一种碳核算的机制，为供应链实现双碳目标提供了智能算法和决策指导。