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最早數(shù)字孿生(Digital Twins)的提出和應(yīng)用，是為了美國(guó)空軍戰(zhàn)斗機(jī)的維護(hù)工作。戰(zhàn)斗機(jī)的實(shí)時(shí)狀態(tài)、外界環(huán)境條件，都會(huì)實(shí)時(shí)復(fù)現(xiàn)到“孿生體”上，如果想要知道飛機(jī)在某種特殊環(huán)境下的情況，或者做一些內(nèi)外部設(shè)計(jì)的改動(dòng)、零部件測(cè)試等活動(dòng)，工程師們都可以在“孿生體”上進(jìn)行，這樣既避免了對(duì)飛機(jī)本身的影響，也可以提高效率、節(jié)約成本。
在民用制造領(lǐng)域，數(shù)字孿生的應(yīng)用同樣廣泛，美國(guó)通用電氣公司會(huì)為引擎、渦輪、核磁共振等都創(chuàng)造一個(gè)數(shù)字孿生體，通過(guò)對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)采集和智能分析，可以預(yù)測(cè)維護(hù)周期、維護(hù)工作的最佳時(shí)間點(diǎn)，以及提供故障率參考等。
數(shù)字孿生簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是以數(shù)字化的形式對(duì)現(xiàn)實(shí)實(shí)體和系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)的虛擬仿真。我們也可以對(duì)比數(shù)字仿真這一概念來(lái)理解數(shù)字孿生，仿真是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的客觀映射，而孿生與仿真的區(qū)別在于，孿生接入了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，即在數(shù)字世界中存在著一個(gè)與現(xiàn)實(shí)同步的、動(dòng)態(tài)的虛擬模型，這個(gè)模型通過(guò)實(shí)時(shí)的、真實(shí)的數(shù)據(jù)高速推演，分析和預(yù)測(cè)未來(lái)各種事件發(fā)生的概率，從而幫助人們做出正確的決策，規(guī)避即將發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。
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數(shù)字孿生為工業(yè)制造帶來(lái)的效率提升和成本下降是顯而易見(jiàn)的，這么好的技術(shù)與汽車(chē)行業(yè)追求的“降本增效”不是剛好不謀而合嗎？的確，當(dāng)下對(duì)供應(yīng)鏈數(shù)字孿生的呼聲越來(lái)越高。知名咨詢(xún)公司Gartner兩年以前就預(yù)測(cè)，供應(yīng)鏈數(shù)字孿生將在5年內(nèi)達(dá)到大規(guī)模的應(yīng)用?，F(xiàn)在，正是開(kāi)始做落地研究的恰當(dāng)時(shí)機(jī)。
行業(yè)形勢(shì)發(fā)展是一方面，更重要的是技術(shù)條件。供應(yīng)鏈數(shù)字孿生落地應(yīng)用的首要前提是實(shí)時(shí)地獲取數(shù)據(jù)。隨著5G技術(shù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突破，我們已經(jīng)能夠高效獲取供應(yīng)鏈每一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)，使底層的數(shù)據(jù)獲取不再成為核心瓶頸。其次，機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)逐漸成熟，使得原本復(fù)雜的計(jì)算能夠通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的高效算法，用較短的求解模型，實(shí)時(shí)的推演與求解，保證了運(yùn)算結(jié)果的及時(shí)性與準(zhǔn)確性。
孿生世界具體是如何賦能現(xiàn)實(shí)世界呢？如果把企業(yè)比喻成一架飛機(jī)，那么供應(yīng)鏈數(shù)字孿生就是這架飛機(jī)的雷達(dá)系統(tǒng)。在駕駛員發(fā)現(xiàn)真正的問(wèn)題之前，雷達(dá)系統(tǒng)就可以根據(jù)當(dāng)前的航速、航向、外部環(huán)境等數(shù)據(jù)推演出未來(lái)可能面臨的風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)于追求穩(wěn)定的供應(yīng)鏈來(lái)說(shuō)，能夠提前發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，并迅速解決問(wèn)題是最為重要的。尤其是近幾年，國(guó)際社會(huì)黑天鵝事件頻發(fā)，汽車(chē)行業(yè)作為供應(yīng)鏈復(fù)雜程度較高的行業(yè)，受到的打擊格外為嚴(yán)重，不少企業(yè)甚至出現(xiàn)了斷芯停產(chǎn)的問(wèn)題。
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具體到實(shí)踐層面，車(chē)企需要提前構(gòu)建一個(gè)數(shù)字孿生模型，在孿生世界中通過(guò)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)獲取，模型能夠推演出基于該數(shù)據(jù)分析的未來(lái)各種事件發(fā)生的概率。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率達(dá)到某一閾值的時(shí)候，模型就會(huì)向用戶(hù)發(fā)出警報(bào)，同時(shí)模型背后的圖數(shù)據(jù)庫(kù)能夠推演出該點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生后，所能影響的其他點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。
接下來(lái)，作為總控的計(jì)算平臺(tái)為了應(yīng)對(duì)這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，背后的計(jì)算引擎會(huì)開(kāi)始高速計(jì)算，通過(guò)無(wú)數(shù)版本的模擬計(jì)算，最終將提供若干版損失較小的方案，幫助用戶(hù)決策。這樣，在面對(duì)突發(fā)狀況時(shí)，車(chē)企管理者就從做填空題變成了做選擇題，極大提升決策效率。
得益于汽車(chē)行業(yè)信息化程度高的優(yōu)勢(shì)，筆者所在公司曾幫助一家車(chē)企在原有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)上搭建了一套簡(jiǎn)化版的供應(yīng)鏈孿生系統(tǒng)，在去年新車(chē)發(fā)布期間，幫助企業(yè)快速獲得了數(shù)字化預(yù)警能力。
當(dāng)時(shí)，新發(fā)布的車(chē)型供不應(yīng)求，各大區(qū)之間資源爭(zhēng)搶激烈，顧客等待周期較長(zhǎng)，且不同客戶(hù)需求各異，相關(guān)客訴顯著暴增。而在供應(yīng)鏈端，由于各種原因，整車(chē)交付延遲，交付日期無(wú)法確認(rèn)。
我們幫助該企業(yè)打通了各部門(mén)間的信息墻，在虛擬世界中構(gòu)建了一條與現(xiàn)實(shí)世界同步業(yè)務(wù)鏈條。當(dāng)某一部件不能準(zhǔn)時(shí)交付時(shí)，預(yù)警系統(tǒng)能夠快速計(jì)算出哪些車(chē)型將受到影響，預(yù)計(jì)會(huì)延遲多長(zhǎng)時(shí)間才可以交付。同樣，對(duì)于銷(xiāo)售端的配置變更，資源分配的變動(dòng)，主機(jī)廠(chǎng)都能實(shí)時(shí)分析該項(xiàng)變動(dòng)對(duì)其他車(chē)主將產(chǎn)生的影響，有效地量化了成本與收益，大幅減少了客訴。
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零部件企業(yè)在疫情前就一直飽受需求頻繁變動(dòng)的折磨，疫情的沖擊讓波動(dòng)更為劇烈。例如某零部件巨頭，今年它面臨的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)性庫(kù)存過(guò)剩尤為嚴(yán)重。與此同時(shí)，企業(yè)交付卻頻頻出現(xiàn)問(wèn)題，該到的物料沒(méi)有到，過(guò)剩的物料卻還在輸入。通過(guò)對(duì)其供應(yīng)鏈進(jìn)行孿生建模，我們分析了不同主機(jī)廠(chǎng)的最有可能的需求，以及供應(yīng)端的具體產(chǎn)能，在孿生端分析了多種可能性數(shù)據(jù)，從而在風(fēng)險(xiǎn)與收益之間，幫助企業(yè)做出了最優(yōu)的決策方案。
在數(shù)字孿生虛擬出的數(shù)字世界里，原本復(fù)雜、笨重的工業(yè)制造活動(dòng)變得快速、靈巧。從現(xiàn)實(shí)到虛擬，省下的是大量的人力資源、時(shí)間成本；從虛擬到現(xiàn)實(shí)，提升的是運(yùn)營(yíng)效率和抗風(fēng)險(xiǎn)能力。數(shù)字孿生并非空中樓閣，當(dāng)我們具備了成熟的技術(shù)條件和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)時(shí)，就可以為供應(yīng)鏈構(gòu)建起一個(gè)強(qiáng)大的“雷達(dá)系統(tǒng)”，有了這個(gè)系統(tǒng)，供應(yīng)鏈智能化的進(jìn)程就將邁上新的臺(tái)階。
