數(shù)字孿生時代的數(shù)字物流革命

物流技術與應用
魯曉/陳星浩/陳哲涵
工業(yè)4.0的關鍵,是柔性的物流系統(tǒng),在飽和、多變且個性化的市場需求下,現(xiàn)代工業(yè)要求其物流網絡更具柔性、更低成本的運轉。粗放的增長即將結束,面向效率的整合即將開始,在這個背景下,從物流管理體系到物流裝備,如何提升智慧性和柔性,提升物流智慧化與智能化水平成為未來發(fā)展的趨勢。

物流及其所連接的各方,無不面臨多樣化、個性化、定制化的需求沖擊,無論生產制造還是商貿流通,都要面對近年來諸多不確定性的挑戰(zhàn)。為了應對挑戰(zhàn),涌現(xiàn)出了眾多新技術與管理元素,橫貫物流自動化裝備、物流機器人、AI決策等新興技術,縱連物流倉儲、配送全環(huán)節(jié),而數(shù)字孿生技術的發(fā)展,進一步促使物流管理智慧化與物流系統(tǒng)智能化,基于物流系統(tǒng)關鍵要素的有機融合實現(xiàn)數(shù)字物流革命。

一、數(shù)字物流的發(fā)展動力

工業(yè)4.0的關鍵,是柔性的物流系統(tǒng),在飽和、多變且個性化的市場需求下,現(xiàn)代工業(yè)要求其物流網絡更具柔性、更低成本的運轉。粗放的增長即將結束,面向效率的整合即將開始,在這個背景下,從物流管理體系到物流裝備,如何提升智慧性和柔性,提升物流智慧化與智能化水平成為未來發(fā)展的趨勢。

1.物流產業(yè)要素缺乏協(xié)同載體

物流行業(yè)的產學研,全生態(tài)供應鏈合作,已經成為行業(yè)發(fā)展大勢。如果將物流產業(yè),按照系統(tǒng)集成方、使用運營方、研發(fā)應用方、教育培訓方進行劃分,我們可以剖析目前行業(yè)存在的問題,如圖1所示。

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圖1物流產業(yè)各協(xié)同問題

系統(tǒng)集成方與使用運營方之間,是最傳統(tǒng)的甲乙方關系,通過成功案例與行業(yè)經驗等“老中醫(yī)”模式進行營銷,看“資質”對方案進行選擇。但因其成本過高,無法在個性多變環(huán)境下,將提供給運營方的方案進行價值呈現(xiàn)與仿真展現(xiàn),導致系統(tǒng)集成方在規(guī)劃設計之前,缺乏價值協(xié)同的載體。

研發(fā)應用方(裝備商與咨詢商)在研發(fā)新產品、對現(xiàn)有智慧物流裝備進行優(yōu)化的過程中,缺乏新技術驗證的有效環(huán)境,甚至使用運營方提出相關咨詢需求時,雙方都無法得出系統(tǒng)改造與設備改造的關鍵驗證數(shù)據(jù)。

教育培訓方在進行物流人才培養(yǎng)與企業(yè)培訓時,極度缺乏知識的展現(xiàn)條件。專業(yè)成績優(yōu)異,面試“一問三不知”;使用過時的教學裝備和技術,只能“看熱鬧”;價值和方法的呈現(xiàn),猶如看不見的“天書”。這些問題極大地提升了企業(yè)人力成本。

總結來說,在智慧化的浪潮中,新工具、新方法、新業(yè)態(tài)、新人力等多要素對于最終成本與效率的影響模式越來越復雜,目前行業(yè)的各方,缺乏一個低成本的、快速有效的、協(xié)同的價值呈現(xiàn),以及能夠實現(xiàn)可視化管理運營、仿真驗證、知識傳遞的平臺。

2.物流系統(tǒng)體系化的通途是人機共智

物流系統(tǒng)要素,從上文中的幾個主體,可以總結為參與管理和生產的人,以及參與物流管理的自動化與智能化系統(tǒng)裝備,比如物流信息系統(tǒng)、多穿、立體庫、AMR等組成,其共同作用形成了一體化的智慧物流系統(tǒng)。通過人、智慧體系統(tǒng)、智能系統(tǒng)等全面融合,協(xié)同作業(yè),共同構建統(tǒng)一目標的利益共同體,將物流成本與物流效率進行完美結合,是數(shù)字物流革命的終極目標。如何實現(xiàn)人機雙方的協(xié)同、聯(lián)動、共智,途徑就是打通人機認知與決策體系,包含以下兩個方面:

1)物流管理智慧化

物流管理智慧化,是在物流管理當中,針對人員、裝備、貨物、時間、成本等元素,將進行計劃、調控的有效經驗模型數(shù)字化,從而將人和系統(tǒng)的知識經驗協(xié)同。這里包含了兩個層面的管理智慧數(shù)字化:第一個是明確機制的智能指標庫,將行業(yè)中的通用指標,比如周轉率、人效、坪效等指標公式進行抽取,形成物流管理智能指標庫;第二個是不明確機制的智慧評價庫,也就是通過對管理人員經驗的總結或對歷史數(shù)據(jù)的挖掘、行業(yè)公認的、影響物流整體或局部系統(tǒng)目標的關鍵因素總結。兩者一起奠定了物流管理智慧數(shù)字化的基礎。明確的預警線、不明確經驗都將通過系統(tǒng)能夠理解的方式進行數(shù)字化表達。

2)物流系統(tǒng)智能化

物流系統(tǒng)智能化,在傳統(tǒng)物流智能執(zhí)行裝備與系統(tǒng)的基礎上,更加強調從數(shù)字智慧化和智慧交互可視化兩個維度理解。數(shù)字智慧化是以系統(tǒng)的物聯(lián)網化與數(shù)字化為基礎,通過可視化仿真體承載多維度數(shù)據(jù),在近真環(huán)境下,與多個仿真體或業(yè)務系統(tǒng)、人員進行呈現(xiàn)或推演;通過數(shù)據(jù)整合、清洗、挖掘、再生成的方式,提供未來不同情況的關鍵數(shù)據(jù);并通過價值挖掘的方式,挖掘出影響目標的更多未知要素,比如快遞上貨輸送系統(tǒng)效率與積放關鍵參數(shù)之間的關系等。與此同時,物流系統(tǒng)智慧交互可視化,則是將系統(tǒng)實時狀態(tài)與未來不同條件的可能狀態(tài),以人最能理解的方式,進行可視化、交互化以及時間空間多維度分層化的方式進行快速呈現(xiàn)到管理者腦中,從而達到人機共智的最終目標。

3.數(shù)字孿生應用技術快速發(fā)展

2020年11月,工信部從國家層面定義了數(shù)字孿生的基本概念,其源自近年來,數(shù)字孿生得到越來越廣泛的傳播。同時,得益于物聯(lián)網、5G、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術的發(fā)展,數(shù)字孿生的實施已逐漸成為可能。從2020年開始,物流行業(yè)也開始了自己的數(shù)字孿生之路,特別是針對物流場站與裝備,展開了大量的嘗試,從倉儲三維可視化項目,到配送中心三維管控SCADA項目,以及傳統(tǒng)仿真生成的exe,都穿上了數(shù)字孿生的“馬甲”。

針對物流行業(yè)鏈條長、環(huán)節(jié)多、鏈接領域廣等特點,如果要構建完整的物流數(shù)字孿生體系,需要包含以下必備點,簡稱3MF,如圖2所示。

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圖2 3MF物流數(shù)字孿生必備點

Mod細顆粒度低成本建模能力:物流系統(tǒng)的數(shù)字化,需要比現(xiàn)有傳統(tǒng)仿真軟件更低成本,包含包括虛擬傳感器與執(zhí)行器、帶有執(zhí)行邏輯的裝備與人員系統(tǒng),通過更多非傳統(tǒng)仿真技術人員參與,通過參數(shù)化建模,才能完整更細維度的數(shù)字孿生模型構建;

Mass大規(guī)模系統(tǒng)仿真能力:借助云計算與最新的仿真技術以及圖形圖像技術,構建滿足上萬平方米倉庫、上千貨物信息點與眾多人員智能體進行混合仿真的能力。這都得益于近5年在3A游戲領域的技術進步,讓大規(guī)模流程、數(shù)據(jù)交互、人機智能體仿真成為可能;

Mixed多維度的業(yè)務與IoT數(shù)據(jù)混合對接能力:通過5G技術提供的通訊通路,以及數(shù)據(jù)總線技術,建立數(shù)據(jù)高速標準體系,融合包括物聯(lián)網、WMS、ERP、WCS、多維仿真體數(shù)據(jù),AVR人員交互與數(shù)據(jù),構建數(shù)字建模的真實可信度數(shù)據(jù)基礎;

Feedback大數(shù)據(jù)挖掘與反饋學習技術:通過歷史數(shù)據(jù)與多變量調節(jié)的仿真數(shù)據(jù),具備雙工通訊能力,產生虛實交互學習的方式,提供人機共智的基礎機制。

二、數(shù)字孿生技術將全面推進數(shù)字物流發(fā)展

1.系統(tǒng)數(shù)字化—物流系統(tǒng)數(shù)字建模

物流數(shù)字系統(tǒng)軀體構建,簡單來說就是構建三維物流裝備與系統(tǒng)的數(shù)字化、可視化模型。不僅僅包括狹義上的輸送機、立體庫、人員,也需要包括近幾年新興的各種物聯(lián)網裝備等。傳統(tǒng)仿真的重要成本,往往就是仿真建模部分,目前有三種可行的解決辦法,第一通過外部3d MAX等建模軟件建模進行導入;第二是通過軟件本身的類似或接近的模型進行代替或簡單變形;最后一種則為基于工業(yè)小顆粒組件,進行全新設備與系統(tǒng)的拼接構建,在更細顆粒維度的軟件內建模,目前行業(yè)更加推崇最后一種即建即用的建模功能,極大地降低構建成本與周期,如圖3所示。

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圖3物流系統(tǒng)基于組件的即建即用數(shù)字建模

2.價值互動—價值可視交互傳遞

提升孿生仿真體應用價值的鑰匙是可信度,如何達成物流系統(tǒng)“所見即所得”是價值互動的關鍵。價值互動在于為物流數(shù)字系統(tǒng)提供神經系統(tǒng)與傳感系統(tǒng),讓其具備能夠模擬系統(tǒng)邏輯、實現(xiàn)系統(tǒng)目標的能力。不同于傳統(tǒng)仿真,物流數(shù)字孿生需要具備強大的數(shù)據(jù)總線,來交互物聯(lián)網與業(yè)務數(shù)據(jù),以及交互仿真體的虛擬物聯(lián)網與系統(tǒng)數(shù)據(jù)。其整體目標為:構建盡可能逼真的還原關鍵裝備系統(tǒng)的物理交互與控制邏輯,例如堆垛機的二段加減速與電控延遲時間,大幅提升仿真的逼真度;構建融合IoT數(shù)據(jù)與業(yè)務數(shù)據(jù),具備信息通路與整合能力的信息傳遞網絡,類似脊椎動物的誕生,只有高速、準確的信息傳遞,才能進化出足夠高級和智慧的生命體;構建虛擬物聯(lián)網傳感系統(tǒng),檢測比如輸送流速、擁擠度等一系列數(shù)據(jù),正是因為虛擬IoT系統(tǒng)的引入,才使得我們能夠以更加全面的角度,掌握了解。

通過三方面的構建,最終形成可人機互動,快速理解,集成仿真展現(xiàn)一體化功能的系統(tǒng),從而進行投標展示,宣傳展示,實訓教學內容的低成本、高可信度的展示,提升多方的價值傳遞效率。

3.問題先知—物流系統(tǒng)智能化

物流系統(tǒng)智能化類比為掌管邏輯的左腦,也可以理解為應用智慧管理的過程,將明確機制的檢測與自動控制的指標和算法融入系統(tǒng)的智能判斷,進行實時檢測或仿真的技術。通過以明確的指標庫為基礎,構建仿真環(huán)境進行仿真的過程。以運營角度為出發(fā)點,在通常的數(shù)值計算和工程算法之外,加入經驗公式與計算程序。在工程實踐中,形成一套實時數(shù)據(jù)驅動的人機交互界面,以及通過類LOD的方式,降低仿真資源消耗,提升仿真的實時性仿真系統(tǒng)。這樣管理者既可以看到觸發(fā)既定規(guī)則的問題,又可以通過快速的仿真得到明確發(fā)生的未來問題信息,比如分揀系統(tǒng)的擁堵信息、PHM信息等都通過數(shù)字化方式,固化到智能系統(tǒng)流程中,降低管理者精力消耗,并通過可視化方式進行快速的人機呈現(xiàn),如圖4所示。

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圖4典型的多穿指標庫

物流系統(tǒng)智能化,是數(shù)字物流革命當前的最重要步驟,如何將運營主體經驗、物流行業(yè)典型經驗進行數(shù)字化,最終形成的指標庫和經驗庫,是決定能否實現(xiàn)物流系統(tǒng)預測先知性的基礎條件。

4.要素先覺—物流系統(tǒng)管理智慧化

物流管理智慧化類似掌管直覺的右腦,是產生智慧的過程,是數(shù)字孿生的重要目標,實現(xiàn)預判、預測和分析功能,來提升實際系統(tǒng)的效率。要想精準的、全面的、物理的可信仿真,產生多維度、跨傳統(tǒng)業(yè)務層的未知大數(shù)據(jù),是物流系統(tǒng)管理智慧化的關鍵,有助于建構學習網絡的隱含層。

行業(yè)中常說的人工智能與物流的應用領域,除了諸如貨物等圖像識別等技術點之外,通過數(shù)字孿生結合物流體系整合的大數(shù)據(jù)分析與挖掘,成為物流系統(tǒng)柔性與價值最大化挖掘的“金礦”。

5.智慧體協(xié)同—供應網絡智慧化

當物流網絡中的細胞、組織、結構、器官被逐級深入構建,那么形成特定供應鏈數(shù)字孿生就不遠了。當智慧體通過數(shù)據(jù)總線進行信息傳遞與相互影響,從下到上的物流系統(tǒng)到供應鏈的構建過程中,需要通過對供應鏈的可視化、互動協(xié)同共智、預測化、推演化,能夠整合需求主體,制造、倉儲、人力、信息、管理、運力等諸多信息,將降低物流資源匹配成本,提升經營主體甚至全社會的供應網絡柔性與服務能力。

三、面向數(shù)字孿生的物流平臺關鍵技術

如何讓數(shù)字孿生技術,助力實現(xiàn)數(shù)字物流革命,需要突破數(shù)個關鍵問題:

1.構建技術(Build)

突破低成本物流三維仿真構建與設計技術。面對仿真與數(shù)字孿生應用瓶頸點,將聚焦物流行業(yè),進行三維仿真展現(xiàn),包含通用物流服務資源工程組件庫開發(fā),倉儲搬運類、分揀類、顯示反饋類、先進制造裝備類、空港物流類、冷鏈生鮮物流類、?;锪黝悺⒇浳镱?、建筑園區(qū)類等物流服務資源的建模開發(fā),可視化零代碼邏輯編程系統(tǒng)開發(fā),如圖5所示,最終實現(xiàn)覆蓋主流物流服務資源,突破建模成本高、技術要求高、時間花費高的無法落地的“三高”關鍵難題。

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圖5快速仿真展現(xiàn)一體化設計工具Builder系統(tǒng)

2.孿生仿真技術(Simulation)

1)解決物流資源網絡/系統(tǒng)孿生智能體仿真與組網推演分析問題,突破細顆粒度零件級物流資源孿生仿真技術。

面向物流資源自動化、智慧化趨勢,展開針對孿生物聯(lián)網類,機器人與自動化裝備類,人員與車輛智能代理類的研發(fā),研究大規(guī)模物流服務資源孿生化的標準與突破關鍵裝備仿真技術。如RFID與條碼識別孿生系統(tǒng),工業(yè)光電等孿生傳感系統(tǒng),WSN與5G孿生系統(tǒng)的研發(fā),為后續(xù)物流服務資源快速構建提供全面參數(shù)化通道,沉淀工業(yè)巨頭的傳感器參數(shù)與孿生鏡像,從而為后續(xù)的物流服務網絡系統(tǒng)孿生化構建,提供高可信度的仿真基礎。

2)解決行業(yè)數(shù)字孿生應用適配問題。

面向從物流教育、先進制造業(yè)到電子商務物流、冷鏈物流等多個行業(yè),展開企業(yè)應用驗證,降低資源的適配成本,提升整體物流網絡的柔性與服務能力。突破VR/PC 3D混合仿真形式,既能夠實現(xiàn)人因與物流其他要素的適配測試,又能夠實現(xiàn)跨時空低成本的3D物流仿真適配測試,擴大研究行業(yè)對于物流服務資源的適用面,提供更多的數(shù)據(jù)進行精準適配分析支撐。

3.數(shù)據(jù)總線技術(Information)

解決基于數(shù)據(jù)總線的物流服務資源虛實連接與組網系統(tǒng)研究。物流服務資源中,存在大量的數(shù)據(jù)與信息異構性,物流服務資源網絡的CPS系統(tǒng)復雜,融合多個行業(yè)的硬件、物聯(lián)網系統(tǒng)、自動化裝備等,研發(fā)物流InforBus數(shù)字孿生總線,研發(fā)InforBus總線控制系統(tǒng)、網絡安全機制。最終實現(xiàn)物流服務資源虛實、軟硬、人裝、信息與業(yè)務的大數(shù)據(jù)融合與組網,從而提供精準適配的數(shù)據(jù)通路與聯(lián)合測試仿真通路。

4.數(shù)據(jù)分析與價值挖掘技術(Mine)

通過數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)分析與挖掘技術突破,針對IoT數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、人員數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù),融合模糊分析、神經網絡算法等分析與挖掘技術,架設行業(yè)指標庫、算法庫、評價庫、經驗庫為基礎,以系統(tǒng)智能化與管理智慧化為目標,最終實現(xiàn)整體系統(tǒng)柔性化。

我們可以總結上述內容為:Build—Simulation—Information—Mine,BSIM的數(shù)字孿生關鍵技術框架。

四、結語

數(shù)字孿生作為智力協(xié)同的新基建,將會有效解決教育培訓、集成與設計、運營主體與裝備研發(fā)各方的矛盾。有效地讓企業(yè)經營個體,更好地應對多樣化、個性化、定制化的需求沖擊,通過物流管理智慧化與物流系統(tǒng)智能化兩個方向,打通人機共智,智慧體協(xié)同共智,最終降低物流網絡與供應鏈的資源適配成本。同時也從需求端,加速5G/AI/云計算等技術的真正價值落地。

相信行業(yè)將不斷樹立數(shù)字孿生結合物流系統(tǒng)的應用燈塔和研發(fā)基地,提供低成本物流系統(tǒng)設計與再造平臺,構建物流數(shù)字孿生仿真資產,鋪設數(shù)據(jù)高速公路,幫助物流產業(yè)各方降低協(xié)同成本,一同迎接數(shù)字物流革命。

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