数字孪生技术赋能制造供应链（二）

一制造供应链数字孪生的三大构成主线#

制造供应链始终围绕产品研发、采购、生产、流通、销售的物理过程展开，并承载其中产生的各类数字信息。其数字孪生模型主要包含三个部分：物理过程、数字化虚拟过程，以及两者之间的连接方式与算法。物理过程体现为物料及产品从源头至终端的全流程流转，涵盖供应商制造、运输、验收、仓储、分拣、工位装配、成品发运等环节，并交织人员调度、质量管控、设施管理等多维要素。虚拟过程则表现为产品设计、客户画像、预测、订单、计划、库存、物流履约等信息流的集成。二者通过传感器数据、算法逻辑和平台系统实现动态映射与闭环反馈。

二物理场景复杂性对数字孪生落地的挑战#

即便企业已部署智能产线，若物理作业场景未标准化，数字孪生仍难以有效映射。例如某家电企业虽实现无人化生产，但因供应商采用自有规格包装（如空调面板用大型料架加多层防护），物料到厂后需专用区域重新分装，并依赖高成本不锈钢工位器具。该过程涉及频繁包装切换、特定场地与人力投入，导致原有软件系统无法精准捕捉物料状态变化，暴露出传统系统在动态场景适配能力上的不足。这说明，数字孪生的成功依赖于物理作业流程的可感知性与结构化程度，而非仅靠信息系统升级。

三虚实映射的六大关键环节与四区运营框架#

完成虚实映射后，平台需聚焦六大关键环节的参数对齐与标准落实：送货计划与到货管理、存储计划与现场、配套计划与实物配套、作业计划与现场作业、总装计划与总装作业、装车计划与装柜。通过对这些环节的深度把控，实现数据一体化整合与偏差协同管理。

进一步地，制造供应链数字孪生运营可划分为四个功能区域：A区定义“需具备何种交付能力”，将战略绩效转化为可视化指标如订单准时交付率、物料齐套率、产能利用率等；B区聚焦“面临何种需求”，涵盖需求预测、产销平衡与S&OP；C区解决“如何保证制造与交付”，按“智能工厂物流中心化”理念，将生产嵌入物流流程，实现三段物流（入厂、生产、成品）的集成调度；D区则支撑平台运行，强调基础参数需在规划初期同步设计，后期运营数据必须服从设计标准。

四差异化交付模式下的策略适配#

不同订单模式要求不同的数字孪生策略。MTO（按订单生产）模式（如汽车、家电行业）强调交付过程细化监控，信息采集颗粒度更细，场景状态更具体；而MTS（按库存生产）模式（如饮料、食品）则更关注全渠道库存周转率、门店管理与流通效率，信息平台需覆盖更多元场景。因此，平台构建不能“一刀切”，必须依据业务逻辑定制映射深度与数据维度。

五数字孪生平台构建的三大核心原则#

搭建制造供应链数字孪生平台需遵循三大原则：“大供应链小生产”强调资源协同优于局部优化；“智能工厂物流中心化”将物流作为运营主轴，生产设施流线化嵌入其中；“以交付为中心”则以客户成品交付需求为起点，逆向驱动需求管理、排程、备料、配送等环节，构建敏捷高效的端到端体系。这三大原则共同指向一个目标：通过虚实融合，实现全流程资源的最优配置与协同运作。

六数字孪生赋能的价值闭环#

数字孪生技术不仅支持工厂建成前的供应链仿真设计，更在日常运维中实现物理与虚拟模型的持续交互。依托集成ERP、WMS、TMS等系统的孪生互动平台，企业可实时感知偏差、预警风险、优化调度。信息系统功能从“信息记录”转向“是否有利于订单交付”的过程监控，最终形成“数据感知—分析—调节—优化”的闭环，有效缩短交付周期、提升过程质量，并打通研发、制造、物流、客户间的壁垒。

本文首发于《起重运输机械》2025 年第 10 期（15-19 页），原文署名：邱伏生。本站 web 版经作者授权改写编排，引用请以期刊原文为准。

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