【专栏】邱伏生：供应链实战指南——数字孪生技术赋能制造供应链（三）

一一、制造供应链数字孪生平台的构建原则#

制造供应链数字孪生平台涉及到基础业务逻辑、实物物流、软硬件节点、参数与运营指标、使能技术和人力资源管理等多个维度，无论是从哪个环节切入开始打造制造供应链数字孪生平台，都必须要落实到产品质量、交付期、成本、效率等具体问题上。通过数字孪生技术平台，企业可以建立起一个完整的价值网络，从而实现从内部到外部的全面整合，从制造到销售，从端到端的全流程集成，从而提升制造供应链的效率。

在构建过程中，需要遵循以下原则：

1、顶层设计的原则

制造供应链的战略定位如同航标，直接指引着数字化顶层设计的方向。头部制造企业往往会搭建供应链协同中心或控制塔，以此为中枢，整合信息数据、物流资源、基础设施、生产设备、物流设施、产品信息，以及供应商和客户等多方数据。这些企业以物理物流与产品交付流程为核心脉络，从战略高度规划数字化建设蓝图。

秉持“以终为始”的设计理念，企业能够精准界定供应链数字化平台的概念框架、核心功能模块、关键绩效指标，以及分阶段实施路径。如此一来，既能规避盲目采购或开发仅适用于短期需求的软件模块，又能淘汰那些流程僵化、阻碍业务发展的旧有系统，确保数字化建设与企业战略目标紧密契合，实现资源的高效配置与长期价值创造。

2、尊重业务的原则

构建制造供应链数字孪生平台需要基于研发、制造和交付的业务基础上，根据三个“是否有利于”的思考，即：是否有利于业务发展？是否有利于关键绩效，并提高盈利能力和周转率，从而建立核心竞争力？是否有利于实现客户价值？在这三个思考的指引下，结合各种数字化技术，才能达到为企业赋能的目的。

3、作业场景优先的原则

首先，制造业供应链平台的功能不仅限于支持战略发展，更需要在实际应用场景中发挥作用。这些应用场景是大数据的产生地，同时也是数据错误的来源。因此，对于这些应用场景的有效管理和监控对于保证数据的质量和整个供应链的运作至关重要。具体的物流作业场景包括收货、分装、检验、存储、分拣、配送与输送、工位物料使用、成品包装、存储以及成品发运等。这些环节构成了整个制造业供应链的流程，并在各自的环节中产生大量的数据。

其次，作业场景的数字化、映射化和智能化程度直接决定了供应链运维和生产交付的有效性。而这些因素又决定了整个智能制造系统的有效性。因此，这些环节的数字化、映射化和智能化不仅是提升供应链运维效率的关键，也是提升整个智能制造系统效率的必要条件。

4、推拉结合的原则

以客户需求和有效交付作为拉动，协同制造-物流-供应链一体化设计，企业需要基于满足智能制造的供应链逻辑去重新梳理企业的端到端价值流。由于未来是以交付为中心的制造，所以需要建立推拉结合的“积放链系统”。从协同、全过程通畅两个维度切入供应链和交付能力的管理，并且在这个基础上以特征参数和KPI为抓手，梳理供应链数字化逻辑。

5、系统性原则

制造供应链数字孪生平台绝非多个功能软件的机械拼凑，而是深度融合一体化、高度协同互联化、精准实时映射化的有机系统。企业需全面梳理产品全生命周期各环节产生的数据、信息及知识，构建适配系统集成与应用的产品数字孪生模型，以及供应链数字孪生过程模型。以此为依托，打破学科、部门和企业的壁垒，实现产品的协同设计、制造与管理。借助供应链数字孪生模型，推动关键技术创新、满足大批量定制需求，并助力绿色供应链建设。在数字孪生技术的驱动下，整个供应链将具备敏捷响应能力，拥有友好的人机交互界面，同时实现高效的知识共享。

6、创新的原则

在制造供应链数字孪生平台的构建中，互联互通是核心要义，其内涵已突破传统“人、机、料、法、环、测”的交互边界，延伸至智能物流设施、智能制造设备、智能检测系统以及供应商网络的深度联动。这一过程强调数据的实时性传输与交互，面对海量且多维度的数据洪流，需融合深度学习算法、智能决策模型、5G高速通信技术、人工智能（AI）、智能物联网（IoT）、云计算及区块链等前沿技术。这些技术的协同应用，不仅为供应链数字孪生平台注入了强劲的创新动能，更为其持续迭代升级与拓展应用场景开辟了广阔空间，推动供应链管理向智能化、协同化方向迈进。

7、迭代升级的原则

随着制造行业智能化转型加速，数字孪生技术深度融入供应链体系已成为行业发展的必然趋势。然而，由于各企业业务模式、运营需求存在显著差异，该技术的落地应用并无放之四海而皆准的固定模式，企业需结合自身实际情况，量身定制数字孪生战略与升级方案。鉴于供应链系统具备高度复杂性、动态变化性和多维协同性等特征，企业在推进供应链数字化平台建设时，应当秉持“以终为始”的顶层设计思维，通过科学规划整体蓝图，分阶段有序推进实施，制定清晰的实现路径，并在实践中持续优化迭代，逐步构建契合自身发展需求的数字孪生体系。

8、拉通价值链的原则

为实现企业价值的最大化释放，打通全链条价值链成为制造供应链发展的关键所在，而数字孪生技术将深度贯穿这一全流程。借助供应链数字孪生系统，企业能够针对多样化的生产特性开展模拟仿真与效益评估，融合大数据分析及统计学方法，精准调配各类资源，达成资源利用的最优配置，保障供应链各环节参与者实现盈利提升。

二二、典型案例分析#

1、汽车行业

奇瑞汽车通过数字孪生技术深度赋能制造供应链，覆盖生产流程优化、供应链协同、质量管控及绿色制造等多个环节，显著提升了效率、韧性和可持续性。

 （1）数字孪生赋能的四大核心场景

①生产流程优化与柔性制造

奇瑞智造一工厂（芜湖）利用数字孪生技术实现多车型混线生产（燃油车、新能源车、混动车），涂装车间通过机器人参数监控和生产线数字孪生构建智能场景，总装车间实现自动化装配与智能检测，每分钟下线一台整车（JPH=60），混线生产效率提升40%。结合数字孪生与工业互联网平台（如海行云），支持大规模定制生产，缩短交付周期，订单交付效率提升显著。通过数字孪生模型进行虚拟调试，优化产线布局和工艺参数，减少物理调试成本，研发周期缩短30%[8]。

②供应链协同与生态整合  

奇瑞通过自建的产融服务平台，推动穿透式供应链管理，将传统链式供应商结构升级为网状结构，穿透至多级供应商（如芯片、软件、原材料企业），实现保供与技术协同。例如，通过电子债权凭证缩短供应商结算周期（从3个月缩短至1个月），供应商结算周期缩短67%，盘活产业链应收账款近500亿元，采购平台年降成本22亿元（降幅10%），涉及4000多家企业。同时，构建“数字平行宇宙”仿真测试平台，协同全球生态。整合全球1600万用户数据，模拟全球复杂场景（如欧洲环岛、中东沙漠），提升供应链韧性。

③质量管控与预测性维护  

总装车间引入AI视觉质检机器人，实现高精度检测（如车身间隙面差检测精度达0.02毫米），缺陷率下降51%。同时，数字孪生平台每天完成2000万公里模型学习与100万公里仿真测试，覆盖“鬼探头”等极端场景，缺陷率显著降低。通过传感器数据实时映射至数字孪生模型，实现预测性维护，设备故障率降低20%，维护效率提升30%。

④绿色制造与能效优化

通过数字孪生优化能源使用，涂装车间实现能源监控智能化，生产线电耗降低15%。重庆工厂引入光伏+储能系统，绿电占比达55%，年减少碳排放5323吨。西安工厂实现生产废水、废物、有害物“零排放”，厂区绿化面积占比20%。

（2）生态价值与行业影响

①产业链升级。奇瑞通过自建的工业互联网平台赋能2000多家零部件企业，推动智能生产与智慧物流，形成“整零协同”生态。

②技术平权：猎鹰智驾系统覆盖全品牌车型（燃油、混动、纯电），价格下探至6万元级，实现“油电同智、全球平权”，加速智能驾驶普及。  

③全球化布局：依托全球1600万用户数据和45亿公里智驾里程，奇瑞智驾方案覆盖6大洲50国，通过欧盟网络安全认证，计划2026年进入欧洲市场。

（3）未来规划

奇瑞通过数字孪生技术实现了从生产到供应链的全链路智能化，其核心价值不仅在于效率与成本的优化，更通过技术赋能推动产业链协同创新，为全球制造业数字化转型提供了可复制的标杆案例。

奇瑞计划进一步融合AI大模型（如DeepSeek语言模型）与数字孪生技术，构建覆盖全价值链的“整合孪生体”，并探索工业元宇宙场景（如车享元宇宙、人形机器人交互）。同时，通过“瑶光实验室”与产业链伙伴共建开放式生态，推动无人机、飞行汽车等新业态与智能汽车协同发展。

未来，奇瑞将继续以“技术平权”为战略，加速智能化技术在全球市场的渗透，巩固其作为中国智能汽车领军者的地位[9]。

2、家电行业

美的集团通过数字孪生技术，实现了从生产到供应链的全面智能化，其核心价值不仅体现在效率与成本优化上，更通过技术赋能推动产业链协同创新，为全球制造业数字化转型提供了可复制的标杆案例。

（1）生产流程优化与效率提升

①虚拟仿真与工艺优化

美的厨热顺德洗碗机工厂利用数字孪生技术构建生产线的虚拟模型，通过模拟测试优化产线布局和工艺参数，减少物理调试成本。例如，研发时间缩短30%，单位生产成本降低24%；订单交付周期缩短41%，缺陷率下降51%。

美的洗衣机荆州工厂通过5G专网和工业互联网平台（M.IoT），工厂构建了物理生产线的数字孪生模型，覆盖从原材料到成品的全流程。千余台自动化设备通过500多个5G CPE终端实现数据实时传输，生产状态延时低于0.5秒，管理人员可通过虚拟界面实时调度生产进度。

②柔性制造与智能调度

微波炉顺德工厂通过数字孪生实现多品种混线生产，结合5G+AI技术实时调整生产计划。工厂整体效率较改造前提升38%，订单交付时间缩短56%。

（2）供应链协同与全局韧性

①端到端供应链可视化

美的构建“全球供应商云平台”，整合超19万家供应商数据，实现从研发到物流的全链路协同。例如，美的厨热工厂带动上下游供应商减少供应链浪费68%。同时，供应商生产效率提升20%，库存积压降低5%[10]。

②智能排程与库存管理

通过数字孪生平台动态模拟需求波动和供应风险，优化库存策略。例如，冰箱荆州工厂库存周转率提升125%，洗衣机合肥工厂物流成本年节省近1000万元。洗衣机荆州工厂的“极致单流”物流方案通过数字孪生优化仓储路径和库存分配，实现原材料与产线的高效衔接，库存成本降低50%，下线直发率提升1倍（达到60%）。

（3）质量管控与设备维护

①AI质检与预测性维护

在洗碗机工厂，AI视觉技术实时监测20余道工序，自动识别操作规范并预警异常，缺陷率降低51%。同时，设备故障预测准确率提升，维护效率提高30%。

  

通过传感器数据实时反馈至数字孪生模型，实现预测性维护，设备故障率降低20%，维护效率提升30%。

②全生命周期追溯

微波炉工厂通过数字孪生系统追踪物料流向和生产参数，实现从原材料到成品的全流程可追溯，质量管控效率提升15%。

（4）能源管理与绿色制造

①低碳生产与能效优化

重庆水机工厂应用数字孪生可视化平台监控能耗，通过光伏+储能系统实现绿电占比55%，年减少碳排放5323吨。同时，设备能效改造（如蒸发冷机组替换）每年节电11.2万度，产品生产能源单耗降低近20% [11]。

②绿色工艺创新

微波炉工厂通过数字化改造推动绿色设计，如采用变频技术降低产品能耗，并实现废水、废物“零排放”目标。

（5）跨工厂协同与经验复制

①灯塔工厂规模化推广

截至2025年，美的全球灯塔工厂达5家，为国内最多。

美的通过“最佳实践复制（BKMC）”机制，将灯塔工厂的数字化经验推广至30余家工厂。例如，空调广州工厂劳动效率提升28%，洗衣机合肥工厂人均效率提升51.6%[12]。

②全球认可

荆州工厂的“智能工厂全连接物流及精细化管理关键技术攻关（项目）”创下多项（全球）行业内记录，获得2024年度中国机械工业科学技术奖“科技进步奖”一等奖。此次获奖项目不仅实现了生产效率与质量的飞跃，更通过技术赋能产业链协同和绿色转型，为制造业高质量发展提供了可复制的标杆案例。其核心价值在于通过智能化、数据化的创新，推动中国制造向全球价值链高端攀升[13]。

此外，荆州工厂获GSMA全球移动大奖（GLOMO奖），成为全球5G全连接工厂的标杆，覆盖15类应用场景，终端规模和应用深度行业领先[14]。

③技术迭代

美的计划进一步融合AI大模型与数字孪生技术，构建覆盖全价值链的“整合孪生体”，并推动工业元宇宙应用，实现全球供应链的实时协同预测与敏捷响应。推动虚实融合的远程协作与培训场景，扩展数字孪生的应用边界。通过持续的技术迭代与生态协同，美的将强化其在智能制造领域的全球竞争力。

3、供应链服务行业

飞力达供应链公司通过数字孪生技术深度赋能制造供应链，实现了从仓储、运输到交付的全流程智能化与协同优化。

（1）数字孪生技术的核心应用场景

①虚拟供应链建模与实时映射

飞力达在重庆两江新区打造的“5G+智能制造”无人化供应链共享协同平台，利用数字孪生技术构建物理供应链的虚拟镜像，实时监控物流、仓储及配送全链路数据。例如，通过数字孪生与BIM技术结合，实现仓库三维空间管理、设备运维优化及动态路径规划，提升操作效率[15]。

②智能仓储管理

在昆山和重庆的自动化立体库中，数字孪生技术用于优化货架布局、库存分配和出入库流程。例如，结合RFID、AGV无人叉车和机械臂等技术，实现“货到人”拣选，减少人工干预，操作准确率达100%[16]。

③无人化运输与配送

通过5G+数字孪生技术，飞力达在重庆综保区部署新能源智能网联运输车，实现自动驾驶配送。车辆通过高精度定位和多传感器融合感知系统，实时调整路线，确保货物从仓库到产线的无缝衔接，首条线路订单配送量近1万票。

④供应链协同与预测性维护

数字孪生系统整合上下游企业数据，模拟供应链风险场景（如需求波动、设备故障），动态调整生产计划和库存策略。同时，设备传感器数据实时反馈至孪生模型，实现预测性维护，降低故障率。

（2）量化成效

①效率提升

仓储效率：出入库效率提升2倍，拣配时间从5-10分钟缩短至1分钟，出库环节效率提升20%。

运输效率：无人配送车实现端到端无人化搬运，运输成本降低10%，配送车辆调度效率提升25%。

订单交付：单笔货品实现“秒级响应”，5分钟出库、2小时内配送至客户车间。

②成本优化

人力成本：自动化立体库年节约人力成本400万元，部分业务人力减少30人，年节省291万元。

  

运营成本：重庆项目预计整体效率提升50%，成本降低20%；昆山仓库空间利用率提升3倍。

③供应链服务质量与可靠性

供应链服务准确率：收发货准确率达100%，质检复检效率提升100%-200%，缺陷率显著下降。

供应链相关设备维护：预测性维护模型降低设备故障率20%，维护效率提升30%[17]。

（3）为客户创造的核心价值

①供应链敏捷性与韧性增强。

通过数字孪生驱动的实时数据分析和动态调整，客户可快速应对需求波动和供应中断风险。例如，重庆旭硕科技通过无人配送车缩短交付周期，提升产线物料供应效率。

②全流程透明化与可追溯性

客户可通过数字孪生平台实时监控物流各环节状态，实现从原材料到成品的全生命周期追溯，提升质量管理效率15%。

③降本增效与绿色可持续  

飞力达的无人化仓储和运输方案帮助客户减少物流成本（如东莞项目年进出口额预计达180亿美元），并通过节能设备降低能耗（如重庆水机工厂年节电11.2万度）。  

绿色工艺创新（如零废水排放）支持客户实现低碳目标。

④生态协同与产业集群化  

飞力达在东莞和重庆的供应链基地整合上下游企业资源，形成电子信息产业集群，促进产业链协同创新。例如，东莞电子元器件集散中心项目推动大湾区供应链智能化，提升国产化率。

（4）未来规划

飞力达通过数字孪生技术，实现了供应链全链路的虚实融合与智能化升级，为客户提供了高效、透明、绿色的供应链解决方案。其核心价值不仅体现在效率提升与成本优化上，更通过技术赋能推动产业链协同创新，助力中国制造向“中国智造”迈进。

飞力达计划进一步融合AI大模型与数字孪生技术，构建覆盖全球供应链的“整合孪生体”，并探索工业元宇宙场景。通过技术迭代与生态协同，提升供应链的实时预测能力和跨行业服务能力，推动中国制造业从“经验驱动”向“数据驱动”转型。

三三、总结与展望#

随着客户的个性化要求日益明显，产品也呈现不断的分化之势，复杂性不断增加，这也导致了制造供应链过程也逐渐复杂，对于供应链的所有过程均有必要进行完善的规划。在数字孪生中对需要制造的产品、制造的方式、供应链相关资源以及流经的地点、供应链运营与服务品质等各个方面进行系统的规划，将各方面从顶层设计的维度关联起来，以避免某些要素的结构性缺失。

随着企业逐步完成价值链数字孪生贯通，以及采购、物流、生产、交付等环节数字孪生体系的构建，制造供应链的计划与执行流程将深度融入信息平台。在这一体系下，数字孪生技术赋予每个物料及产品单元“智能交互”能力，它们能够与信息平台内各要素实时对话，推动人、机、料、法、环、数据、检测等要素的全面互联互通，并与工业互联网实现无缝对接，进而达成数字化、网络化与智能化的深度融合。

未来，供应链中的差异与异常信息不再依赖人工汇报与会议讨论解决，而是直接反馈至供应链运营信息平台。平台通过智能算法与数据模型，实现问题的自动识别、分析与处置，展现出自组织、自管理等智能化特性，持续驱动智能制造与智能供应链的创新发展与迭代升级。

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