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数字孪生(Digital Twin)将是物流业必走的趋势
时间:2022-10-19 18:03       来源:文|本刊编辑部

本文作者是编辑部特约撰稿人,曾就职于国际快递公司,担任供应链分析与管理工作,期间游历于各大物流企业与货主企业,学习企业经营理念,并将其融会贯通,自创一派,尔后担任各大企业供应链物流顾问工作,对中国台湾地区物流发展有先进独特的眼光,总是能够洞烛机先,布局未来。近年来,在研究与实践中,不断提出科技趋势与产业创新发展策略,希望能为供应链产业注入活水。

根据某知名研究机构2022年6月发布的报告指出,全球数字孪生市场预计从2021年到2030年,将以39.48%的年复合增长率持续增长。

 

资料来源:Digital Twin Market Report,
https://www.researchdive.com/, 2022/06

简单的说,数字孪生是实体物件的“虚拟副本”,通过操作这个虚拟副本,可以相当逼真的了解实体运作时的状态,这概念就好像在电玩世界中,操作战机飞行一样。数字孪生之所以自2021年开始快速获得管理者重视,主因来自于新冠肺炎全球大流行、IoT的逐渐普及,以及云端系统的实施成本降低。通过数字孪生做远端的实时管理与模拟,已经是现代管理不可或缺的一部分。

在供应链系统中,会有实体流与信息流二大主要流程,实体流的管理重点在于流速与流量的控制,目标是用最有效率的方式,使实体流可以快速在供应链环节中移动,可适时适地适量适质的抵达目的地。

 

在信息流方面,传统的管理重点在于纸本作业数字化、无纸化,使得供应链过程中相关讯息传递可加速与整合,并提高整体供应链各阶段的能见度(visibility),严格地说,传统的信息流就是“辅助”实体流运作,并没有任何积极的意义。

但在IoT加入之后,供应链开始拥有了“感官系统”,信息流的角色反而变得比实体流更加重要,原因很简单:实体流中的“实体”本身在生命周期结束后就会消灭,但是伴随的数据信息却可永久保存。

数字孪生与传统的模拟(simulation)差异就在于资料的“新鲜度”。传统的模拟,可能用的是过去几年所累积的旧资料进行推算,且有些运作情境可能原厂根本没有预想过,因此,即“拿过去的资料去预测未来”,这种做法显然是不准确的。

数字孪生则会持续反馈“现在”正在产生的数据资料,这些资料多来自于实际的设备使用,相当于“用现在的资料预测未来”,自然可以得到较好的预测结果。此外,实体设备目前的实时运作状态,可以投射到数字孪生上,因此在控制中心的管理者,可远端监控工厂的重要设备;甚至未来有需要安装新设备(例如安装新的机械手臂)时,可先通过新设备的数字孪生模拟运作,确认运作过程不会与其他设备发生碰撞。

 

举例来说,车厂通常会告诉车主,每一万公里就得进行一次汽车保养,这种做法看似没问题,但实际上每个车主用车方法不同,有的人经常开快车、急剎车;有的人经常开高速公路;还有的人大部分只开市区路段,如果所有人都使用“每一万公里进行一次保养”的话,显然会有问题,针对损耗快的车辆,很可能不到一万公里,刹车片就已磨耗严重。

同样的概念,在一座物流中心内,即使同时采购十部仓储叉车,也会因为其使用状况不同而产生不同的损耗,因此使用数字孪生持续追踪每一部仓储叉车的状况,则更加便利。

数字孪生对物流业而言,将是必然趋势!试想,如果物流中心内每一组码头升降设施、货运车辆、仓储高位叉车、货梯、空调系统等,都各有一套对应的数字孪生系统,可随时进行仓内监控,在大问题发生之前可先预做处理,物流中心发生意外故障的情况也将大大减少,设备原厂也不需要经常派人进行仓库检修,可降低维修成本,这对双方都十分有益。而当数字孪生累积的数据越来越多之后,设备厂可根据这些信息反馈,做出更好的产品设计。

全球第二大飞机引擎制造商罗尔斯·罗伊斯(Rolls Royce)近年来也积极建设相关管理平台,为每个出厂的引擎预先产生一组数字孪生,因此可以随时远程监控每个引擎的实时运作状况,并通过搜集到的大数据协助优化引擎运作产生的碳排放量,此外,某个引擎何时该进场保养,该保养哪些项目,更换哪些零件,也不再只是一份静态的使用手册,因为每个引擎的使用状况不同,定制化的保养套餐才能确保引擎的飞航安全,这一切都有赖数字孪生技术。

图:飞机引擎与其数字孪生体 (来源:Shutterstock)

汽车业自2018年开始,就采用数字孪生的方式进行新车设计,使得新车的开发时间缩短至少1/3,知名汽车品牌路虎是目前全球车厂中,第一个做出数字孪生皮革管理机制的厂商,简单的说,一张皮革从哪一头牛的身上取下,这头牛是哪一个农场所牧养,经过哪一个屠宰场以及皮革厂加工裁切,最后进入到路虎的主机厂,做出了几张皮椅,这张牛皮“本身”,与其数字化记录的“分身”,形成一种孪生体(twins)关系,因此,即使实体牛皮已经被分割做成了皮椅,人们仍可通过这张牛皮的数字孪生,了解这张牛皮的整个生命周期历程。

当然,如果牛皮可以做出数字分身,那么车上任何零组件,都可运用类似方法追溯原料零组件的数字孪生。甚至一台车从新车出厂到报废整段期间的车辆运作状态,都有一个虚拟的数字孪生在持续记录着。

数字孪生对于供应链运作有其效益,举例来说,如果我是车主,我只需要把这台车的“数字孪生”交给车厂保管,车厂就可了解这台车的使用状况、耗损状况,并在合适的时候通知车辆进场保养。这种做法,一方面可以降低维修成本,使车厂内部的保修、保养排程更有效率;另一方面,也大量节省了车主所花费的时间。在车辆最终申请报废时,通过数字孪生,我们可以预知这台车还有哪些零组件尚可使用,哪些零件必须回收报废,将车辆的回收过程变得更环保、更高效。

 

针对庞大的数字孪生资料的保存、管理,以及预测分析,第三方物流经营者可能无法从中获益。举例来说,DHL或许可以协助配送路虎SUV、F1赛车、BMW摩托车,但是这些车辆的数字孪生还是交给原厂的车厂去管理才更有意义,因为DHL不太可能知道数字孪生会有哪些信息变化,必须提早通知车主。

不过,数字孪生的数据是源自各式各样的IoT传感器,传感器难免会发生故障,且需要定期调整校估(就好像磅秤、温度计都需要定期校正),这庞大的传感器维护管理作业,则是物流经营者最有可能的商机之一,因为物流管理者距离终端消费者最近,假设设备原厂在美国,物流管理者则在中国台湾,那么只需要请台湾地区的物流管理者定期检测客户的IoT传感器,然后将这些传感器资料传回美国原厂作分析、模拟即可。

 

物流管理者另一个可能建设的是道路孪生(road twin)。众所周知,目前社会对GPS、卫星地图的应用已相当普遍,但“路况”却不是实时更新的,除了人们一般知道的塞车状况外,还包括道路目前的质量(例如该道路最新的行驶平稳度)、施工状况、气候状况、限速状况等。而且,这些道路数字孪生数据,不只物流公司自己使用,还能对外销售,成为物流业的附带收益。

 

物流车辆经常需要行经各道路,包括高速公路、市区、乡间道路等,通过车上的震动感应器(G-sensor)、油耗感应器、速度感应器,就可以实时反馈某一条道路的路况,这些路况反馈到管理中心会成为大数据,成为后续优化派车路线的依据,可以避免货车途经塞车路段或颠颇路段,提升运输质量,并降低油耗。因此,“运输”这件事,往后不单纯是从启运点到目的地送达,沿途都可通过车辆感应器全程搜集“路况”资料。

数字孪生要能成功实施,除了云端技术、信息安全技术之外,另一项就是防资料被窜改技术。如果回传的感应器资料可被任意窜改,那么数字孪生就失去意义,好在我们可以通过区块链(block chain)技术解决此问题。

图:仓储系统的数字孪生

此外,如果物流中心希望建构数字孪生,那么就需搭配无人机系统进行每日货区的计算机视觉扫描。以图为例,管理者希望在计算机画面中,可以精准看到货区内每个储位实际的占用状态,一般的仓储管理系统或许能知道数量,例如A01储位目前有某个商品共1托盘,但是如果希望更进一步采用视觉化方式,让管理者好像身在储位前方看,就需要使用无人机,针对每日异动过的储位实地拍照,然后转换成3D视觉影像,这些目前都已是可行技术。

END

文章精选/现代物流-118期


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