随着电商的高速发展，产生了了大量的碎片化订单，爆仓、错发、漏发、暴力分拣、快件丢失等现象屡见不鲜，传统仓储管理和运作方式已无法满足，加速仓储物流管理的智能化、自动化已成当务之急，构建智慧物流概念亦成为物流行业的发展趋势。

1. 行业痛点

1.1 仓库管理依赖人工，成本高实时性差。

传统仓库通过对库存报表、生产报表进行加工处理，来实现对仓库生产过程的数据统计和分析。这种库存管理方式重点依托人员经验，投入高、数据实时性差。

1.2 仓库面积大、货品繁多、分拣任务重。

随着电商的发展，对仓储提出了更高的要求，仓库占地面积较大、人员流动频繁、货品种类繁多、变化频繁、差异较难辨认，让分拣任务难度达到了前所未有的高度。

1.3 月台管理粗放， 影响物流园区吞吐能力和作业效率。

传统的月台调度管理比较粗放、车辆也缺乏引导，运输和转运车辆在园区内等候时间长、中转速度慢，园区月台等工作场的使用效率不高，影响物流园区的吞吐能力和作业效率。

1.4 月台调度方式效率低，不利于月台场地利用率。

传统的月台作业，大多通过人员操作移动端，触发作业车辆到达、驶离月台。这种月台调度方式存在操作延迟、信息不同步等问题，不利于作业月台场地资源的有效利用。

1.5 物流园区异常排查手段落后 无法精准定位异常点。

物流园区是一个多系统、多层次的复杂系统，具有点多、线长、面广的特点。为保证园区的安全运转，事故、异常的可追潮性，物流园区在现场已逐步推广摄像头和报警器，但是园区监控所需传感器众多基于人员进行摄像头异常信息的排查需要较多的人力工作量，并目极大依赖人员责任性，很难有效及时地排查可能的异常情况。

1.6 配送全过程存在盲点，法追踪“事故”源头。

物流追踪过程中普遍存在高延迟且无法全程覆盖的难题，从仓储拣货、出库、分拣，再到运输干线、支线，最后在站点的装、卸全过程中，往往发现货品丢失、质量问题的环节都是在最末端。分清责任、并寻找问题发生的“原点”、针对性的解决质量问题的隐患，成为了整体仓储物流配送过程中的“痛点”。

2. 数字孪生智慧物流系统解决方案

数字孪生智慧物流系统解决方案，以仓储、物流为载体，将预测技术、决策工具等与数字孪生技术相结合，构建仓储物流全要素1:1数字化模型，再叠加现有的多源异构数据，复现真实工作场景，实现全过程实时可视与协同，通过仿真模拟动态做出全局优化预测和决策方案。突破传统供应链的响应速度和成本瓶颈，通讨数字化精细管理和智能决策提升供应链的效率，降低供应链的成本。

数字孪生智慧物流系统主要功能模块包含：仓储管理、物流枢纽管理、安防管理、运输车队管理、订单实时追踪管理等。

3. 数字孪生智慧物流系统功能

3.1 仓储管理

3.1.1 仓库管理

数字孪生智慧物流系统对接WMS仓储管理系统，从WMS系统获取实时生产数据，用三维可视化的方式实时、直观展示库存水位、拣货热力、上架热力等仓内各类生产实况，提升仓储管理者监控、分析和决策效率。

3.1.2 库存分布管理 

数字孪生智慧物流系统基于在线库存，采用数字孪生技术进行1:1 数字化建模，在虚拟空间进行模拟仿真，能够针对具体业务场量，上承宏观层面上网络仿真以及预测，下接物流运营层面仿真优化，管理物流网络上应当如何布局货物、布局多少货物，解决物流操作的库存分布优化问题。

3.1.3 拣选管理

数字孪生智慧物流系统的拣选管理模块，能够基于实际仓库数字化建模的地图，以及历史任务分配和拣选路径执行策略，结合优化算法，在数字孪生智慧物流系统对任务分配、人员排班、人员调度、人员拣选路径等方面进行综合策略优化，并动态作用到实际仓库。

特别是针对面积较大、人员流动较为频繁，或者货品变化频繁、货品差异较难辨认的仓库，拣选员通过佩戴AR 眼镜等可穿戴设备，可以和数字孪生仓储物流系统进行实时交互，实时获得仓库货物的识别信息，并快速到达正确的拣选位置。对拣选环节进行优化，可以起到明显的降本增效作用。

3.2 物流枢纽管理

3.2.1 物流园区管理

数字孪生智慧物流系统中的物流园区管理模块可实现园区车道闸、大屏、月台摄像头、车辆预约系统的协同。当车道闸智能识别到“合规”车辆时，自动放行车辆。然后，通过在交互终端显示数字化建模的园区地图和车辆的规划路径，将车辆自动导引到操作月台。

3.2.2 月台管理

数字孪生智慧物流系统中的月台管理模块，对月台和作业车辆进行状态建模和关联，首先通过5G+边缘计算等方式获取月台摄像头视频回传；接着对视频数据进行实时计算机视觉计算，识别车辆的抵达、驶离、作业车辆类型和车牌；从而自动化闭环触发车辆作业，降低人工干预的同时，提升月台利用率。

2.2.3 分拣管理

数字孪生智慧物流系统的分拣管理模块，根据分拣业务，对分拣作业场景进行拆解和建模，以及为分拣运输环节进行产能规划。

自动分拣设备数字孪生仿真系统，支持对现实使用的不同生产厂家、不同型号、不同大小、不同类型的分拣机进行三维仿真，再综合导入现实以及预期的自动分拣设备的机械参数、流向格口绑定关系、集包人员排班与调度等数据，实现对分拣机的分拣流程进行仿真，可以高效并准确地评估设备的产能和错包率，为分拣中心的规划和日常运营提供数据和指导。

3.3 安防管理

数字孪生智慧物流系统的安防管理模块，允许摄像头通过5G和物联网等方式灵活接入到视频平台。在数字空间，构建异常行为模型，以及部署智能识别算法。而后基于现有的摄像头24小时不间断的动态视频数据采集，进行异常行为的实时识别和报警。数字安防，使用技术代替人员，解放了库内人吊的“双”有效提升仓库的异常识别率，同时减少仓库人员需求，从而达到生产安全保障以及降木增效的用途。

3.4 运输车队管理

数字孪生智慧物流系统的运输车队管理模块，基于5G、物联网、区块链、北斗定位、图像处理、人脸识别、大数据等技术和人工智能算法，搭建运输和终端配送场景的数字孪生体，可以随时掌握车辆实时位置、货物实时情况、司机驾驶安全等，帮助规划和运营在控制成本的条件下，通过提升满载率和人员效率等手段，来满足业务实际诉求。

运输方面，基于数字孪生技术，可以对现状运输运营情况进行实时观测，并在孪生体上调整线路开通标准、线路设计等关键因素，模拟并评估整体策略的影响，从而导出理想的现实运输决策;

配送方面，考虑各类影响履约效率及成本的运营模式（全部或者部分由路区配送员兼职揽收、或多个配送员配合完成揽派工作，或安排专职人员揽收等），借助揽派数字孪生模型对站点覆盖区域的系统仿真建模和策略支持，可以提前预估当前模式下的履约成本和效益，减少人工试错的成本，提高站点的人效，支持终端做出更精准规划和运营组织决策。

3.5 订单实时跟踪

数字孪生智慧物流系统通过5G等高质量网络精准采集货物关联的仓库与车载相关的视频监控画面、传感数据，在数字空间构建订单的数字孪生模型，孪生订单经过的仓储、运输、配送等各环节的孪生体，并经过区块链和通用开放接口等技术进行有效串联，可以快速协同仓储、分拣枢纽，配送站点、以及运输车队，快速传导整个流程中的任何改变，并作出及时的响应调整，从而对订单全程进行监控、计算、分析和预警，为物流时效和质量保驾护航、提升物流履约能力和客户体验。