京东物流:数字孪生供应链白皮书(附下载)

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数字孪生是基于物理系统的实时数字化模型,它充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生技术作为一种前沿科技,有广阔的应用前景,京东物流在数字孪生供应链建设上的探索,为我国智能物流建设树立了典范

数字孪生的发展和推广依赖于创新技术的进步,数字孪生供应链同样要应用5G、云计算、区块链等诸多“黑科技”。以5G为例,5G技术具备高速率、大连接以及低时延的巨大优势,基于此,一方面能够有效使数字化工具应用于车间、仓库、运输、配送等供应链各环节,实现各类人员、车辆、设备数据的实时高效采集,另一方面可以支持数字化平台决策控制指令的实时闭环分发。

供应链管理从1950年代提出发展至今,始终围绕如何在正确的时间,把正确数量的商品,以正确的价格,放到正确的地点开展研究与实践。从TQM(全面质量管理)、JIT(准时制管理)到柔性制造系统(FMS)、供应商库存管理(VMI)概莫能外。围绕如何减少“牛鞭效应”(指供应链上的一种由于无法有效信息共享而导致信息扭曲,从而引起需求信息波动沿供应链传递逐级放大的现象)、降低库存持有成本、订货成本以及实现供应链总成本最小化一直是供应链管理工作者努力的方向。

以阿里、京东等互联网电商巨头引领的新零售、智慧零售革命,通过人工智能算法、基础物流设施建设将供应链效率压缩到了极致。传统的“生产商——品牌方——经销商——零售商——消费者”的供应链体系已经精简到了“生产商——品牌方——代运营——物流——消费者”(S2B2C模式)、“生产厂商——物流——消费者”( C2M模式)。

物流效率方面,邮政、京东物流、菜鸟网络、顺丰、四通一达目前已覆盖到我国全部的2800多个县。以京东物流为例,目前在全国已经建成超过500个物流中心与13个“亚洲一号”大型智能物流中心,仓库面积超1200万平米。通过人工智能驱动智能商业预测与补货、动态路由规划;自动化提升仓库存储与管理效率,实现在库530SKU库存周转天数仅30天,24小时履约订单率90%以上。高效的供应链管理背后,是技术与管理优化的叠加。

供应链的优化也逐渐呈现边际效用递减的趋势。物理世界的地理限制,诸如配送距离、进库出库流程等成为限制供应链效率进一步提升的瓶颈。

数字孪生供应链的出现,将实现供应链管理从“功能机”到“智能机”的转变。

在传统供应链管理理论框架下,无论是最佳订货批量模型、还是最优补货提前期模型,都是基于生产商、经销商与零售商自身利润最大化的决策,尽管可以通过供应链综合计划、协作计划、预测与补货等方式尽可能的消除供应链中的“牛鞭效应”,但依旧存在供应链全链条利润厚此薄彼的零和博弈现象。而这些问题在数字供应链孪生中都将得以解决。

在数字供应链孪生体系下,产品以客户需求为生产依据,避免了以订单为生产依据所产生的牛鞭效应。生产后的产品在物理空间中仅需要在最终对消费者交付时发生一次物理转移。所有物理空间的产品均通过物联网方式实现其在数字世界的唯一映射,企业之间的订货、退货均通过数字方式实现并利用区块链技术实现所有权的转移确认而无需真实移动物理空间的产品。由于所有商业行为均以数字方式运作,因此企业之间的合作方式、促销方式与存货管理方式可以更加灵活。

利用数字供应链孪生,可以完全消除企业间的订货成本、运输成本,经济订货批量模型在数字供应链孪生中将完全失灵。集中库存管理能极大降低库存成本,结合以区块链技术为依托的所有权转移,实现库存成本的合理分摊。数字供应链孪生,从本质上突破的产品在物理空间的交易效率极限,让企业以更加高速、高效、高频的方式开展供应链管理活动。

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