星空体育近期元宇宙和数字孪生的热度持续攀升，越来越多组织积极拥抱元宇宙概念落地，全国共计14个市级行政单位及有关部门出台了明确支持元宇宙产业发展的相关规划或政策，Gartner也就已经将数字孪生列为十大战略科技发展趋势，并认为数字孪生技术将在未来几年内产生突破性创新。自2018年开始，京东物流也已经围绕数字孪生进行数字化供应链革新，打造数字孪生技术及产品，实现更高效的供应链运转和服务。

　　随着软硬件的不断发展，已经有较多运用大数据信息处理和智能决策技术对物流及供应链进行改善的案例出现。但在已有的研究与应用中，绝大部分优化建模仅针对单一环节（如仓储、转运等）进行。然而在实际的物流作业中，各个环节并非孤立存在，有时对单一环节的提升与优化，是以牺牲其上下游环节的绩效换取的，换言之，单一环节的绩效提升反而可能造成全局绩效的下降。而传统的运筹模型难以精确刻画系统各环节间的依赖及影响，特别是针对京东这般体量的庞大复杂物流网络。而通过数字孪生技术，可实现对供应链全流程场景可控粒度建模，从而可以全面评估优化策略的全局影响，大大提升优化决策的实际可行性与有效性。

　　京东物流正在倾力打造供应链数字孪生平台，重点深耕供应链规划、供应链计划和供应链执行三大领域，基于行业领先的实时孪生数据映射、领域组合建模、并行分布计算技术，为企业提供标准化的供应链孪生数据基座、what-if仿真试验、多案效果对比、瓶颈问题诊断、分级态势可视等全场景孪生服务，具备全链条业务覆盖、多尺度分层孪生、多行业灵活迁移、多场景敏捷交付等五大亮点，帮助京东内部推动产品及商业创新；快速响应市场及客户需求；优化销售及用户服务体验，助力战略转型。

　　上述产品能力，其背后是一整套孪生技术能力支持。京东物流供应链数字孪生平台由孪生数据映射、组合领域建模、仿真优化计算、孪生可信校准四个层面能力，以支持包含快递、快运等网络层面，以及分拣星空体育、仓储和站点等节点层面的仿真模拟和优化决策。

　　通过大数据技术抽取加工生产系统的历史与当前运行数据，形成与现实高度契合的虚拟空间镜像数据源，一键创建用户需要的供应链孪生体。

　　运用多种设计模式对复杂物流网络进行了分层级抽象，并设计了易于扩展的灵活组合框架。针对物流中常见的设备、人员和车辆等场景的实体要素，以及干支发车、包裹分拣等事件要素，构建并沉淀了一组标准化模型组件库，实现用户对物流网络孪生模型的快速构建，复刻现实世界行为逻辑。

　　平台使用云端的并行计算技术加速大规模场景的数字孪生模型计算，亿级包裹孪生计算实现分钟级需求响应，辅助物流决策的高速、高效生成。

　　平台提供周期运行的数据、模型、算法校准功能，为用户的置信校准需要执行自动托管，持续不断提升数字化孪生实验的逼真度与可信性。

　　在物流领域，生产、采购、补货、仓储、分拣、运输等供应链和物流环节众多、流程复杂。京东物流结合自身业务特点，聚焦在仓星空体育、运、配业务类型，6大网络，50+全链端到端流程打造通用、逼真、高效的孪生实验验证能力。通过建立人、货、车、场的数字孪生模型对物理世界中的关键环节的数字复刻，结合运筹优化、神经网络、机器学习和深度学习等核心算法星空体育星空体育，提供多场景下的what-if分析和多方案的对比量化决策的功能，最终达到销售与生产协同决策、成本与服务相平衡的目标。

　　随着618、双十一、双十二和年货节等购物节的兴起，京东物流为应对数倍于日常货量的大促场景，建立了一套如图所示的基于预测、仿真和优化技术的大促预警系统。通过这套系统我们可以提前获取大促期间各关键分拣中心和线路上的货量负荷状态。并在此基础上得到各分拣中心产能饱和状态，月台排队情况和车队繁忙程度等重要预警信息。同时通过仿真模型与优化算法持续迭代的方式，对大促期间需要额外投入的场地、人员和线路资源进行提前规划和精准投入，避免因资源不足导致的用户体验指标下降，以及因资源过度投入和临时投入导致的成本上升。该系统2020年618首次投入测试，在线路和场地货量维度准确率均达到92%以上，并在接下来的双十一中正式投入，实现近年来首次无重大货量积压场地，得到业务方高度认可。

　　在疫情特殊时期的背景下，全行业供应链应急能力受到挑战，其核心在于规避疫情带来的网络中断影响，并体现在全链路的各个环节。4月上海因疫情导致部分管控区仓储及核心枢纽生产受限，在运力资源及生产资源约束下，快速调度输出应急方案至关重要。京东物流借助供应链数字孪生平台的what-if网络仿真试验功能，在孪生数字世界中即时映射疫情影响，快速模拟验证应急代产预案，择优落地实施，成功为华东区域支援疫情起到及时帮助。数字孪生平台已经在武汉、西安、上海等多起疫情突发处置中，及冬奥会等重大活动保供中获成功应用。相较人工方案，应急响应速度从天级别降低至分钟级别。

　　京东物流致力于为外部企业提供一体化供应链服务，在承接某消费品行业头部客户的百万级商品库存管理业务时，基于传统人工经验来运营的方式已经无法满足客户的需求，通过进销存仿真模拟将物理供应链的库存网络数字化，在数字孪生世界刻画物理库存网络中相关实体之间的关系（包括产品、客户、仓库、工厂等）以及进销存流程，从而基于订单数据与运营策略（库存、履约等）模拟出库存网络的运营情况，支持从数据、决策到运营指标的端到端可见性，进而根据模拟结果反向指导库存策略类型、策略参数等配置，实现库存管理运营人效与客户时效体验的提升，同时显著降低供应链的周转库存，增加现金流，为客户创造业务价值。

　　基于真实的仓内布局进行系统仿真建模，重新分配了SKU在仓内的分布，同时对历史订单进行重新定位、生产，监测生产效率利用系统仿真最大化地提升了规划效率、降低了试错成本。同时建立了“业务逻辑输入-系统仿真实现-仿真结果分析-反馈更新策略”的闭环机制，在实际运营之前就可以进行工艺和流程的迭代。

　　聚焦分拣场地，京东物流全国200+分拣场地搭建分拣场地仿真系统。通过数字孪生平台模拟场地到车、卸车、场地流转、发车等过程，评估分拣场地到车合理性，并基于归因分析定位集中到车的原因，用以指导计划层决策比如分拣班次、线路计划等设置。分拣机仿真则是对场地流转过程的进一步细化，模拟拆包、供包、分拣、建包、二次分拣等过程，用以评估分拣计划的设备产能利用率，提高场地运营效率。实际应用效果显示，数字孪生平台助力分拣机产能。

　　目前，数字孪生平台已具备亿级订单的分钟级孪生模拟及百万级数据的分钟级处理能力。在仓储网络、综合运输网络、终端网络孪生场景下，依托孪生的虚拟试验与决策空间，已成功解决仓网规划、枢纽分拣节点规划及路由时效优化、车型优化等日常决策问题，帮助企业通过量化决策和精细化运营实现降本增效，目前已服务了5万余商家。除有效支撑了日常决策场景之外，也成功落地应用于西安、上海等疫情突发应急场景中。2021年，相关技术成果获得“中国物流与采购联合会科学技术奖”科技进步奖一等奖。

　　京东物流对供应链数字孪生平台的建设，高效支撑规划、计划和执行的评估及优化在规划层面，支持业务进行供应链模式探索及业务扩展；在计划层面，通过高效方案推演，辅助用户更好地理解供应链行为，并针对小概率异常做出有效预案；在执行方面，通过将数字孪生嵌入生产决策 SOP 流程，形成虚实一体的智能化决策回路，推动物流决策系统的高效演进。

　　未来，京东物流将持续通过打造，完善一体化供应链的元宇宙孪生应用场景，高效支撑规划、计划和执行的评估及优化。从数字孪生走向数字原生，在数字世界进行知识发现和决策创新，实现供应链数字伴生至数字原生的变革，引导物理世界演进至数字世界的预期目标下星空体育，使得数字世界的原生创新力驱动现实世界的生产力大幅提升。