数字孪生技术能够通过虚拟复制和模拟供应链中的物理与数字过程，帮助企业在复杂性、COVID-19疫情及竞争格局变化的背景下重新调整供应链运营，从而实现收入增长并增强韧性。麦肯锡的研究指出，供应链组织面临运营效率、需求预测、库存管理及履行服务等多重挑战，导致增长停滞和收入机会错失。数字孪生通过整合真实数据，提供分析洞察和可视化效果，支持企业优化运营、规划情景并提供决策支持。
当前供应链面临消费者对快速低价配送的需求、劳动力成本上涨、宏观经济冲击的不确定性等多重压力。例如，超过90%的美国消费者期望两到三天内送达商品，而B2B公司则要求供应商提供全渠道销售。数字孪生技术能够建模供应链中从产品构思到最终客户履行的全过程，结合预测AI技术，实现预测性和指导性功能，推动供应链从经验驱动向动态优化转变。
数字孪生在供应链中的应用主要体现在以下几个方面：
- 端到端连接：通过连接SCM工具，提供整体性能视图，消除各自为政的方法，实现跨环节的协调优化。例如，零售商利用数字孪生技术动态调整商品级安全库存目标，并优化生产计划与运输决策，实现消费者承诺履行率提高20%、劳动力成本降低10%、收入提升5%。
- 动态市场中的弹性：结合实时数据与预测分析，动态识别风险并推荐解决方案。例如，原始设备制造商利用数字孪生技术降低最后一公里运输成本5%。
- 优化SCM软件：数字孪生作为SCM工具的创新层，优化数据输入和预测分析，应对多种潜在场景。例如，全球原始设备制造商通过优化物流政策降低8%的运费和损坏成本。
数字孪生在供应链中的具体应用场景包括：
- 预测需求：通过概率性需求预测和情景测试，优化库存管理，减少库存过剩或缺货。
- 优化供应：实现全球生产计划优化，平衡成本与客户体验。
- 网络设计：基于实时数据优化配送中心网络，提高网络韧性。
- 库存管理和定位：动态调整库存水平，降低运输成本和客户前置时间。
- 仓库优化：提高运营效率，优化人员配置。
- 最终客户履行：优化运输决策，降低最后一英里运输成本。
- 逆向物流：简化流程，降低服务成本。
尽管数字孪生具有显著价值，但实施面临挑战，包括需要定制构建、数据科学和开发团队的支持，以及技术架构的整合。成功实施数字孪生的关键原则包括：
- 北极星路线图：确定数据和技术驱动的未来供应链运营愿景，构建用例路线图。
- 数据可见性：识别所需数据输入和输出，构建企业数据产品配套路线图。
- 运营：通过数字孪生优化日常决策，实现跨领域的集成预测和决策。
- 技术架构：整合现有数据源和技术，确保计算资源的灵活性。
- 人才：评估所需团队成员的技能水平，采用敏捷方法进行快速开发。
最终，数字孪生技术能够帮助企业应对不确定性，通过预测潜在中断和“假设情景”，实现端到端供应链优化，推动思维模式的转变，从零散的机构知识转向数据驱动的决策。
