数字孪生在供应链模拟中的应用

20/24数字孪生在供应链模拟中的应用第一部分数字孪生在供应链模拟中的概念及优势 2第二部分数字孪生构建过程中的数据采集与整合策略 4第三部分数字孪生模型在供应链场景中的构建与验证 7第四部分基于数字孪生的供应链模拟方法与工具 9第五部分数字孪生助力供应链优化决策的实现路径 11第六部分数字孪生在供应链可视化和协同管理中的应用 14第七部分数字孪生技术在供应链风险管理中的作用 17第八部分数字孪生在供应链创新和转型中的潜力 20

第一部分数字孪生在供应链模拟中的概念及优势关键词关键要点数字孪生的概念

1.数字孪生是一种用数字模型实时镜像物理世界的概念，它通过传感器和数据分析实时收集和更新数据。

2.在供应链中，数字孪生可以创建供应链流程、基础设施和资产的虚拟表示，以模拟和预测现实世界的行为。

3.数字孪生使组织能够在受控环境中对供应链方案进行测试和优化，从而减少风险并提高效率。

数字孪生的优势

1.提高可见性：数字孪生提供供应链的实时视图，允许组织监控库存水平、运输进度和设备状态。

2.优化决策：通过模拟不同的情景，组织可以使用数字孪生来评估决策的潜在影响，从而做出更明智的决策。

3.提高敏捷性：数字孪生使组织能够快速响应供应链中断和需求波动，从而提高对变化的适应能力。数字孪生在供应链模拟中的概念

数字孪生是一种虚拟表示，可实时反映物理实体或过程的状态和行为。在供应链模拟中，数字孪生创建了一个虚拟的供应链系统，捕获其物理特征、业务流程和数据。数字孪生与物理系统实时交互，收集数据并更新其虚拟表示。

数字孪生在供应链模拟中的优势

1.实时可见性和决策支持：

*数字孪生提供供应链的实时可见性，使决策者能够快速识别问题、预测中断并实时优化运营。

*通过模拟不同的场景和决策，数字孪生促进基于数据的决策制定，提高供应链弹性和敏捷性。

2.协作和利益相关者参与：

*数字孪生是一个协作平台，使供应链中的所有利益相关者能够共享信息和共同做出决策。

*通过提供一个中央视图，它提高透明度，促进跨职能合作，改善供应链绩效。

3.风险缓解和中断计划：

*数字孪生可用于预测和缓解风险。通过模拟潜在的中断，决策者可以制定计划，最大限度减少影响并保持业务连续性。

*此外，数字孪生可以探索替代方案和应急措施，提高供应链的弹性和风险管理能力。

4.过程优化和持续改进：

*数字孪生允许对供应链流程进行持续监控和分析。通过识别瓶颈和低效率，决策者可以制定改进计划，优化运营并提高整体效率。

*数字孪生还支持数据驱动的决策，根据实时数据调整流程和策略，以实现最佳结果。

5.创新和新技术集成：

*数字孪生提供了一个平台来探索和集成新技术，例如物联网、大数据和机器学习。

*通过与这些技术的集成，数字孪生可以增强供应链的可见性、预测能力和决策支持能力。

数据：

根据[SupplyChainDigital](/digital-twin)的调查，73%的供应链专业人士认为数字孪生将显着提高供应链的可见性，68%的人认为它将提高效率。此外，[IDC](/getdoc.jsp?containerId=US48660218)预测，到2025年，全球数字孪生市场预计将达到481亿美元。第二部分数字孪生构建过程中的数据采集与整合策略关键词关键要点数据采集策略

1.传感器网络部署：在关键供应链节点（例如仓库、配送中心和运输工具）安装传感器，以收集实时数据，例如温度、湿度、位置和库存水平。

2.物联网设备集成：将物联网设备连接到供应链系统，以从联网设备（例如叉车、自动导引车和包装机器）收集操作数据。

3.供应链合作伙伴数据共享：与供应商、承运人和客户合作，建立数据共享协议，以获取整个供应链中不同层面的见解。

数据整合策略

1.数据标准化：建立数据标准，以确保不同来源的数据格式和单位一致，从而简化整合。

2.数据清洗和过滤：使用数据清理工具识别并删除异常值、重复项和不准确的数据，以提高数据质量。

3.数据关联和丰富：通过将来自不同来源的数据关联和丰富，创建更全面的数据集，提供更深入的洞察。数字孪生构建过程中的数据采集与整合策略

数字孪生构建的一个关键步骤是数据采集和整合，这为创建准确、全面的数字孪生模型提供基础。以下策略概述了有效的数据采集和整合方法：

1.确定数据源

*确定供应链中可用的数据源，包括内部系统（如ERP、CRM、MES）和外部来源（如供应商、物流提供商、客户）。

*考虑各种类型的数据，包括结构化数据（例如订单信息、库存水平）和非结构化数据（例如文本文件、图像、传感器数据）。

2.提取和转换数据

*从不同的数据源中提取数据，并将其转换为统一格式，以确保兼容性和可比性。

*使用数据清洗和集成工具来解决数据质量问题，例如缺失值、重复项和不一致性。

3.实时数据采集

*建立机制来实时采集数据，例如通过物联网传感器、地理定位系统（GPS）和自动数据采集（ADC）技术。

*这有助于捕获供应链的动态方面，并确保数字孪生模型与现实世界保持同步。

4.数据整合平台

*使用数据整合平台将来自不同来源的数据集中到单个存储库中。

*该平台应能够处理异构数据类型，并提供数据治理和数据访问功能。

5.数据建模

*定义数据模型，以组织和结构化数字孪生模型中的数据。

*数据模型应反映供应链中的实体、属性和关系。

6.数据可视化

*开发可视化工具和仪表板，以呈现数字孪生模型中的数据并促进洞察力。

*可视化技术可以帮助用户轻松地理解复杂的数据集和供应链的动态。

7.数据安全

*实施严格的数据安全措施，以保护敏感信息，包括数据加密、访问控制和数据备份。

*定期审查和更新安全协议，以应对不断变化的网络威胁。

8.数据治理

*制定数据治理策略，以确保数字孪生模型中数据的准确性、一致性和完整性。

*确定数据所有权、责任和使用指南。

9.持续监控和更新

*定期监控数字孪生模型，并根据需要进行更新，以反映供应链中的变化和改进。

*持续的监控有助于确保模型的准确性和与现实世界的相关性。

10.用户反馈和参与

*征求供应链利益相关者的反馈，以确定数据需求和改进领域。

*用户参与有助于确保数字孪生模型满足他们的特定需求并提供有价值的见解。

通过遵循这些数据采集和整合策略，组织可以创建数据丰富、准确且实时的数字孪生模型，为供应链模拟提供坚实的基础。这有助于提高决策、优化流程和提升整体供应链性能。第三部分数字孪生模型在供应链场景中的构建与验证关键词关键要点主题名称：数字孪生模型的构建

1.供应链数字化建模：利用物联网、传感器和历史数据构建供应链物理实体的数字表示，涵盖资产、流程和环境。

2.数据集成和融合：收集供应链各阶段的数据，包括库存、物流、生产、供应商和客户信息，并将其整合到数字孪生模型中。

3.参数化和校准：通过历史数据和专家知识，为模型参数化，例如生产率、库存水平和运输时间，以反映真实供应链的特征。

主题名称：数字孪生模型的验证

数字孪生模型在供应链场景中的构建与验证

模型构建

数字孪生模型的构建是一个复杂且多步骤的过程，涉及以下关键阶段：

1.数据收集：收集来自供应链各个方面的相关数据，包括产品信息、库存水平、运输数据和客户需求。

2.建模：使用计算机模型将收集的数据转化为数字表示。模型可以是物理的、逻辑的或混合的，具体取决于供应链的复杂性和仿真目的。

3.连接：将数字孪生模型连接到物理供应链。这可以通过传感器、物联网设备和应用程序编程接口(API)来实现。

4.实时更新：确保数字孪生模型始终反映物理供应链的当前状态。实时更新通过持续的数据流和反馈回路实现。

模型验证

数字孪生模型构建完成后，必须验证其准确性和可靠性。验证过程包括以下步骤：

1.历史数据验证：比较数字孪生模型预测与实际供应链历史数据。如果预测与数据一致，则表明模型有效。

2.场景模拟：对数字孪生模型进行各种场景模拟，以评估其在不同条件下的表现。例如，模拟供应中断、需求激增或运输延误。

3.专家验证：让供应链专家审查数字孪生模型，并提供反馈意见。专家的反馈有助于识别潜在的错误或改进领域。

4.持续监控：数字孪生模型一旦部署，必须持续监控其性能和准确性。这有助于识别需要更新或改进的领域。

用例

数字孪生模型在供应链场景中有广泛的应用，包括：

1.优化库存管理：模拟不同库存策略，以确定最佳库存水平，减少库存成本和提高客户服务水平。

2.预测需求：使用历史数据和实时数据预测未来需求，从而实现更准确的计划和资源分配。

3.优化运输和物流：模拟不同的运输路线和物流策略，以提高效率，减少成本并提高客户满意度。

4.响应供应链中断：在发生供应链中断时，使用数字孪生模型预测影响并制定缓解计划，从而最大限度减少对业务的影响。

5.协作与可视化：提供供应链所有利益相关者的实时可视化和协作平台，促进透明度和决策制定。

结论

数字孪生模型通过提供供应链的虚拟表示，在供应链模拟中具有变革性的潜力。通过构建和验证准确可靠的模型，企业可以优化流程、提高效率并应对不断变化的供应链环境。随着数字孪生技术不断发展，其在供应链管理中的作用预计将进一步增长，为企业实现数字化转型和竞争优势提供新的机会。第四部分基于数字孪生的供应链模拟方法与工具基于数字孪生的供应链模拟方法与工具

方法

1.供应链建模

*开发一个详细的供应链模型，捕获所有相关实体（供应商、制造商、经销商、客户）以及它们之间的关系。

*集成来自各种来源的数据，包括历史数据、预测和操作参数。

*考虑各种场景，如需求波动、中断和新产品发布。

2.数字孪生创建

*使用建模数据创建供应链的数字孪生。

*数字孪生是一个虚拟表示，可以准确模拟实际供应链的行为。

*包括物理、逻辑和数据方面，提供对供应链的全面了解。

3.模拟执行

*根据特定场景运行数字孪生。

*模拟不同的策略、操作和决策，以评估其对供应链绩效的影响。

*收集模拟数据，用于分析和洞察。

工具

1.建模工具

*ArenaSimulation:一款基于代理的建模平台，适合复杂供应链的仿真。

*FlexSim:一个离散事件仿真器，提供详细的建模和可视化功能。

*AnyLogic:一个多方法建模平台，结合了离散事件、代理和系统动力学仿真。

2.数字孪生平台

*SiemensXcelerator:一个端到端平台，用于创建、管理和连接数字孪生。

*DassaultSystèmes3DEXPERIENCE:一个全面的数字孪生解决方案，覆盖从设计到运营的整个产品生命周期。

*GEDigitalPredix:一个基于云的工业互联网平台，提供数字孪生功能和分析工具。

3.仿真引擎

*AnyLogicSimulationEngine:一个高性能仿真引擎，支持各种建模方法。

*DassaultSystèmesSimuliaAbaqus:一个有限元分析引擎，用于模拟物理系统。

*AnsysFluent:一个计算流体动力学仿真引擎，用于模拟流体流动和传热。

应用案例

案例1：优化库存管理

*创建一个零售供应链的数字孪生，包括商店、配送中心和供应商。

*模拟不同的库存策略，以确定最佳库存水平，以最大限度地提高客户服务水平和成本效率。

案例2：预测需求

*开发一个电子商务供应链的数字孪生，包括在线商店、仓库和送货合作伙伴。

*利用历史数据和预测模型来生成需求预测。

*模拟不同的场景，以评估预测准确性和优化库存和配送策略。

案例3：供应链中断管理

*创建一个全球供应链的数字孪生，包括制造工厂、供应商和运输网络。

*模拟各种中断场景，如自然灾害、物流延误和供应商故障。

*评估中断的影响并制定应急计划，以保持供应链的弹性。第五部分数字孪生助力供应链优化决策的实现路径关键词关键要点数据整合和标准化

1.构建统一的数据平台，实现供应链各环节数据互联互通。

2.建立数据标准和数据治理机制，确保数据的一致性和准确性。

3.运用数据集成技术，将异构数据源整合到数字孪生模型中。

流程可视化和分析

1.将供应链流程数字化映射，实现端到端的可视化。

2.运用数字孪生技术，模拟和分析不同流程场景的绩效表现。

3.识别瓶颈和优化机会，提高供应链效率和韧性。

预测性分析和见解生成

1.利用机器学习和人工智能算法，从数字孪生数据中提取洞察和预测。

2.预测需求波动、库存水平、交货时间等关键供应链指标。

3.支持决策者及时做出应对措施，降低风险和提高供应链敏捷性。

协同优化和决策支持

1.构建中央枢纽，汇集供应链各环节的决策数据和见解。

2.应用优化算法，探索并优化供应链配置、资源分配和库存管理方案。

3.为决策者提供全面信息和决策支持工具，提高决策质量和效率。

协作与信息共享

1.建立基于数字孪生的协作平台，促进供应链参与者之间的信息共享。

2.实现供应商、物流商和客户之间的实时透明度和协作。

3.提高供应链的整体反应能力和灵活性，应对市场变化和突发事件。

持续改进和价值评估

1.监测数字孪生模型的运行状态和绩效，收集反馈和改进建议。

2.定期评估数字孪生技术的价值，包括成本效益、流程优化和决策提升等方面。

3.不断更新和完善数字孪生模型，以适应不断变化的供应链环境和业务需求。数字孪生助力供应链优化决策的实现路径

1.构建数字孪生模型

*数据收集：从供应链各环节采集关键数据，包括运营数据、库存数据、物流数据等。

*模型建立：基于收集到的数据，利用建模技术建立包含供应链实体、流程和环境的数字孪生模型。

*模型验证：通过场景模拟和专家验证等手段，确保数字孪生模型能够准确反映现实供应链。

2.场景模拟与分析

*情景创建：制定涵盖各种供应链场景的模拟情景，如需求波动、供应中断、物流延迟等。

*模拟仿真：将模拟情景输入到数字孪生模型中进行仿真，预测供应链在不同场景下的表现。

*数据分析：分析仿真结果，识别供应链中的瓶颈、风险和优化点。

3.决策支持与优化

*决策建议：基于模拟分析结果，为决策者提供优化供应链的建议，如调整库存策略、优化物流路径、改善协同机制。

*决策评估：利用数字孪生模型对提出的决策方案进行评估，预测其对供应链绩效的影响。

*决策优化：通过迭代模拟和优化算法，找到在不同场景下供应链绩效最优的决策方案。

4.持续监控与更新

*实时监测：将传感器和物联网设备集成到数字孪生模型中，实时监测供应链关键指标。

*数据更新：根据实时监测数据，及时更新数字孪生模型，确保其与现实供应链保持同步。

*模型改进：基于持续监测和分析，不断改进数字孪生模型，提高其准确性和预测能力。

5.应用案例

*库存优化：通过数字孪生模拟，预测需求波动和供应中断对库存的影响，优化库存策略，降低库存成本和缺货风险。

*物流路径规划：模拟不同物流路径的成本、时间和可靠性，优化物流网络，提高配送效率和降低物流成本。

*协同机制改善：通过场景模拟，识别供应链中信息共享和协同决策的短板，优化协同机制，提高供应链整体绩效。

*风险管理：模拟各种供应链风险场景，预测风险发生的概率和影响，制定风险应对策略，提高供应链韧性。

6.效益与价值

*决策优化：基于数据驱动的决策，优化供应链运营，提高供应链绩效。

*风险管控：提前识别和应对供应链风险，降低供应链中断的概率和影响。

*协同改进：改善供应链各环节的协同，提高响应能力和执行效率。

*数据价值挖掘：充分利用供应链数据，挖掘洞察力，为业务决策提供依据。第六部分数字孪生在供应链可视化和协同管理中的应用关键词关键要点数字孪生在供应链可视化

1.实时监测和预警：数字孪生可实时收集来自各种来源（如传感器、物联网设备、企业系统）的数据，并将其可视化为交互式3D模型。这使供应链经理能够全面了解供应链中的运营、库存水平和异常情况，从而及时识别问题并采取纠正措施。

2.预测分析和风险管理：数字孪生可以模拟供应链的运作，进行预测分析，识别潜在的瓶颈和风险。通过可视化场景和数据分析，供应链经理可以评估不同情景下的影响，并制定应急计划，以最大程度地减少供应链中断。

3.决策支持和优化：可视化的数字孪生提供了一个统一的平台，使供应链利益相关者能够协作并做出明智的决策。通过对交互式模型进行情景模拟，经理们可以比较不同的选项，优化流程，提高供应链的效率和灵活性。

数字孪生在协同管理

1.跨职能协作：数字孪生为供应链中的不同部门（如采购、物流、生产和客户服务）提供了一个共同的视角。可视化模型促进跨职能协作，使利益相关者能够快速沟通，协调工作流程并解决中断。

2.供应链生态系统整合：数字孪生可以连接供应链中的多个参与者，包括供应商、承运人和客户。通过与外部合作伙伴交换数据，经理们可以获得对整个供应链生态系统的可见性，并协调响应外部事件。

3.知识共享和最佳实践：可视化的数字孪生创建一个知识库，使供应链专业人员能够共享最佳实践、学习从过去的错误中吸取的教训，并了解行业的趋势。通过促进协作和知识共享，供应链可以提高绩效并保持竞争力。数字孪生在供应链可视化和协同管理中的应用

引言

数字孪生是一种强大的技术，它创造了物理资产或流程的虚拟复制，使我们能够实时监控、分析和模拟其行为。在供应链管理中，数字孪生技术具有巨大的潜力，可提供更高的可视性、协作和优化机会。

供应链可视化

数字孪生为供应链提供了前所未有的可视性。通过创建物理网络的虚拟模型，它可以实时显示资产、流程和物料流动的状态。这种可视化使利益相关者能够快速识别和解决问题，例如供应中断、延迟和库存不足。

协同管理

数字孪生促进供应链中各参与者之间的协作。它提供了共享信息、协作解决问题和制定共同决策的平台。通过可视化和模拟，利益相关者可以共同评估不同场景的影响，并制定最佳行动方案。

应用案例

1.预测性维护

数字孪生可以模拟资产的性能，并预测何时可能会发生故障。这使公司能够提前安排维护，并最大限度地减少计划外停机时间。

2.库存优化

数字孪生可以跟踪库存水平，并模拟需求变化的影响。这有助于公司优化库存，避免短缺和过剩。

3.供应链弹性

数字孪生可以模拟供应链在不同干扰下的反应，例如自然灾害、供应商中断或市场波动。这使公司能够制定应急计划，并增强供应链的弹性。

4.协作规划

数字孪生为供应链中各参与者提供了一个协作平台，以规划和优化其运营。它使利益相关者能够共享信息，评估不同场景，并就共同的行动方针达成一致。

5.持续改进

数字孪生可以持续监控和分析供应链绩效，并确定改进领域。通过模拟和分析，公司可以优化其流程，提高效率和降低成本。

技术考量

实现供应链数字孪生需要以下技术考量：

*数据采集：从传感器、企业系统和外部来源收集实时数据至关重要。

*模型创建：使用收集的数据创建物理网络的虚拟模型。

*模拟和分析：利用模拟能力预测资产性能，评估场景和制定行动计划。

*可视化：通过仪表板、地图和其他可视化工具呈现数字孪生的信息。

结论

数字孪生为供应链管理带来了革命性的变化。它提供了前所未有的可视性、协同管理和优化机会。通过实现数字孪生，公司可以提高运营效率、增强供应链弹性、并做出更明智的决策。随着技术的不断发展，数字孪生在供应链管理中的应用预计将继续增长，从而释放出更大的转型潜力。第七部分数字孪生技术在供应链风险管理中的作用关键词关键要点风险识别和预测

1.数字孪生技术通过实时数据采集和分析，可以动态地映射和模拟供应链中的关键风险，包括自然灾害、市场波动和供应商中断等。

2.数字孪生模型能够模拟不同情景下的供应链响应，从而识别潜在的风险点和薄弱环节，并提前制定应对措施。

3.通过引入机器学习算法，数字孪生技术可以基于历史数据和实时信息预测未来风险，为供应链规划者提供及时的预警。

风险评估和量化

1.数字孪生模型可以量化不同风险因素对供应链绩效的影响，例如交货延迟、成本增加和声誉受损等。

2.利用蒙特卡罗模拟等技术，数字孪生技术可以生成大量的模拟结果，从而评估不同风险情景的概率和影响范围。

3.数字孪生技术提供了一个可视化平台，决策者可以直观地了解风险等级和潜在影响，并根据需要进行资源分配和优先级排序。

风险缓解和干预

1.数字孪生技术能够支持实时决策制定，在发生风险事件时触发自动化响应机制，例如供应商切换或库存调整。

2.数字孪生模型可以模拟不同干预措施的效果，例如增加安全库存或实施应急采购计划，并推荐最佳应对策略。

3.通过与供应链合作伙伴集成，数字孪生技术可以在风险事件发生时协调资源和行动，确保高效且有弹性的响应。数字孪生技术在供应链风险管理中的作用

引言

供应链风险管理是识别、评估和减轻供应链中断的潜在威胁至关重要。数字孪生技术提供了一个虚拟的供应链副本，使企业能够模拟和预测中断的影响，从而制定有效缓解策略。

风险识别

数字孪生可用于识别供应链中的潜在风险，例如：

*供应商故障：识别过度依赖特定供应商的单一采购点，并确定备选供应商。

*物流中断：模拟交通拥堵、自然灾害和罢工等中断，评估其对交付时间和成本的影响。

*欺诈和网络安全：识别可疑活动和潜在漏洞，以防止假冒产品、订单篡改和数据泄露。

风险评估

数字孪生可量化风险的潜在影响，包括：

*财务影响：估计中断造成的收入损失、额外的成本和资产价值贬值。

*声誉损害：评估对客户信任和品牌形象的潜在影响。

*运营中断：模拟中断对生产、库存和配送的影响。

风险缓解

利用数字孪生，企业可以制定和评估缓解策略，包括：

*多元化供应链：识别和采购来自不同供应商和地区的产品，以减少单一供应商故障的风险。

*应急计划：制定详细的计划，概述在中断发生时的响应步骤和替代供应商。

*库存优化：根据模拟结果，调整库存水平和安全库存，以缓冲中断的影响。

预测分析

数字孪生还可以提供预测分析功能，帮助企业预测未来风险并提前制定缓解措施。例如：

*基于机器学习的异常检测：使用历史数据和实时数据训练算法，以识别供应链中的异常活动，并预测潜在的中断。

*情景分析：模拟各种情景，例如极端天气事件、供应商破产或经济衰退，以评估其对供应链的影响并制定相应的应对措施。

*优化算法：使用优化算法，例如线性规划或模拟退火，以确定最佳的缓解策略，最大限度地减少中断的影响。

案例研究

*戴尔科技：使用数字孪生模拟供应链中断，识别关键风险并制定应急计划，将中断影响减少了30%。

*联合利华：利用数字孪生预测未来需求和中断，优化库存管理，减少了库存成本并提高了客户服务水平。

*沃尔玛：部署了基于数字孪生的供应商风险管理系统，主动监控供应商表现，并在此基础上做出采购决策，降低了供应商故障的风险。

结论

数字孪生技术是供应链风险管理中一个强大的工具。它提供了一个虚拟的供应链副本，使企业能够识别、评估和缓解潜在的中断。通过量化风险影响、制定缓解策略和实施预测分析，数字孪生帮助企业提高供应链弹性，并在这个不断变化且充满风险的商业环境中取得成功。第八部分数字孪生在供应链创新和转型中的潜力关键词关键要点【供应链透明度和可视化】：

1.数字孪生提供实时数据和洞察力，使组织能够全面了解其供应链的运作情况。

2.通过可视化界面，利益相关者可以获得动态视图，展示库存水平、运输时间和供应中断等关键指标。

3.提高的透明度有助于识别潜在的风险和瓶颈，使组织能够主动采取缓解措施。

【供应链优化和决策制定】：

数字孪生在供应链创新和转型中的潜力

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引言

数字孪生是一种新型技术，它创造了一个虚拟副本，用于实时反映物理实体的状态和行为。在供应链领域，数字孪生有潜力变革供应链的创新和转型。

优化供应链流程

*数字孪生使企业能够模拟和优化供应链流程。通过测试不同场景，企业可以识别流程瓶颈、改进计划并优化决策。

*例如，福特汽车公司使用数字孪生来优化其制造流程，减少了停机时间并提高了生产效率。

预测性维护

*数字孪生可以预测设备故障和维护需求。通过监测传感器数据并运行模拟，企业可以预测潜在问题并采取预防措施。

*通用电气公司使用数字孪生来预测飞机引擎故障，从而减少了维护成本并提高了运营可靠性。

改进协作和可见性

*数字孪生为供应链参与者提供了一个共同的平台，用于共享数据和协作。它提高了供应链的可见性，使各方能够更好地协调其活动。

*例如，沃尔玛使用数字孪生来改善与供应商的协作，从而提高了库存管理和减少了缺货。

供应链弹性

*数字孪生有助于提高供应链的弹性。通过模拟意外事件，企业可以制定应急计划并减轻供应链中断的影响。

*例如，一家制药公司使用数字孪生来模拟新冠肺炎疫情，并采取措施保持生产运营和客户服务。

价值驱动的决策

*数字孪生为企业提供基于数据的见解，以支持决策制定。通过分析模拟结果，企业可以做出明智的决策，最大化利润和最小化风险。

*例如，亚马逊使用数字孪生来优化其仓库运营，从而减少