编译丨王浩、千山计划丨张杰因新冠肺炎疫情在全球爆发蔓延，全球供应链体系陷入混乱近两年在短期内有所减少，没有好转的迹象。为了应对这种转变，企业正在转向被称为“数字双胞胎”的新一代人工智能驱动的模拟，它可以帮助商家及时向用户交付商品和服务。这些工具不仅可以预测整个过程中可能出现的业务中断，还可以提供解决建议。因准时制交付系统故障而受挫的组织正在努力利用这些工具在效率和弹性之间取得重要平衡。在过去的几个月里，短缺情况多种多样：新车、新手机、隐形眼镜、清洁用品、新鲜农产品、园艺工具、书籍等等。人工智能公司Pathmind的创始人克里斯·尼科尔森表示：“这与2020年3月以来发生的‘抢厕纸’不同，这一次物资短缺是非常个人化的。”这场运动产生了深远的影响。遍布全球的供应链——连接工厂、港口和仓库的轮船、卡车和火车，将我们购买的几乎所有东西从数千英里之外的制造地运送到消费地——正面临前所未有的审查。服务咨询公司Avenue7Media的创始人兼首席执行官JasonBowis说：“公平地说，现在无论你卖什么，都会遇到问题。”从那以后，他们每个月的库存都很少。”数字孪生通过在问题出现之前预测问题，然后使用人工智能找到解决方案来解决供应链问题。数字双胞胎这个名字强调了他们使用计算机来模拟复杂系统。模拟系统创建了现实世界事物的镜像双胞胎——从港口到商品，以及它们所在的物流系统。多年来，系统模拟一直是工业决策系统的一部分，帮助人们探索不同的产品设计或简化仓库布局。但是因为我们现在有很多实时数据和计算能力，这意味着我们第一次可以模拟更复杂的物流系统，包括超级复杂的全球供应链，有很多供应商和运输网络。该技术为亚马逊带来了持久的竞争优势，尤其是在物流和仓储方面。现在其他公司也开始积极布局。谷歌正在研究供应链数字孪生，而汽车制造商雷诺宣布他们将于2021年9月开始使用它们。联邦快递和DHL等国际航运巨头正在开发自己的系统模拟软件。而像Pathmind这样的人工智能公司正在为愿意付费的用户定制相关产品。然而，并不是每个人都是赢家。事实上，这项强大的技术可能会扩大全球经济中日益扩大的数字鸿沟。走出风暴?将当前的供应链系统问题归咎于COVID-19是很自然的。工厂关闭和劳动力短缺给生产和配送中心带来了灾难性的后果，但与此同时，在线购物和消费的增长导致对送货上门服务的需求激增。事实上，疫情只是让本已糟糕的情况雪上加霜。“推动这一趋势的是全球力量，所有这些因素共同创造了一场完美风暴，”伦敦大学学院经济学家迪马里斯考夫曼说。为了平息这场风暴，我们需要向世界基础设施注入数万亿美元——扩建港口、扩大物流车辆规模、培养更好的管理系统、创造更好的工作条件以及建立更好的贸易交易。创造条件。“技术并不能解决所有问题，”麻省理工学院数据科学实验室主任大卫·西姆奇-利维说。但在他看来，技术可以帮助企业度过最艰难的时期，他已经帮助几家大公司建立了数字孪生。“数字孪生让我们能够在问题发生之前发现问题，”他说。据谷歌供应链和物流团队总监汉斯·塔尔鲍尔(HansThalbauer)称，商业中最大的问题是无法预测供应链上游发生的事情。“无论你去哪家公司获取信息，”他说，“供应链领域的每个人都会告诉你，他们缺乏决策的可见性。”正是供应链可见性使亚马逊能够预测商品何时出现。在你家门口。对于亚马逊自己配送的每一件商品，以及亚马逊代表第三方卖家（如Bowis和他的客户）配送的数百万件商品，亚马逊都可以准确预测商品何时送货上门。鲍伊斯说，这听起来可能没什么大不了的，但如果亚马逊做错了，他就会失去客户。尤其是在节假日期间，人们会在最后一刻购买礼物，并相信亚马逊会及时送达。“仅仅为了一次简单的小额送货，我们就需要大量的计算资源，”他解释说：“但当人们没有及时收到货物时，他们就会发疯。”美国物流系统公司。其客户包括亚马逊、沃尔玛、eBay和Shopify。如果交货时间可以从7到10天减少到2天，就可以增加40%的销售额；如果能缩短到1天，则可以将销售额提高70%。其他人想要自己的预测水晶球也就不足为奇了。准时制供应链几乎死了。过去两年的混乱让许多追求超高效率的公司陷入困境。仓库空间很昂贵，在供应充足的情况下，为一周可能不需要的库存支付费用似乎是一种奢侈。但是当你下周库存用完时，你就没有什么可卖的了。“在大流行之前，绝大多数公司都专注于降低成本，”Simuqi-Levy说。现在他们愿意为弹性买单，但只关注弹性也是错误的：你需要在降低成本和保持弹性之间找到合适的平衡点。这就是系统仿真的真正威力所在。“我们看到越来越多的公司使用数字孪生来对其供应链系统进行压力测试，”他说。如果...?通过检查不同的可能情况，公司可以找到适合他们的效率和弹性之间的最佳平衡点。通过使用强化学习，一种使人工智能能够通过反复试验学习在不同场景中采取什么行动的技术，数字孪生成为探索各种“假设”问题的机器。如果台湾发生干旱，缺水导致芯片生产中断怎么办？数字双胞胎可以预测这种风险，跟踪它对您的供应链的影响，并通过强化学习建议采取措施以最大程度地减少损害。如果您是中西部的一家汽车制造商，数字孪生可能会建议您从有库存的西海岸经销商处购买额外的汽车零部件。但如果我们把不同的场景放在一起考虑，事情就会变得极其复杂。例如，根据Simchi-Levy的说法，福特在全球拥有50家工厂，每年从350亿个零件中生产600万辆汽车和卡车。大约1,400家供应商直接与福特的4,400个制造基地开展业务。福特的原材料和成品之间共有10层供应链网络，其中任何一个环节都可能断裂。一个合格的压力测试需要能够发现所有环节的问题。数字孪生利用尽可能多的数据来模拟系统和训练人工智能。有关于公司及其供应商的物流信息，包括库存和运输货物的状况；还有基于市场分析和财务预测的消费者行为数据；还有更广泛的世界数据，例如地缘政治和社会经济趋势。Ximuqi-Levy甚至使用社交网络数据来预测人们的行为，尤其是在疫情期间。谷歌的数字孪生可以集成到谷歌地图中，??全球天气状况可以集成到算法中。“如果你是加州的菜农，你可以运行系统模拟，看看你的哪些田地会受到拉尼娜的影响，”Talpaul说。当谷歌为雷诺这样的客户构建数字孪生时，他们会从众多数据源中挑选合适的数据。另一方面，Pathmind采用更轻量级的方法。该公司的数字孪生封装了现有的供应链管理工具，并充分利用了它们已经生成的数据。Pathmind通过运行假设模拟来扩充自己的数据集，将生成的合成数据添加到它训练AI的容器中。这种策略类似于AlphaZero掌握围棋的学习策略——AlphaZero通过学习与自己对抗的数百万个虚拟棋局来获得能力。数字双胞胎不是学习在棋盘上采取哪一步，而是学习何时订购什么库存以及在哪里建造新仓库。有了正确的合成数据，数字孪生就可以学会应对前所未见的事件，甚至是全球流行病。理论上，任何人都可以从这项技术中受益。但实际上它总是上下波动。“对于任何规模的公司来说，数字孪生技术都是一个难以忽视的机会，”律师、美国前国会议员、美国税务咨询公司Alliantgroup现任高级副总裁里克·拉齐奥(RickLazio)说。不过，拉齐奥也指出，最具弹性的大公司是最先采用这项技术的，而许多较小的公司则需要一些帮助，例如政府投资，以防止它们被甩在后面。“早期采用这项技术的公司将达到'1+1>2'的效果，”他说。而且不仅仅是小公司。“世界上的许多地方仍然是基于纸张的，”尼科尔森说。“如果我们没有数字化，就没有人工智能。”Simuqi-Levy则更为乐观。“许多商业公司认为，建立数字双胞胎需要大量投资和多年的工作，”他说。“但情况已经改变：100万美元和18个月可以让你收获很多。”Ximuqi-Levy认为，即使当前最糟糕的混乱局面已经过去，数字孪生概念仍将继续蓬勃发展。他认为，过去几年教会了很多企业如何更好地未雨绸缪，如何更好地竞争。“当我们恢复正常时，一切都会和以前不同，”他说：“疫情表明未来已经到来。”会议推荐会议活动。会议聚焦元界产业政策、学术研究成果、技术创新和产业落地，旨在帮助对元界感兴趣的技术人员系统了解元界产业生态发展和核心技术实践。在即将于3月19日召开的MetaCon元界技术大会2022中，还将有多场关于“数字孪生”技术的精彩分享。欢迎对数字孪生等元界相关技术感兴趣的同学报名参加！更多资讯，可扫描下方二维码添加助手微信或点击【阅读原文】关注MetaCon元界技术大会2022官网。（内容持续更新中）
