数字孪生与仿真模拟助力零售及物流企业从业务流程、基础设施、运输车队和员工队伍中“榨取最大价值”。BIA-Technologies商业分析部门负责人斯坦尼斯拉夫·沃罗宁指出，这些技术使企业能在零风险前提下验证假设，从容应对旺季、需求波动等各类可预见或突发变化。
简言之，数字孪生与仿真技术提供了窥探未来的窗口，能精准预测管理决策结果、流程变更影响及技术升级后果。
例如，某大型物流公司订单处理常超时且原因不明，传统排查无效，直接业务试错又风险过高。通过与WMS集成的数字仓库模型定位到商品流算法缺陷，修正后核心流程提速10%-15%，订单处理加快，仓库整体效率提升，公司成功扭亏为盈。
数字孪生的构建逻辑
当企业生态系统建成且业务自动化后，进一步发展需依赖仿真模拟——即通过数字孪生实验验证假设。运输监控、WMS、ERP、CRM等系统生成的“数字足迹”蕴含高价值信息，是构建可靠数字孪生的基石。
构建数字孪生需创建包含对象、流程及相互关系的完整虚拟副本，建模周期通常为2-4个月。此后即可在数字环境中测试外部条件变化或特定决策的影响。因模型高度还原真实业务或架构，仿真结果与现实极为接近，现成模型上的假设验证耗时不超过一周。
构建分三阶段：首先描述对象（如仓库尺寸、存储拓扑）与业务流程（如接单、发货）；其次纳入企业规章制度，并校验实际流程与制度的一致性；最后进行模型配置，明确员工角色、货架特征及交互关系。随后验证模型与物理仓库的吻合度，偏差需控制在极小范围，若超百分之几则需调整优化，确认无误后方可投入使用。
零售与物流为何需要仿真模拟
2020年疫情引发的线上销售热潮，致使物流服务规模与结构剧变。短期内货运量激增、服务项目调整，倒逼物流企业提升灵活性，快速优化供应链以实现高效透明运作。
数字孪生与仿真是提效寻优的利器，适用于风险评估、商业假设及管理决策验证。其模型精度可达97%-98%，能在数字空间复现高度复杂流程。
某城市配送公司应用该技术的案例颇具代表性：专家为其构建含400+参数的数字模型，经多轮假设测试与流程优化，单趟订单量增30%，运输成本降10%，准时交付率达95%。这不仅保障了货物准点送达，更显著提升了客户忠诚度。
另一应用场景是“数字顾问”。接入实时数据后，模型可预测未来1-3小时的运营状况，助管理层提前响应潜在问题，并在数字孪生体上预演最优解决方案。
总结
实践证实，应用数字孪生与仿真模拟可降低企业成本10%-20%，对电商等高速发展业态尤为关键，且项目投资回报期通常仅数月。该技术通过构建并验证假设，赋予业务更强灵活性、韧性及抗风险能力，实现极致效率，市场需求正迅速攀升。