在全球范围内，制造商因最近发生的几起事件而面临供应链中断的风险。 其中包括地缘政治不确定性、贸易战、半导体短缺和 Covid-19 大流行。 成本上升和经济不确定性也导致了供应链中断。
为了保持竞争力和弹性，供应链管理者需要关注数字化和自动化，特别是在不显着影响利润和价格的情况下协助回流。 企业还应该专注于技术融合——包括人工智能、数据分析和数字孪生——以重塑供应链，使其变得精益和自给自足。
了解供应链中的数字孪生
供应链数字孪生是一种数据驱动模型，模仿现实世界的供应链，可以进行模拟、优化和分析。 它获取真实世界的数据并对跨采购、生产、制造、分销和物流的物理供应链进行建模，以创建单一的集成数据模型。 该数据模型可用于模拟、进行假设分析并提供操作复杂性的可见性。
到2035年，供应链将完全数字化和自动化。 使用数字孪生可以通过提供对运营数据、供应链行为和绩效的实时可见性和洞察来帮助预测中断、优化运营并改进决策。
数字孪生有很多好处
• 供应链优化：数字孪生可以模拟场景，帮助优化供应链运营。 这涉及测试不同的生产计划、运输路线、库存水平和需求预测模型，以确定优化运营的最有效方法。
• 预测性维护：通过监控实物资产的数字孪生，公司可以在设备出现故障之前预测和安排维修，并确定维护需求。 这有助于防止停机并确保供应链运营不间断。
• 实时可见性：数字孪生可以提供整个供应链的实时可见性，包括生产流程、仓库、运输状态和库存水平。 这种可见性使公司能够识别供应链网络中的瓶颈、延误和低效率，从而能够及时采取干预措施，以降低风险并提高绩效。
• 风险管理：数字孪生通过模拟供应商故障和延误、需求波动和自然灾害等各种中断的影响来促进风险管理。 通过提前评估此类风险，企业可以制定应急计划并建立有弹性的供应链网络。
• 产品生命周期管理：数字孪生通过跟踪产品从原材料到成品的整个过程来支持产品生命周期管理。 这种对产品旅程的可视性使公司能够监控整个供应链的质量、可追溯性和合规性，确保产品完整性和法规合规性。
• 合作伙伴之间的协作：数字孪生创建了单一事实来源，可用于促进供应链合作伙伴（包括供应商、生产商、分销商和零售商）之间的协作。 供应链合作伙伴可以访问一个共享平台，帮助调整他们的活动，从而优化库存水平并同步生产计划，从而提高整体绩效。
• 可持续发展优化：公司可以通过分析其运营、运输和采购策略对环境的影响来优化其供应链以实现可持续发展。 这可以帮助公司减少碳足迹、减少浪费并实现可持续发展目标。
玛氏和米其林已经开始
各个行业的多家公司已经采用数字孪生来应对供应链挑战。 糖果、宠物食品和其他食品公司玛氏为其伊利诺伊州工厂创建了数字孪生，以避免包装过度填充的情况。 通过使用制造机械传感器数据并将其输入预测分析模型，工厂生产线操作员能够实时监控事件并调整灌装过程。 经过成功的测试后，玛氏在其美国业务以及欧洲和中国的宠物护理业务中扩大了数字孪生的使用。 它使用数字孪生来模拟和验证产品和工厂的调整，然后再在物理空间中分配时间和资源。
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