當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，以“智能制造”為主導的“工業 4.0”時代已經來臨，產品、消費與生產三者高度融合，形成一種數字化的產品服務生產模式。物聯網、云計算、大數據以及人工智能等先進技術，為智能制造的實現提供著強大支撐。

　　在智能制造的實踐過程中，人們發現物理空間與信息空間的交互與融合是一個不可忽視的問題，為此提出了數字孿生的解決方法。數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。簡單來說，就是在設備或系統的基礎上，打造數字版的“克隆體”，并將實物資產以數字化的方式表示出來，由物理實體與孿生模型結合成的功能系統。

　　數字孿生技術能夠基于數據采集搭建整個倉庫的數字模型，進行倉庫布局規劃和設計的模擬與仿真，對接WCS、WMS系統，實時顯示各個生產流程、設備狀態、動作等關鍵信息，對作業任務、設備等進行仿真監控。該技術有助于優化空間利用率和人員效率，提升產線運營效率，進而提高收益。

　　數字孿生集控系統平臺，能夠完美融合各種系統，實現數據與數據之間的快速交互，達到人、設備與系統的數據暢連，將信息以可視化方式快速呈現。通過實現物流實體系統的虛擬化，借助機器學習對各種場景的物流系統運作進行調校和升級，運營驗證推演成本，貫穿物流配送中心的生命周期全方面流程，從而創造出最好的物流系統運行狀態。

　　在智能倉儲物流數字孿生技術的實際應用中，將3D可視化的虛擬模型向客戶進行展示，可以更加直觀地介紹整個系統與方案的規劃設計、動態運轉流程。同時，在系統的流程、操作、檢查和優化中，可以將獲取的數據與報告實時發送給客戶，從而降低溝通成本，進行針對性的故障維護與問題解決。

　　有數據顯示數字孿生正由設備工序數字化向流程系統數字化逐步發展，通過反復的模擬計算，自主生成數據資源庫，并利用深度學習等人工智能技術，實現對于實體流程的自適應、自決策，從而在生產需求、業務場景發生新變化時，生產流程能夠完成自發性的智能化、柔性化調整。

　　數字孿生技術已經向我們走來，在智能制造企業的軟件開發中，未來或許更多的是充當助燃劑的作用，為企業發展添磚加瓦。同時也是一個挑戰，開拓了值得探究的發展空間，只有將其有效地結合到實際中，才能發揮其最大的價值，幫助企業順利地完成數字化轉型。