物流是国民经济发展的“大动脉”，是支撑产业链、供应链高效协同的核心纽带。随着“双循环”战略的深化与全球产业链重构，智慧物流正从单一环节优化向全链路数字化、智能化跃迁。数字孪生技术通过构建虚实映射、动态交互的物流数字模型，成为打破传统物流数据孤岛、资源错配、效率低下等痛点的关键引擎，助力实现物流体系的精准调度、低碳转型与价值延伸。
我最近看了易知微最新发布的《2025数字孪生与智能算法白皮书》，里面就有他们做的一个智慧物流的落地案例，里面分享了很多应用场景，感觉很不错！！分享给大家
2025数字孪生与智能算法白皮书
解决方案
该物流企业数字孪生智慧钢铁仓储定位系统以该企业现有的钢铁仓储业务为核心，建设了能够随业务发展而灵活升级扩展的业务可视化及物联网管控数据平台。打通仓储系统与订单系统，借助数字孪生可视化的形式，实现驾驶舱级数据展示与交互。通过大屏、移动端、数字孪生模型等模块的总体设计实现了一站式数据查询、分析展示、虚拟实景等业务数据的交互体验，做到一屏统览全系统关键数据面板及实时作业画面。面向一线业务统一设计其归集单据查询入口的样式，提高了业务跨系统的查询效率，实现数据综合态势展示及各环节重点内容的监控。同时，针对管理层刚需的移动办公场景，特殊设计了移动端展示页面，方便快捷的实现数字化线上办公。
1、建设思路
业务全局信息可视化管控 通过集成仓储资源、物流动态及运营数据，实现多层级的仓储信息可视化监管，能够全程监控库存状态、位置信息、操作记录全流程的动态变化，实时追踪货物出入库状态。同时，为了便于宏观的管理决策，整合仓储设备、业务单据、库存周转等多源数据信息，建立了统一的数据视图。
数据智能监测与预警 将物联网与数字孪生技术相结合，构建仓储安全评估模型，建立了多维度的数据驾驶舱。能够对设备状态、库存异常、作业延误等风险进行智能预判，支持突发事件的快速定位与调度决策，实现仓储作业全流程的可视化监控与异常自动告警。
实时数据驱动决策管理 通过设备效率、库存周转率、作业时效等多维度的数据分析，建立仓储资源配置优化模型，构建涵盖服务品质、运营效率、成本控制等维度的数字化评估指标看板，支持自动生成运营诊断报告，提供库容规划、作业排程等智能决策建议。
2、应用建设
仓库管理
整合仓储多平台数据源，构建了仓库的3D数字孪生实景模型，可以通过第一人称视角模拟巡检天车的作业流程与库存分布，并支持自定义筛选或叠加图表元素进行展示。同时，通过API接口与库存系统联动，实现货品位置与状态的实时更新，并借助动态图表联动多模块数据，同步展示单据状态、库位占用、出入库作业进度等相关物流信息。构建了宏观的决策视角，辅助管理人员制定调拨策略，减少作业积压风险。
接入视频流，支持分屏查看多路视频，并能够对异常任务进行智能高亮提醒与录像自动存档，有助于快速定位异常操作，降低货品损坏风险。同时，为便于移动端办公，设计了页面组件动态缩放、关键数据聚焦展示等针对性的UI交互，确保核心指标清晰可见，有助于优化库位规划与设备配置，实现快速审批与资源调配。
预警监控
借助天气API与物联网传感器，实时获取仓库所在地的实时气象数据和温湿度数据，并预设触发预警的阈值，智能标注受影响的仓库位置及气象灾害范围。有效降低了数据监控环节的人力成本，缩短了应急响应的时效，提升了风险预防能力，一定程度上减少了停工的损失。也可以基于库存数据动态计算各库龄段占比，自动根据超标数值生成呆滞库存清单，辅助制定库存优化策略，有效的提升了陈积库存的周转率。
支持智能识别违规作业行为，自动抓取图片、存档预警记录，显著降低了事故的发生率，强化了作业环节的安全程度。还可以智能监督出入库任务的作业时长，对超时任务进行预警提示。同时，根据业务方向将数据分为7大类别，置顶显示关键指标，默认展示重点作业区域画面，并支持自定义筛选，有效的提升了运营效率。
信息查询
对接WMS、ERP等系统API，集成出/入库单、运输单等核心业务数据，并支持数据权限隔离、模糊搜索与复合筛选功能，可以自定义限制条件来查询单据、产品、库存等数据信息。能够快速定位异常订单，降低排查成本，有效地提升了查询效率，有助于宏观的管理决策与成本分析优化。
同时，通过时间轴的形式动态展示生命周期轨迹，可以实时获取运输车辆信息等在途数据，支持追踪产品全链路的关联信息。降低了库位级库存数据的不透明化，显著提升了客诉的处理效率，缩短了质量纠纷追溯的周期，实现库存数据的精准管控。
以上的内容均参考了易知微《2025数字孪生与智能算法白皮书》，里面还有很多其他数字孪生的建设案例，感兴趣的朋友可以去官网下载看噢！
2025数字孪生与智能算法白皮书
