数字孪生智慧仓储，仓库管理系统项目案例解决方案

数字孪生智慧仓储，仓库管理系统项目案例解决方案

数字孪生

数字孪生&智慧仓储物流管理仓储规划设计，数字孪生仓库，智慧仓储管理可视化平台项目案例。智慧仓储系统解决方案，智慧仓储可以有哪些功能？智慧仓储系统解决方案，智慧仓储主要由什么组成？

利用数字孪生仓储，可以建立基于仓库空间数据和设施数据构建仓库立体虚拟模型，并模拟物资、人员和物料搬运设备的移动，根据仓库存储实体大小、数量以及存储特性等数据，为构建最优智慧仓储规划布局提供数据支撑，提高空间利用率和作业效率。

北京智汇云舟科技有限公司研发经过6年以上的积累，取得了坚实的技术和产品，拥有'3DGIS+视频融合+时空位置智能（LI）技术首创“实景数字孪生”'，自主研发了实景孪生解决方案、Paas平台、实景孪生虚实融合一体机等产品。

研发技术：数字孪生技术（行业头部），3DGIS（专利研发）、视频融合（行业领先）、位置智能LI 、三维可视化，3d建模等行业相关技术。国内头部技术研发供应商。进入→智汇云舟数字孪生技术官网

智汇云舟实施案例项目：1数字乡村、2军工数字化、3智慧工厂 、4轨道交通、5区域应急、6智慧城市、7智慧园区、8智能监所、9智慧水利、10智慧电力、11智慧交通、12智慧高速、13智慧高铁、14智慧楼宇、15实景地铁、16智慧生产线、17智慧油田、18智慧公安、19智慧海洋、20智慧水库、21智慧景区、22车间、23智慧车间、24智慧船舶、25智慧煤矿、26智能变电站、27智慧校园、28光伏发电、29航空航天、30雪亮工程、31机场管理、32智慧文旅等等数字孪生赋能行业。【项目案例索取，电话咨询】4006668015

借助数字孪生可视化搭建仓库（包括设施设备、物资）立体三维模型，从库区环境、库内布局到建筑结构以及独立设备均可进行立体仿真展现，并可进行任意角度的调整及场景切换。在此基础上，通过为仓库作业人员配备用于视觉选择的增强和虚拟现实眼镜，可以大幅提高盘点、拣选等作业的效率和准确性。

通过物联网技术和数字孪生可视化技术，集成视频监控系统、电子巡更系统、门禁系统、消防系统（烟雾传感器、温湿度传感器）等仓库安全防范管理系统数据，建立仓库虚拟安防地图，帮助管理者清晰直观地掌握仓库安防状态，当发生安防报警时，安防监控平台可直接在“3D地图”上定位风险，并可视化显示预警信息，提升仓库安防响应效率。

对于运输敏感、高价值的大型电力设备，智库智能建议通过安装监测温度、包装方向、冲击和振动的传感器，在运输途中实时收集设备状态信息，利用数字孪生可视化技术，建立该设备的虚拟模型，支持从外部传感器收集的数据推断内部设备状态，预警因碰撞或高温等因素造成的设备损坏风险。

数字孪生仓库对供应链管理供应链管理中遇到的****的一个问题就是面对链路复杂、多节点、需求不确定的场景下，如何提升信息传输的速度和精确度，降低整个链条中的“牛鞭效应”。而通过构建基于现实物理环境供应链的数字孪生模型，可以帮助物资管理人员理顺供应链中各节点关联实体之间的数据联系，实现供应链运行全程可视，信息链条通畅无阻、物力资源统筹管控。

此外，在经营管理发生变化需要快速做出决策时，数字孪生的应用可以帮助管理人员进行业务创新和试错，快速找出最优的供应链管理策略和更合理的供应链运作流程，实现“数据指导业务”。

数字孪生作为践行智能制造、工业互联网等先进理念的一种使能技术，各行各业都在不断尝试将数字孪生可视应用到企业管理中。

但由于建设维护成本高、数据数量和质量不达标、AIoT技术应用不深入、网络和数据安全难保障、管理理念和工作方式落后等困难，暂时并不能达到所有预期。只有解决了这些问题，才能让数字孪生可视更好地在未来供应链发展中发挥重要作用。

通过对物流的流程中每一个细节都为它们创造一个数字孪生模型，实现物流实体系统的虚拟化，创建人工智能为核心的仿真模型，运用历史数据以及虚拟仿真环境进行即将发生的运行状况模拟，借助机器学习对各种场景的物流系统运作进行快速调校和持续升级，从而创造出最好的物流系统运行状态。

数字孪生助力智慧物流系统，从特性上来看一定是复杂难预测、成本难模拟的场景，从这个意义上讲，虚拟仿真环境与数字孪生理念的结合，将助力以下几个方面：

大型仓配分拨中心

空港与海港等物流枢纽

供应链体系与网络

物流智能化装备与系统研发与设计

三、智慧物流仓配中心数字孪生的应用场景

智慧物流仓配中心，是物流的关键节点，也是目前物流业内，最普遍的适合数字孪生的应用场景。普通智慧物流仓配中心从设计、建设、调试，运营全流程，可以理解为产品的全过程生命周期。所以我们就按照理解一个工业产品的形式，来理解智慧物流仓配中心的整体系统数字孪生形态。理解智慧物流+数字孪生可以从三个关键词出发，分别是“全生命周期”、“实时/准实时”、“双向”。

全生命周期，是指数字孪生可以贯穿产品包括设计、开发、制造、服务、维护乃至报废回收的整个周期。它并不仅限于帮助企业把产品更好地造出来，还包括帮助用户更好地使用产品。从物流角度来说，可以从设备到系统，园区到大型物流网络理解，单纯的AGV的生命周期数据建模与数据采集，到园区设计的设计，交流，安装，施工，验收，运维，可视化，都可以用数字孪生的概念来管理.

实时与准实时、双向，其实可以理解为堆垛机的仿真，数据通过WCS以及控制系统，不断针对虚拟仿真的场景进行反馈，改善虚拟仿真系统的数据参数（很有可能以人工智能为基础，通过数据进行训练）。

这两点，将以极大的助力，降低设计沟通成本，运营验证推演成本，系统调整与优化试错成本，甚至预测未来的功能，贯穿物流配送中心的生命周期全方面流程。

四、 智慧物流仓配中心数字孪生的关键步骤

从上面的概念，智慧物流仓配中心数字孪生，关键点在于AI系统的应用，侧重数据驱动而不是模型驱动，那么如何测试，验证，优化AI系统，将成为系统的关键。

通过对物流的流程中每一个细节都为它们创造一个数字孪生模型，实现物流实体系统的虚拟化，

传统智慧物流系统建设模式，完成设计后进行工程建设时，遇到问题需要调整难度很大。复杂的物流系统集成，要站在全局考虑每个环节是否协调，进行完善的前期规划。每个环节由设计人员和施工人员基于不同的系统独立工作，容易导致设计信息的流失，施工调试人员很难准确理解设计人员的意图，增加出错的几率。利用数字孪生可以提前对各个方面问题进行系统规划，实现设计人员和建设人员的协同。

仓库和分拣中心数字孪生有一个特点——规模庞大。它以仓库或者分拣中心的3D模型为基础，并搭载了平台收集的IoT数据、实时库存和运营产生的数据，例如货物的大小、数量、位置、需求等。这些实时信息的映射可以帮助管理者更快更全面地掌握仓库或者分拣中心当前的运营情况。

在这些数据累积到一定程度后再来进行仓库运营模拟，就能更为真实地反映调整后的情况。比如在进行仓库设施更改前，使用数字孪生系统进行模拟，可以使设施管理人员测试和评估布局更改、或者引入新设备和新工艺的潜在影响。从而帮助企业作出正确的决策，在保持仓库吞吐量的同时减少不必要的浪费。

除了宏观上的优化调度，数字孪生还可以装配前线，赋能一线员工。借助可穿戴设备如HoloLens，来部署虚拟现实工具，帮助一线员工提高效率。比如识别二维码或条码显示货物信息完成拣选，基于大数据计算****前往路线并以AR的形式呈现等。在货箱拣取搬运场景，AR眼镜会自动扫描箱子上的条形码或二维码，完成货物拣取确认。

外包装的数字孪生

一个物理产品通常包括产品本身以及外包装，经过物流运输的产品则需要再加一层外包装。小件货物通常会集中放入一个更大更坚固的盒子里来满足长途运输中的标准化管理。比如适用于铁路运输，海运的集装箱，适用于工厂间运输零配件的板条箱。目前的技术可以通过扫描外包装上的条形码来追踪“包装盒”的历史足迹。另外再通过记录使用时长和日常检查来判定该包装能否继续使用。

数字孪生可以帮助缩短判断时间，并提供更科学的方案。借助3D扫描成像工具，能快速建立外包装的数字孪生。通过和预先设定标准模型进行对比，迅速识别是否存在凹痕和裂缝等潜在问题。再结合历史足迹信息，就能提供有关何时应该修理或进行报废处理的决定。除此之外，通过汇总历史数据，也有利于发现在运输过程中哪个地方最容易发生事故，从而有针对性地对这几个地方进行改善，精益供应链。

运输过程中的数字孪生&地理信息的数字孪生

运输敏感的高价值产品，例如药品和精密电子元件，通常会加带一个能监视温度变化，包装方向，冲击和振动的传感器。最新一代的传感器提供越来越多的数据点，可以在运输过程中进行连续的数据传输。以roambee传感器为例，根据roambee官网所示，它无需网络基础架构，就能传输实时位置信息、实时温度状况，支持供应链中项目级可见性、供应链控制塔、多式联运场景。

这些数据让运输过程可视化，同时也让供应链端到端信息可追溯可共享，实现更快、更安全的交付，更准确的库存预测。

地理信息的数字孪生很大程度上是基于GIS系统展开的。GIS不仅仅是静态数字地图。它们还可以合并动态数据，例如有关道路交通拥堵情况，道路封闭以及由于特殊原因导致的停车限制信息。GIS甚至可以集成特定人员和车辆的实时位置信息。

GIS系统已被物流行业广泛采用，比如使用它来计划交货路线，并根据天气情况，拥堵情况以及港口，机场和边境口岸的已知延误来预测到达时间。地理信息的数字孪生也将帮助物流服务提供商优化其常规物流网络，例如通过使用收货方位置，需求模式、送达时间等丰富数据来规划送货路线。

集散点分流

物流枢纽的数字孪生

在物流枢纽，物流行为的众多要素都杂糅在一起，并且这些元素超越了单一企业范畴。例如运输工具卡车、船舶、飞机，订单和信息系统，以及机动性最强的——人。当大量数据涌入，多方利益交融时，不完善的信息系统就会严重影响枢纽的运作效率，造成错误和延迟。

新加坡国立大学联合新加坡港务局正在进行新加坡集装箱码头的数字孪生项目。数字孪生将帮助其优化新设施的管理。例如，通过仿真模拟，它可以为任何船只选择****的停泊位置。泊位选择的根据来源于船只尺寸大小，装卸操作所需的设备，空间和操作人员。

但是这个项目有很大的局限性。由于各部门各公司之间信息的不互通，或者考虑到信息保密性，很难实现与港务局或者其他公司实时共享相关数据。

目前数字孪生尚未在物流中获得广泛应用，至少未实现物流全流程的数字孪生。但在特定环节，许多关键的支持技术已经到位。例如上文中提到的，利用仓库和分拣中心的数字孪生来实时监控厂区内环境变化；在仓库拣货和叉车装载场景，利用AR或者MR应用程序来快速完成工作；利用传感器来追踪货物等。菜鸟物流、京东物流都在应用机器学习和高级分析技术来优化其供应链。

但是，将各个环节的数据整合到一个完整的数字孪生系统中是一项非常复杂具有挑战性的工作。想要真正实现物流全流程的数字孪生，需要大量的资金投入，创新研发团队的人力投入。

除此之外，数字孪生本身的特性也决定它将面临诸多挑战，包括如何处理庞大的数据量，如何推进企业内部甚至全链参与者的数字孪生教育，如何在数字化的同时保证网络安全。数据支撑起数字孪生体的运行，而事实上并不是所有数据是有效的。这就要求企业需要另外开发系统来识别和剔除不好的数据，并能对产品数据流进行标准化管理。

全流程打通数字孪生意味着，从供货商到物流企业本身再到客户端都要适应这一套新的工作方式。物流企业要确保拥有足够的硬件设备和知识技能储备来教导员工操作，并且留出足够的学习过渡时间。

数字孪生是真实事物在虚拟空间内的映射，恶意修改数字孪生有可能对真实事物产生潜在的破坏性影响。有效管理企业数字资产安全也是企业在推进数字孪生的进程中的重要任务和挑战。

功能介绍

1、物流仓储三维场景搭建

用户可自行720度选择环游视角，对场景进行放大缩小平移等操作查看场景效果和仓储细节。让物流仓储的监控更为直观，控制更加精准，提高物流仓储的整体管理水平和管理协同。

2、货物信息可视

数字孪生技术通过API数据接口，联接物联网管理中台，可实时对于货物的入库以及出库的货品进行数据展示，通过可视化系统快速获取设备的运行状态，货架的数据变更以及面板数据的实时反馈，达到全方位掌握仓储转运的活动状态，起到监管、维护以及调配多维度统一。

3、人员管理

在系统中，接入排班或值班人员信息数据，按照区域对人员信息进行汇总与分析，管理人员通过简单的线上操作即可了解到当前人员的基础信息，其中包括个人信息，人员位置，人员状态，人员作业任务等，当人员位置及状态出现异常时，将在平台中以醒目的方式弹出异常信息，此时用户可对异常信息进行处理。方便管理人员实时高效的进行人员安排和调度。

4、设备管理

在系统中，通过通过UWB或者蓝牙AOA设备对AGV实施精准定位，在三维场景中实时可视化反应车辆的三维坐标位置，数字孪生场景中绑定每个AGV的具体信息。当AGV位置发生异常、系统实时异常报警并弹窗提示。

通过API数据接口连接物联网管理中台，通过数据的传输可以直观的方式查询设备基础信息、运行状态等进行统一管理，便于管理人员实时掌握设备总体情况。

5、视频监控

数字孪生技术支持无缝融合视频监控功能，对库房中及周边安装24小时展开安防动态监测，形成仓库及周边全方位一体式无死角监控，并且和火灾报警、门禁系统、RFID出入库管理等系统进行联动，第一时间将相应报警位置视频情况直接在管理平台上弹出显示。同时管理人员通过实时视频查看现场情况，对运维人员对物流仓储进行实时化、透明化、流程化、全局化的可视化管理。

6、仓储数据统计

数字孪生仓储通过API数据接口，连接海量的物联网、大数据等，可通过2D数据面板信息实时了解物流仓储的运行情况及货物情况。

对入库或出库的物资进行规则编码，编辑自动和管理后台数据进行绑定，利用大数据分析，运维人员无须到现场即可通过平台实现仓库出入库及库存盘点的数据管理，使仓储数据实时化、透明化，提高各方协调统筹，仓储效益等。

7、实现价值

数字孪生可视化的技术通过信息化、物联网和仓储设备一体化打造了的智慧仓储管理，赋能了仓储物流行业，通过可视化让物流产品可知可控。提高库存物资的盘点效率，降低员工的作业难度，从而降低仓储成本、提高运营效率、提升仓储管理能力。

数字孪生技术依托大数据、物联网、智能应用等先进技术综合应用，让物流仓储更加智能化，仓库信息化展现，管理透明化，保证出货的及时性、准确性和高效性；对数据可视化，进行数据挖掘分析预测，使仓储部门能够更方便、更有效率地完成日常工作，做到了全方位整合库存，有序进行仓储管理，及时掌握库存变化。

8、项目演示

五、为满足不同客户的需求，

（1）数字孪生可视化开发平台，指导用户进行二次开发数字孪生系统。

（2）受托定制个性化数字孪生项目，以适应用户不同情景的需求。