物流是國民經濟發展的“大動脈”，是支撐產業鏈、供應鏈高效協同的核心紐帶。隨着“雙循環”戰略的深化與全球產業鏈重構，智慧物流正從單一環節優化向全鏈路數字化、智能化躍遷。數字孿生技術通過構建虛實映射、動態交互的物流數字模型，成為破解傳統物流數據孤島、資源錯配、效率低下等痛點的關鍵引擎，助力實現物流體系的精準調度、低碳轉型與價值延伸。

2025數字孿生與智能算法白皮書

解決方案

該物流企業數字孿生智慧鋼鐵倉儲定位系統以該企業現有的鋼鐵倉儲業務為核心，建設了能夠隨業務發展而靈活升級擴展的業務可視化及物聯網管控數據平台。打通倉儲系統與訂單系統，藉助數字孿生可視化的形式，實現駕駛艙級數據展示與交互。通過大屏、移動端、數字孿生模型等模塊的總體設計實現了一站式數據查詢、分析展示、虛擬實景等業務數據的交互體驗，做到一屏統覽全系統關鍵數據面板及實時作業畫面。面向一線業務統一設計其歸集單據查詢入口的樣式，提高了業務跨系統的查詢效率，實現數據綜合態勢展示及各環節重點內容的監控。同時，針對管理層剛需的移動辦公場景，特殊設計了移動端展示頁面，方便快捷的實現數字化線上辦公。</font>

1、建設思路

業務全局信息可視化管控
通過集成倉儲資源、物流動態及運營數據，實現多層級的倉儲信息可視化監管，能夠全程監控庫存狀態、位置信息、操作記錄全流程的動態變化，實時追蹤貨物出入庫狀態。同時，為了便於宏觀的管理決策，整合倉儲設備、業務單據、庫存週轉等多源數據信息，建立了統一的數據視圖。

數據智能監測與預警
將物聯網與數字孿生技術相結合，構建倉儲安全評估模型，建立了多維度的數據駕駛艙。能夠對設備狀態、庫存異常、作業延誤等風險進行智能預判，支持突發事件的快速定位與調度決策，實現倉儲作業全流程的可視化監控與異常自動告警。

實時數據驅動決策管理
通過設備效率、庫存週轉率、作業時效等多維度的數據分析，建立倉儲資源配置優化模型，構建涵蓋服務品質、運營效率、成本控制等維度的數字化評估指標看板，支持自動生成運營診斷報告，提供庫容規劃、作業排程等智能決策建議。

2、應用建設

倉庫管理

整合倉儲多平台數據源，構建了倉庫的3D數字孿生實景模型，可以通過第一人稱視角模擬巡檢天車的作業流程與庫存分佈，並支持自定義篩選或疊加圖表元素進行展示。同時，通過API接口與庫存系統聯動，實現貨品位置與狀態的實時更新，並藉助動態圖表聯動多模塊數據，同步展示單據狀態、庫位佔用、出入庫作業進度等相關物流信息。構建了宏觀的決策視角，輔助管理人員制定調撥策略，減少作業積壓風險。

接入視頻流，支持分屏查看多路視頻，並能夠對異常任務進行智能高亮提醒與錄像自動存檔，有助於快速定位異常操作，降低貨品損壞風險。同時，為便於移動端辦公，設計了頁面組件動態縮放、關鍵數據聚焦展示等針對性的UI交互，確保核心指標清晰可見，有助於優化庫位規劃與設備配置，實現快速審批與資源調配。

預警監控

藉助天氣API與物聯網傳感器，實時獲取倉庫所在地的實時氣象數據和温濕度數據，並預設觸發預警的閾值，智能標註受影響的倉庫位置及氣象災害範圍。有效降低了數據監控環節的人力成本，縮短了應急響應的時效，提升了風險預防能力，一定程度上減少了停工的損失。也可以基於庫存數據動態計算各庫齡段佔比，自動根據超標數值生成呆滯庫存清單，輔助制定庫存優化策略，有效的提升了陳積庫存的週轉率。

支持智能識別違規作業行為，自動抓取圖片、存檔預警記錄，顯著降低了事故的發生率，強化了作業環節的安全程度。還可以智能監督出入庫任務的作業時長，對超時任務進行預警提示。同時，根據業務方向將數據分為7大類別，置頂顯示關鍵指標，默認展示重點作業區域畫面，並支持自定義篩選，有效的提升了運營效率。

信息查詢

對接WMS、ERP等系統API，集成出/入庫單、運輸單等核心業務數據，並支持數據權限隔離、模糊搜索與複合篩選功能，可以自定義限制條件來查詢單據、產品、庫存等數據信息。能夠快速定位異常訂單，降低排查成本，有效地提升了查詢效率，有助於宏觀的管理決策與成本分析優化。

同時，通過時間軸的形式動態展示生命週期軌跡，可以實時獲取運輸車輛信息等在途數據，支持追蹤產品全鏈路的關聯信息。降低了庫位級庫存數據的不透明化，顯著提升了客訴的處理效率，縮短了質量糾紛追溯的週期，實現庫存數據的精準管控。