当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，以“智能制造”为主导的“工业 4.0”时代已经来临，产品、消费与生产三者高度融合，形成一种数字化的产品服务生产模式。物联网、云计算、大数据以及人工智能等先进技术，为智能制造的实现提供着强大支撑。

在智能制造的实践过程中，人们发现物理空间与信息空间的交互与融合是一个不可忽视的问题，为此提出了数字孪生的解决方法。数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说，就是在设备或系统的基础上，打造数字版的“克隆体”，并将实物资产以数字化的方式表示出来，由物理实体与孪生模型结合成的功能系统。

数字孪生技术能够基于数据采集搭建整个仓库的数字模型，进行仓库布局规划和设计的模拟与仿真，对接WCS、WMS系统，实时显示各个生产流程、设备状态、动作等关键信息，对作业任务、设备等进行仿真监控。该技术有助于优化空间利用率和人员效率，提升产线运营效率，进而提高收益。

数字孪生集控系统平台，能够完美融合各种系统，实现数据与数据之间的快速交互，达到人、设备与系统的数据畅连，将信息以可视化方式快速呈现。通过实现物流实体系统的虚拟化，借助机器学习对各种场景的物流系统运作进行调校和升级，运营验证推演成本，贯穿物流配送中心的生命周期全方面流程，从而创造出最好的物流系统运行状态。

在智能仓储物流数字孪生技术的实际应用中，将3D可视化的虚拟模型向客户进行展示，可以更加直观地介绍整个系统与方案的规划设计、动态运转流程。同时，在系统的流程、操作、检查和优化中，可以将获取的数据与报告实时发送给客户，从而降低沟通成本，进行针对性的故障维护与问题解决。

有数据显示数字孪生正由设备工序数字化向流程系统数字化逐步发展，通过反复的模拟计算，自主生成数据资源库，并利用深度学习等人工智能技术，实现对于实体流程的自适应、自决策，从而在生产需求、业务场景发生新变化时，生产流程能够完成自发性的智能化、柔性化调整。

数字孪生技术已经向我们走来，在智能制造企业的软件开发中，未来或许更多的是充当助燃剂的作用，为企业发展添砖加瓦。同时也是一个挑战，开拓了值得探究的发展空间，只有将其有效地结合到实际中，才能发挥其最大的价值，帮助企业顺利地完成数字化转型。