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1、数字孪生到底是个什么？

2、数字孪生凭什么在物流领域备受关注？

3、数字孪生怎样用在拣货机器人系统？

数字孪生（Digital Twin）概念由密歇根大学Grieves教授于2003年在产品生命周期管理（PLM）课程上首次提出。赵宁教授介绍，西门子公司研究机构定义数字孪生是资产和流程的软件表示，用于理解、预测和优化绩效以实现改善的业务成果。数字孪生由三部分组成：数据模型，分析或算法，知识。通用电气定义数字孪生是生产过程或产品性能的虚拟表示，它使整个过程得以无缝链接，可以持续提高效率，最大程度降低故障率，缩短开发周期，并开辟新的商机，创造持久的竞争优势。

赵宁教授继续解读到：数字孪生是物理世界的数字化表示。物理世界存在很多不可视、不可测、难调控的情形，应对这些情形，数字孪生体要“真”、 要可“变”、要可“预判”。数字孪生本身具有1、忠实映射（高保真）；2、共同进化（共生）；3、基于模型的优化（MBO）的特点。由于数字孪生技术的这些特点，就可以以极低的成本做各种各样的（数字）实验，通过这种实验指导数字孪生的原型去做改变。荷兰达尔伏特大学的一位教授在数字孪生基础上提出“Digital Twin Big brother”理论概念，认为运用该技术通过对象系统，仿真模型，系统模型，三者互相的迭代，以实现系统的改善。

如美国国家航空航天局于2011年探索利用Digital Twin （DT） 技术，用于航空航天飞行器的健康维护与保障。具体做法是首先在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。对于数字孪生技术的技术发展和应用前景，赵宁教授还认为数字孪生车间将是未来一种车间运行的新模式，空客、洛克希德·马丁、西门子、德勤等企业已经开始探索基于数字孪生的智能生产新模式。

赵宁教授分析物流技术领域极其适合应用数字孪生技术进行科研和创新。仓储业相关自动化系统及设备投入规模年均复合增长率约为43.64%,其中智能物流装备是整个自动化行业中增长最稳定、成长空间最大的板块。数字孪生技术能够使智能物流系统模仿人的智能，形成思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中某些问题的能力。数字孪生潜在优势在于测试各种假想情形，或者与人工智能和大数据结合建立训练测试环境，对物流系统的运行进行先行检验。

动画逼真未必叫数字孪生

没有动画未必不叫数字孪生

在演讲中，赵宁教授分享了利于数字孪生理论技术研究KIVA机器恩拣货系统优化的课题和相关研究思路。KIVA机器人拣货系统中，数量众多的AGV协同作业大大增加了系统的复杂程度。通过数字孪生技术可以实现对拣货机器人系统整体规划，机器人群协作优化，新拣货机器人系统研发等工作。赵教授带领的研究团队的思路是针对某个场景，建立出来一个模型，在这个模型中进行仿真测试。具体方法是不断增加模型中机器人的数量，最后找到一个增加机器人数量的对这个系统提升不明显的一个点，由此找到这个场景中最合适的机器人数量的系统规划。

上图左1视频

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上图右1动图

同时，赵教授也强调，在实际的物流系统中，影响系统整体效率的因素是非常多的，如机器人的充电问题。这就涉及到时候究竟需要给机器人布置多少个充电位，还有就是机器人的充电策略。从系统运作的角度看，尽量要让机器人之间充电时间差开，让它们的电量尽量均匀分布，当然这又和机器人的电池工作时间有密切关系。还有一个重要因素是需要设置多少个分拣位，分拣位和机器人应该是怎么样配合、布置。赵教授还介绍，他在研究中还一直思考和探索怎么减少机器人之间的冲突，这涉及到机器人的运动路线规划，是单向路线还是双向路线。赵教授简单总结到，单向路线规划，尽管在调度上更简单一些，但是可能不是系统运作的最优解，因为单向路线第一机器人很可能走的线路不是最短路径，第二可能道路网络占用的面积会更大。因为仓库往往都是寸土寸金的，在系统规划设计时应尽量让道路的面积更少，让存储的面积更大。如果机器人仓库中所有机器人网络都设计成双向路，调度肯定是十分复杂的，归根结底这个问题是所有路的一个占用时间的分配问题。要把它变成可优化的问题，就是对所有路权资源分配的问题。这也正是赵教授正在进行研究的课题之一。

此外，最后赵教授还谈到了底层技术基础研究的问题。让认为实际上很多时候我们自己的瓶颈问题还都是在软件上。“现在有句话叫软件定义物流， 尽管有些软件已经是我们自己开发的，但是基础的软件很大程度上是依赖国外的技术和产品，如仿真软件。如今我和我的学生在开发一款自护的基础（仿真）软件Nexting。我认为这款软件真正关键（有价值的地方）在于它的离散事件的调度机制。从头开发的话，实际上可以获得底层的代码，底层的代码就可以做很多在现有软件上不好做的事情。

开发自主知识产权的仿真软件

赵宁教授最后总结到：数字孪生技术简单说就是（数字）克隆。从物流系统设计和验算的角度看，数字孪生是一个很好的工具。归根结底真正的数字孪生是一种思想，阻碍数字孪生研究推进和技术发展最主要的困难是我们对自然界的认知是有限的，如果我们对自然界的认知本身就有限，不论你用什么样的方法都很难做到对自然界原型的完全还原。如果我们对自然界的认知提升上去，再运用更多数学的模型，在运用更多仿真的模型，连接在一起，最后数字孪生可能会给我们更多一些指导。