Сергій ГУЗЕНКО

Owner, CEO at WEZOM

Цифровые двойники в логистике: что это и как использовать

Давайте представим себе путешествие, которое должен совершить пакет молока, чтобы оказаться в супермаркете. Буквально – от коровы, до полки в торговом зале.

Логистика пакета молока – это задача со множеством вводных. На какой ферме нужно взять сырье? На какой завод его доставить? Сможет ли завод обеспечить достаточный объем готовой продукции? Куда в итоге поедет товар? Чтобы доставить молоко свежим, нужно учесть время на транспортировку, возможности распределительного хаба и автопарка, учесть любые возможные проблемы. Путешествие нашего пакета должно быть безопасным и быстрым, но при этом дешевым. Организовать рентабельную цепочку поставок непросто, она требует слаженной работы десятков людей. 

А если речь идет о чем-то более сложном, чем пакет молока? Или поставки приходится вести в условиях форс-мажора, подобного пандемии? Сегодня логистика не прощает ошибок, а потому оттягивает на себя все больше ресурсов. Бизнес ищет новые способы управлять цепочкой поставок: чтобы движение продукта можно было отслеживать в реальном времени, а планирование всегда опиралось на актуальные данные и доступные компании ресурсы. 

Так возникает необходимость в сложном моделировании логистики с помощью цифровых двойников (digital twins). Эта технология позволяет создавать полноценную виртуальную реплику объекта или процесса. При этом двойник не будет статичным, а сможет динамически обновляться с помощью Интернета вещей. 

Зачем логистике двойники?

Если коротко, то цифровой двойник позволяет рассчитать самый эффективный способ организации логистической цепочки. При этом планирование можно провести быстро и качественно, и даже более того – на лету корректировать план с учетом новых данных. 

Такая модель может работать на одном или нескольких уровнях. Скажем, можно создать двойника для работы склада, а можно смоделировать крупный сегмент логистической цепочки. Технология предполагает построение математической модели поставок с тщательным учетом параметров каждого объекта в цепочке. 

Успешный цифровой двойник цепочки поставок позволяет прогнозировать колебания спроса, движение сырья и товаров, и даже тестировать различные сценарии из разряда «А что если…». Так систему поставок можно с минимальными затратами подготовить к шокам, повышенной нагрузке и форс-мажорам. 

Рынок логистики остро нуждается в таких инструментах и инвестирует в них. Так, компании Strauss и Givaudan создали цифровые двойники цепочки поставок молочных продуктов с помощью средств IoT (искусственного интеллекта) и платформы от Siemens. Система позволяет не только отслеживать поставки, но и делиться информацией с поставщиками, государственными органами и потребителями. 

Мировой логистический гигант DHL тем временем реализовал полную цифровую модель одного из своих складов в Сингапуре. Речь идет об одном из крупнейших складских комплексов мира, который управляется на основе данных, поступающих в систему в режиме реального времени. 

Управлять подобными объектами без мощного диджитала сегодня просто невозможно: опыт показывает, что двойники могут повысить рентабельность логистики на 20-30%, и это очень привлекательные цифры для бизнеса. По оценкам того же DHL, в ближайшие  годы рынок digital twins будет расти невероятными темпами (почти на 40% ежегодно), а к 2025 году достигнет отметки в 26 млрд долларов.

Как это работает

Создание цифрового двойника потребует от компании тщательного исследования своей цепочки поставок: сбора данных по параметрам объектов, доступных ресурсов, состояния инфраструктуры и рынка в целом. Если речь идет о логистике производственной компании, потребуются данные по технологиям или рецептуре изготовления продукта. 

При разработке цифрового двойника в логистике работа с данными может занимать до 50% от всего времени проекта. Все эти данные нужны разработчикам для построения комплексной математической модели цепочки поставок. Когда такая модель будет готова, настанет время для ее калибровки, то есть проверки на практике. Если модель правильно отражает логику процессов и выдает адекватные цифры, значит, задача решена. Система интегрируется с цифровой экосистемой компании, получает актуальную информацию из ее баз данных и средств IoT. 

Так получается цифровой двойник, которого можно использовать для прогнозирования и оптимизации цепочки поставок. Прозрачность системы существенно сокращает время реагирования на любые сюрпризы рынка и форс-мажоры. Иногда – с нескольких дней, до нескольких часов. Машинные алгоритмы помогут заблаговременно обнаружить в цепочке слабые места и принять меры. 

Еще одной важной возможностью цифрового двойника является сегментация цепочки поставок. Речь идет о том, чтобы создавать совершенно разные сквозные модели поставок продукции, с учетом ряда возможных параметров: специфики работы с отдельными клиентами, доступности производственных мощностей, требований к качеству продукта, etc. Возможность сегментировать цепочки поставок дает компании возможность повысить рентабельность логистики и улучшить клиентский опыт. 

Цифровой двойник тут помогает реагировать на запросы клиентов динамично, предоставляя контрольные показатели спроса, запасов и предложения. Скажем, если показатели товарных запасов и спроса в норме, заказ на запчасти для сломанной машины можно автоматически приоритизировать и оформить в срочную доставку для клиента. 

Будущее двойников в логистике

Согласно прогнозу PWC, в обозримом будущем цепочки поставок «будут представлять собой связанные и самоорганизующиеся экосистемы. По крайней мере, именно так отрасль видят опрошенные экспертами лидеры рынка. Сегодня усилия мировых логистических гигантов направлены на создание прозрачной системы логистики, в которой можно реализовать сквозное управление и легкую интеграцию различных субъектов: производителей, поставщиков, госорганов, etc. 

Примечательно, что 47% опрошенных PWC лидеров рынка уже внедрили в свои процессы двойников, а 13% используют для управления цепочками поставок средства IoT. 

Само собой, угнаться за мировыми лидерами могут очень немногие. Сегодня технологии digital twins непросты в освоении, а их разработка обходится недешево. Но уже через несколько лет все может измениться – новые инструменты и технологии превратят сложное моделирование логистики в мейнстрим. 

Что в связи с этим сегодня стоит предпринять украинскому логистическому оператору, или производителю? Мой совет – следить за трендами рынка, изучать технологии, «растить» специалистов на будущее, искать надежных и компетентных партнеров с экспертизой в data analytics, AI и Machine Learning. Одним словом – советую готовиться к уходу логистики в будущее.

По теме: