本文是一篇物流论文，本文对智能物流仓储系统的产生、构成与发展进行了阐述，并指出了现有智能物流仓储系统存在的问题。在此基础上，介绍了智能物流仓储系统数字孪生的概念、构建原则、功能，最后基于模型工程介绍了智能物流仓储系统数字孪生的全生命周期。
第一章 绪论
第一节 研究背景及研究意义
一、研究背景
随着新一代信息技术的快速发展，世界上很多制造业强国相继制定了制造业发展战略。数字孪生（Digital Twin，DT）作为物理实体与虚拟实体融合的关键技术对制造业的智能化发展战略具有里程碑式的意义。自2019年发改委将数字孪生设立为国家鼓励产业以来我国制定了许多促进数字孪生发展的政策，如图1.1所示。十四五规划中明确提出要将数字孪生作为我国数字化建设的重要方向，足以看出数字孪生在当前智能化发展浪潮中有不可小觑的地位。
工业4.0时代，智能工厂的逐渐发展引起了工业领域的重大变革，人们对大规模定制生产的愿景越来越强烈。单体设备的智能化发展已经无法应对客户需求多样化、产品创新周期缩短以及生产节奏加快的要求。只有将产品、原料与各类硬件设备实现实时互通才能提高智能工厂的作业效率，加速我们迈向智能制造时代的步伐。物流被认为是制造企业的“第三利润源泉”，也就是说物流效率的增加会提高整个企业的运转效率，从而降低企业的成本
第二节 相关理论和研究综述
一、数字孪生研究动态
最近几年，数字孪生这个词变得非常热门。2003年密歇根大学Grieves教授提出了数字孪生的理念，即产品生命周期管理的镜像空间模型。随后美国NASA正式提出了数字孪生的概念，并且将数字孪生技术广泛应用在航空领域。随着数字孪生技术的不断发展，医疗、制造、教育等各行各业都逐渐引入了数字孪生技术。直到目前为止，数字孪生技术还在不断发展演化中。我国学者张霖总结了近年来不同学者对数字孪生的定义，通过对比分析后指出数字孪生是物理对象的数字模型，该模型通过接收来自物理对象的数据而实时演化，从而与物理对象在全生命周期保持一致（张霖，2020）。该学者与Schroeder G N等学者还从模型工程的角度给出了正确的数字孪生框架（Zhang L，2021；Schroeder G N et al，2020）。VanDerHorn E等学者针对不同行业提出了数字孪生的广义定义：数字孪生是物理系统（及其相关环境和过程）的虚拟表示，它通过物理系统和虚拟系统之间的信息交换更新数据（VanDerHorn E et al，2021）。通过数字孪生的定义我们可知，数字孪生与建模仿真是一脉相承的，而张霖和陆涵则在此基础上揭示了数字孪生和建模仿真的关系，探讨了如何借鉴建模仿真理论方法进行数字孪生的构建和评估(张霖,陆涵，2021)。Wright L等学者强调了模型和数字孪生的本质区别，数字孪生主要是要创建一个和物理实体等价的数字模型（Wright L et al，2020）。Singh M等学者整合了文献中不同类型的数字孪生和数字孪生的不同定义，给出了数字孪生和“产品化身”、“数字线程”、“数字模型”和“数字阴影”等概念的区别（Singh M et al，2021）。
第二章 智能物流仓储系统及数字孪生
第一节 智能物流仓储系统
一、智能物流仓储系统的产生 随着我国经济的迅猛发展，现代信息技术给人们的生活带来了重大的变革，特别是互联网的发展使消费者的消费观念逐渐趋向多样化，随之而来的就是生产企业的业务向“多品种、小批量、多批次”的转变。企业订单交付要求的不断提高加上市场竞争环境的日益激烈倒逼生产制造企业向智能制造进行转型升级。
制造企业的物流贯穿了供应链中的各个环节，但是中国很多企业建设工厂的时候并没有做好物流方面的规划工作，这导致很多工厂内部物流作业的流程不规范、不合理。在一个中等批量的工厂中，物料处在增值作业的时间仅占一次完整的生产周期的15%左右，大部分时间都在搬运、待检验、待加工等状态，这就大大影响着厂内作业的效率；另外传统仓库的空间利用率和出入库能力都很低，工厂需要在有限的面积内储存更多的物料，降低仓储的成本。因此在这样一个背景下制造企业逐渐开始把厂内物流体系建设放在关键位置，智能物流仓储系统应运而生。
二、智能物流仓储系统的构成
智能物流仓储系统利用多种自动化技术和互联技术形成了一个高度集成化的综合系统，是仓储自动化的产物。智能物流仓储系统一般由硬件和软件两部分组成：硬件主要包括物料的仓储设备、存取设备、运输设备、信息识别设备、分拣设备、包装设备等，软件主要包括仓库管理软件及仓库控制软件等。从系统功能角度出发，智能物流仓储系统又分为自动仓储系统、自动分拣系统、自动收货与缓存系统、自动包装与码垛系统四个子系统。
第二节 智能物流仓储系统数字孪生
一、智能物流仓储系统数字孪生概述
在物流行业内，最适合引入数字孪生的应用场景就是智能物流仓储系统。数字孪生通过大数据、物联网、虚拟现实、人工智能等各种数字化的手段，将智能物流仓储系统中物理空间数据和物理设施的数据映射到虚拟空间中，形成物理实体的实时3D模型，并且在虚拟空间中完成物料、人员还有设备的状态的实时映射。图2.2是一个真实的智能物流仓储系统，涉及到立体货架、堆垛机、升降站台以及输送机等设施，图2.3是为此系统搭建的数字孪生模型，同样涉及到立体货架、堆垛机、升降站台、输送机等设施，物理实体和虚拟空间是一一对应的，并且虚拟体和实体之间可以相互控制、相互反馈，从而助力智能物流仓储系统更加高效的运行。
数字孪生可以贯穿智能物流仓储系统的全生命周期，它让很多原来必须依赖物理实体才能完成的操作可以在虚拟空间中完成。智能物流仓储系统在规划设计阶段可以借助数字孪生搭建的系统立体三维模型来进行方案的测试，比如系统的模拟运行、设备的虚拟装配、AGV的调度优化等。规划与设计环节的目标是完成对物理实体的方案设计，利用数字孪生可以帮助物理对象的不断进化直到达到设计指标。由于本阶段的物理实体还不具体，因此需要工程师借助以往设计过程累积的经验与数据，在传统的物流系统规划设计方法的基础上使用数字孪生对设计方案进行仿真模拟和虚拟调试，帮助设计师高效率低成本的找到最佳方案。数字孪生在本阶段的作用并不是依赖物理实体完成的，而是依据设计方案进行仿真，并且设计与仿真是同步进行的，可以利用仿真的结果去优化方案的设计，不断迭代，直到找到最佳方案。
第三章 智能物流仓储系统数字孪生模型粒度研究 ............................. 27
第一节 模型粒度概念 ........................... 27
一、模型粒度及相关概念 ............................. 27
二、影响模型粒度的因素 ........................... 34
第四章 案例分析 ................................. 50
第一节 某智能物流仓储系统概况 ............................... 50
一、数字孪生模型应用背景 ................................. 50
二、系统仿真目标分析 ................................. 52
第五章 总结与展望 .............................. 74
第一节 总结 ........................ 74
第二节 展望 ................................ 75
第四章 案例分析
第一节 某智能物流仓储系统概况
一、数字孪生模型应用背景
A企业随着用户需求的不断增大，产能也在不断扩大，由于企业工厂面积有限，无法再增加平库货架，现有的空间在成品的仓储、运输等方面不能满足需求，严重制约了企业的工作效率，因此用户提出通过合理规划，将现有的库房改造升级为高密集子母车自动化立体仓库。
依据企业的具体需求，并且考虑了企业的长远发展目标以及业务发展的需求，将现有面积成品密集仓储系统规划为一期和二期工程，一期区域包括图中1-8区，见图4.1，二期目前未上线。一期成品仓储系统立体库内主要存储成品实托盘、空托盘组，实现成品实托盘的自动入库、出库、回流，空托盘组的自动入库、缓存、供给码垛线等功能。二期计划与一期实现同样功能，为便于产品追溯，用户提出对二期的仓储出入库策略进行优化，要求入库时同一批次产品均匀分布于同一巷道的四层，出库时一个订单锁定的成品是连续生产的。为考察本优化策略对系统设计吞吐能力的影响，本文对一期成品仓储系统构建数字孪生模型进行仿真优化分析，从而指导企业对二期工程的建设。
第五章 总结与展望
第一节 总结
随着信息化技术与工业化的深度融合发展，改变了传统物流仓储系统的运作模式，当前智能物流仓储系统的发展正处于重要的机遇期。然而目前的智能物流仓储系统仍然存在数据流动慢、信息交互不及时、可视化程度低等问题，数字孪生技术作为智能制造的关键使能技术能够解决上述问题，并且还可以实现对智能物流仓储系统的监控、控制、预测、仿真、优化等功能。目前工程师在对智能物流仓储系统数字孪生模型构建的尝试中存在层次混乱、逻辑不清以及重用性差等问题，本文从智能物流仓储系统数字孪生模型构建出发，根据系统不同的研制阶段以及不同的建模需求对模型粒度展开研究，具体的研究内容和成果如下：
一、本文对智能物流仓储系统的产生、构成与发展进行了阐述，并指出了现有智能物流仓储系统存在的问题。在此基础上，介绍了智能物流仓储系统数字孪生的概念、构建原则、功能，最后基于模型工程介绍了智能物流仓储系统数字孪生的全生命周期。
二、本文对数字孪生的不同粒度模型进行了研究，弥补了现有的模型粒度研究方面的空白，一定程度上解决了现有的数字孪生模型粒度以工程师的经验为导向并且存在的层次混乱、重用性差等问题。将数字孪生模型划分为了系统级模型、单元级模型、部件级模型、子部件级模型四个级别，并且对四个级别的粒度模型又进行了更细划分。根据不同粒度模型提出了智能物流仓储系统数字孪生构建体系。
参考文献（略）