編譯丨汪昊、千山

策劃丨張潔

由于新冠肺炎疫情在世界范圍內的爆發和蔓延，過去兩年間，全球供應鏈體系的混亂在短期內都沒有改善的跡象。為了應對這一變局，企業正轉向被稱為“數字孿生”的新一代人工智能驅動的模擬技術，這一技術可以幫助商人們及時地向用戶交付商品和服務。

這類工具不僅可以預測整個過程中可能發生的業務中斷， 也為解決這一問題提供了建議。因為及時交付系統崩潰而焦頭爛額的眾多企業正努力利用這些工具，在效率和彈性之間構建重要的平衡。

在過去的幾個月里，物資的短缺漸趨多樣化: 新汽車、新手機、隱形眼鏡、清潔產品、新鮮農產品、園藝工具、書籍等等。人工智能公司 Pathmind 的創始人克里斯·尼克爾森表示:“這和 2020 年 3 月以來發生的‘搶廁紙’風潮不同。這一次，短缺的物資非常個性化。”

疫情給世界上的許多活動帶來了深遠的影響。遍布全球的供應鏈——在工廠、港口、倉庫之間建立聯系的輪船、卡車和火車，將我們購買的幾乎所有東西從數千英里外的產地運送到消費地——正面臨前所未有的嚴格審查。

“公平地說，現在不管你賣什么，都會碰到問題，”服務咨詢公司 Avenue7Media 的創始人和 CEO 杰森·包易思說道：“我們每天都在和客戶打交道。據他們反饋，幾個月以來，他們每個月的庫存都是不足的。”

數字孿生通過在問題出現之前預測問題，再利用人工智能尋找解決方案來解決供應鏈的問題。數字孿生的名字強調了其利用計算機對復雜系統進行仿真的特點。這一仿真系統創造了現實世界事物的孿生鏡像—從港口到商品，以及它們所在的物流系統。系統仿真是多年以來工業界決策系統的一部分，幫助人們探索不同的產品設計或簡化倉庫布局。但是因為當下我們擁有大量實時數據和計算能力，意味著我們可以首次對更復雜的物流系統進行仿真，包括超級復雜的由眾多供應商和運輸網絡構成的全球供應鏈。

這一技術給亞馬遜帶來了經久不衰的競爭優勢，尤其在物流和倉儲方面。現在其他企業也開始積極布局。谷歌正在研發供應鏈數字孿生產品，而汽車制造商雷諾宣布他們已于 2021 年 9 月份開始使用。聯邦快遞 (FedEx) 和 DHL 等國際航運巨頭正在研發自己的系統仿真軟件。而像 Pathmind 那樣的人工智能公司正在為愿意付款的用戶定制相關產品。然而并非每一個人都是贏家。事實上，這一強大的技術可能會擴大全球經濟中日益擴大的數字鴻溝。

走出風暴?

我們很自然地會指責新冠是當前供應鏈系統問題的罪魁禍首。工廠倒閉和勞動力短缺給生產和交付中心帶來了災難性后果，然而同時，在線購物和消費增長使得送貨上門的服務需求劇增。

事實上，疫情只是讓本來糟糕的狀況更趨惡化。“推動這一趨勢的是全球力量，所有這些因素合在一起形成了一場完美風暴。”倫敦大學學院經濟學家迪馬里斯·考夫曼說道。

想讓這場暴風雨平息，我們需要給全球的基礎設施注入數萬億美元——擴建港口、擴充物流交通工具規模、培養更好的管理體系、構建更好的工作條件，為更好的貿易交易創造條件。

“技術解決不了所有問題。” 麻省理工學院數據科學實驗室負責人戴維?西木齊 - 列維表示。但在他看來，技術可以幫助企業度過最糟糕的時期，他曾幫助幾家大公司建立數字孿生模型。“數字孿生讓我們能夠在問題發生之前就發現問題。”他說道。

根據谷歌供應鏈和物流團隊總監漢斯?塔爾保爾的說法，商業領域最大的問題就是無法預測供應鏈上游的情況。“不管你去哪家公司了解情況，”他說：“每一個供應鏈領域的人都會告訴你，他們缺乏進行決策的能見度。”

而正是供應鏈的可見性讓亞馬遜能夠預測商品什么時候出現在你家門口。針對亞馬遜自己交付配送的每一件商品，以及亞馬遜替第三方賣家(比如包易斯和他的客戶)交付的數百萬商品，亞馬遜都能準確預測送貨上門的時間。包易斯說道，這聽上去似乎沒什么了不起，但是如果亞馬遜預測失誤，他就會流失顧客。特別是在假期，人們總是在最后一刻才買禮物并且相信亞馬遜能夠及時交貨。“僅僅是為了一個簡單的小交付，我們就需要大量的計算資源，” 他解釋道：“但是當人們不能及時收到貨物時，他們就會抓狂。”

Deliverr 是一家替數家電商公司管理物流系統的美國公司。它的客戶包括亞馬遜、沃爾瑪、eBay 和 Shopify。如果交付時間能從 7 到 10 天縮短至 2 天會使銷售額提升 40%;如果縮短至 1 天，能夠使銷售額提升 70%。

別人想要自己的預測水晶球也就不足為奇了。準時制 (Just-in-time) 供應鏈幾乎已死。過去兩年的混亂使許多追求超高效率的企業陷入困境。倉庫空間非常昂貴，當貨源充足時花錢存放你可能一周都不需要的庫存似乎是奢侈的。但是當下周你沒了庫存的時候，你就沒有東西可以賣了。

“在疫情之前，絕大多數的公司專注于降低成本，” 西木齊 - 列維說道。現在他們愿意為彈性而付款，但是只專注于彈性也是錯誤的: 你需要在降低成本和保持彈性之間找到正確的平衡。這是系統仿真的真正力量所在。“我們發現有越來越多的公司利用數字孿生對他們的供應鏈系統進行壓力測試。” 他說。

如果......?

通過考察不同的可能場景，公司能夠找到適合自己的效率和彈性之間的最優平衡。通過利用強化學習(一種能通過試錯讓人工智能學習在不同場景下該采取什么行動的技術)，數字孿生成為了探索各種“如果”問題的機器。如果臺灣發生旱災，水資源短缺導致芯片生產停產怎么辦? 數字孿生可以預測這一風險，并跟蹤它對你供應鏈的影響，并且通過強化學習，建議采取哪些行動讓損失最小化。

如果你是美國中西部的汽車制造商，數字孿生系統或許會建議你從西海岸有庫存的經銷商那里購買額外的汽車配件。但是如果我們把不同的場景結合起來考慮，事情就會變得極其復雜。比如，根據西木齊 - 列維的說法，福特汽車在全球有 50 家工廠，這些工廠利用 350 億個配件每年生產 600 萬輛轎車和卡車。有大約 1,400 家供應商與福特的 4,400 個生產基地有直接的業務往來。從福特汽車的原材料到成品之間總共有 10 層的供應鏈網絡，其中任何一個環節都有可能斷裂，一個合格的壓力測試需要有能力偵測到所有環節的問題所在。

數字孿生利用盡可能多的數據來進行系統模擬和訓練 AI。這里有關于公司及其供應商的物流信息，包括庫存和貨物運輸的情況;這里還有基于市場分析和財務預測的消費者行為數據;還有更廣泛的世界數據，例如地緣政治和社會經濟趨勢。西木齊 - 列維甚至利用社交網絡數據來預測人們的行為，特別是在疫情期間。

谷歌的數字孿生可以集成到谷歌地圖中，并且可以在算法中集成全球的天氣情況。塔爾保爾說：“如果你是加州的一個菜農，你可以通過系統仿真看看你的哪些農田會受到拉尼娜的影響。”

當谷歌為類似雷諾汽車這樣的客戶構建數字孿生的時候，他們會從許多數據源中挑選適合的數據。而 Pathmind 采取了更輕量級的策略，該公司的數字孿生將已經存在的供應鏈管理工具進行了封裝，并且充分利用了他們已經產生的數據。Pathmind 通過運行假設模擬，將生成的合成數據添加到訓練人工智能的容器中，擴充自己的數據集合。這個策略類似于 AlphaZero 精通圍棋的學習策略——AlphaZero 通過和自己對抗學習數百萬的虛擬棋局獲得能力。與學會在棋盤上走哪一步不同， 數字孿生會學習在什么時間訂購什么庫存產品， 以及在哪里構建新的倉庫。

利用正確的合成數據，數字孿生就可以學會應對前所未見的事件，甚至是全球性的疫情。理論上，任何人都能通過這一技術受益。但在實踐中總是輸贏未定。“數字孿生技術對任何規模的公司而言都是難以忽略的機會。”律師、前美國國會議員、現任美國稅務咨詢公司 Alliantgroup 高級副總裁里克?拉齊奧表示。

不過拉齊奧也指出，那些抗風險能力最強的大公司最先使用這項技術，而許多小規模的公司將需要一些幫助，比如通過政府投資來避免它們落伍。“較早采用這項技術的公司將會實現‘1+1 > 2 ’的效果。” 他說道。

而且不僅僅是小公司。“世界上許多地方都還在實行紙質化管理，” 尼克爾森說道：“如果沒有數字化的話，我們就沒有人工智能。”

西木齊 - 列維更加樂觀。“許多商業化公司認為構建數字孿生需要大量的投資和經年累月的付出，”他說道：“但是現狀已經有所改善: 100 萬美元和 18 個月就能讓你獲益匪淺。”

西木齊 - 列維認為，數字孿生概念即便是在當前最糟糕的混亂結束之后仍然會持續火爆。他認為，過去幾年教會了很多企業怎樣更好的未雨綢繆，以及如何更好地競爭。“當我們恢復正常的時候，一切都會與之前不同，”他說：“疫情表明，未來已來。”

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