數位孿生會成為供應鏈標準嗎？產業應用潛力一次看
市場研究機構 MarketsandMarkets 預計，到 2028 年，全球對數位孿生技術的需求將以 61.3% 的年成長率達到 1,101 億美元的市場規模。截至目前，數位孿生技術大多運用於製造業，在供應鏈其他面向的應用潛力又是如何？
供應鏈是全球經濟的中樞神經，每天推動數十億美元的貿易流動，但過去幾年事件顯示，供應鏈的波動難以預測。為了尋找控管供應鏈風險的方法，產業將注意力轉向數位孿生。
數位孿生的崛起
數位孿生可以透過即時的資料，打造出對於現實世界的物件、系統或流程的詳細模擬，有助於企業監控威脅、測試不同場景並改善決策。美國汽車協會（AAA）強調，數位孿生和模擬技術不同，不只是提供當下狀態的靜態資訊，還可以對系統未來行為進行建模，藉此支援各種任務。
SAP 和 Oracle 等公司也開始探索數位孿生在供應鏈的應用，希望能幫助識別貿易瓶頸、預測需求波動，並解決運輸和庫存問題。不過，這項技術仍處於早期階段，供應鏈要部署有其獨特挑戰。
供應鏈導入數位孿生的困難之處
《Raconteur》分析，複雜性是導入的障礙之一。目前數位孿生的測試計畫多在製造流程或藥物開發等領域進行──開發人員打造細胞的數位孿生來模擬藥物的相互作用，或打造機器的數位孿生來監測磨損。
根據 MarketsandMarkets 數據，汽車產業到 2028 年將是數位孿生技術的主要採用者。除此，航空航太、電池超級工廠等也已有實施數位孿生的案例，作為數位化策略的一部份。
然而，供應鏈管理往往涉及全球範圍，需要考量到許多變因──從天氣變化到各個國家做出的政治決策，準確進行建模非常有挑戰性。
首先，報導指出為了取得成功，企業需要與跨產業、跨國家的多個供應商，甚至是競爭對手密切合作；第二，數位孿生也非常仰賴許多企業剛開始採用的新興技術，例如機器人、物聯網等。外媒分析，雖然許多倉庫開始採用機器人技術，但很難理解機器人系統如何協作，進而提高效率。
對於企業來說，還需要進一步克服儲存和使用不同格式的大量資料的技術、成本，以及和多個組織共享商業敏感資料的網路安全問題。
企業最缺的不是資料，而是轉型知識
企業數位孿生顧問公司 Qodea 觀察，許多公司其實已經擁有可供數位孿生運作的資訊，只是這些資料往往分散且橫跨不同部門。Qodea 技術總監 Marcin Figurski 表示，企業缺乏進行轉型的技術專業知識，而現在最需要的，就是進行適當的數位化、整合零散資訊。
事實上，美國汽車協會指出，企業想要打造數位孿生的部分原因，往往是為了讓複雜系統更容易被存取和管理，如果數位孿生不能推動不同供應商的數位資料整合，就難以發揮影響力。
AI 進展有望加速數位孿生應用
數位孿生概念發展至今，技術也持續改善。NVIDIA 近日宣布開發出一項技術 Mega，提供供應鏈打造倉庫或工業工廠的數位孿生，藉此在虛擬世界中模擬和測試不同的機器人功能，達成大規模的機器人機隊協作和管理。
除此，專家認為 AI 的進展，可以加速數位孿生在供應鏈管理的使用。舉例來說，AI 可以協助數位孿生的資料管理挑戰，而數位孿生捕捉的精準數據可再回頭提高 AI 模型的準確性。也有企業如數位孿生新創 MetAI 跳脫物聯網蒐集數據的方式，透過生成式 AI 和 3D 技術，加速數位孿生的生成。
隨著更廣泛的部署和更多的投資，有望看到越來越多數位孿生的創新。工程模擬軟體供應商 Ansys 的產品開發、系統和數位孿生總監 Sameer Kher 表示，企業的成功案例也將逐漸增加人們對這項技術的信心。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《Sourcing Journal》、《TechCrunch》1、《TechCrunch》2、AAA、《Raconteur》，首圖來源：由生成式 AI 工具 Image Creator 生成。