智慧仓储 数字孪生解决方案利用数字孪生技术，结合仓储、智能控制、计算机信息管理等技术，搭建了智慧仓储数字孪生系统，可以将物理仓储在虚拟空间实时映射，利用数据驱动数字孪生模型，促进物理空间和虚拟空间的交互融合，实现仓储的智能化管控。进而达到仓储实时监控、仓储运输方案优化及设备信息采集与管理等目的。
1. 智慧仓储数字孪生系统架构
智慧仓储数字孪生系统包含了物理实体层、数字孪生模型层、数字孪生数据层、信息服务层四个部分，利用多尺度、多层次、多信息的仿真过程，将物理仓储在虚拟空间实时映射，真实反映仓储的完整生命周期。
1.1 物理实体层
物理实体层是仓储的主体，是设备进行作业的场地，也是实时数据的来源。主要包含自动导引运输车（AGV）、堆垛机、货架以及件烟等实体，来完成仓储内件烟存储、设备调度、出入库等任务。物理实体层还必须具有数据的采集和通讯能力，在仓储中使用无线射频识别（RFID）、可编程逻辑控制器（PLC）、传感器等技术采集物理空间的实时数据，比如设备状态信息、托盘信息、件烟信息等。
物理实体层负责执行下发的运输任务，主要为件烟的出库运输，并通过与信息服务层进行数据交互，对运输方案动态调整和优化，实现仓储运输成本最小化。
1.2 数字孪生模型层
数字孪生模型层是整个数字孪生仓储的核心部分，需结合VR技术，运用建模软件和物理引擎搭建虚拟仓储场景。这些孪生模型不是简单的几何体，而是物理实体层的真实映射，需要对仓储内运输任务、出入库管理、设备状态进行仿真和监控，并实时跟踪件烟的运输路径，验证运输方案的可实施性。通过与物理实体层数据交互，驱动数字孪生模型实时仿真，准确反映实体仓储的任务进度和设备状态，实现管理员对仓储运作情况的实时监控。
1.3 孪生数据层
物理实体层和孪生模型层是相互独立的，但可以通过孪生数据将它们衔接起来。数字孪生数据层主要用来存储和处理数据，其包含了物理实体层采集的数据、数字孪生模型层各模型的数据、信息服务层历史数据和知识库等。利用知识库中的优化算法和数学模型将数据计算分析，提出运输方案和存储方法，并传输到信息服务层，这些将作为信息服务层中预测、决策和管理使用。数字孪生数据层对数据的高效处理，为数字孪生存储提供了可靠且实时的数据支撑。
1.4 信息服务层
信息服务层就是将仓储的执行管理（MES）、资源计划（ERP）、数据管理（PDM）等信息系统结合起来，相互关联，依据数字孪生数据层的数据支撑，实现仓储的全数字化管理。通过仓储运作实况的分析，对物理实体层和孪生模型层进行调控，其内容包含运输方案仿真、设备状态分析、实时虚拟监控等。在运输任务执行之前，信息服务层就要制定出运输方案并进行计算、仿真和优化，将得出的最优运输方案发布给物理实体层，指导仓储的调度，不仅保证了仓储的正常工作，同时提高了整体运行效率。信息服务层通过对设备状态的记录和模型预测，可以实现设备的健康管理和预警维护，在应对异常事件时及时报警，帮助仓储降低设备故障停机的风险。
2. 智慧仓储数字孪生系统功能
智慧仓储数字孪生系统功能主要包含实时监控、运输方案优化及设备管理与维护等3大功能。
2.1 实时监控
为实现仓储实时监控，不仅要对流水线设备进行几何建模，也要对工业机器人行为建模，以及仓储环境仿真，这样才能搭建整个仓储虚拟场景。基于市面上的数字孪生开发工具，与VR技术相结合，就能够达到数字孪生仓储可视化的效果，实现实时监控。
在建模过程中，根据监控高真实度、真实仓储等比例大小、实际系统的粒度、角度和精细化程度特点，建立相应的三维模型。从现场收集流水线设备尺寸数据、材质特征、运作逻辑等，进行高精度建模。在基本三维模型构建好之后，需要配置模型坐标轴、缩放因子参数、材质球等，避免在虚拟场景丢失部分物理特性。而虚拟场景的搭建应当在物理引擎中实现，借助其光线、地形模拟以及物理碰撞等功能，才能建立逼真的虚拟仓储场景。
2.2 运输方案优化
通常凭操作员经验制定的方案不一定是最优运输方案，如果方案不足对其进行弥补更是费时费力，因此需要对仓储运输方案进行优化。运输方案的优化，就是对件烟出库过程的优化，将运输设备、机器人、出库站台等进行合理均衡配置，获取最大的经济效益。
首先对订单数据、高架库存储数据、设备状态数据的分析，运用数学模型计算仓储运输效率方案，并在虚拟场景中仿真，判断该方案可实施性，发现方案不足立即调整，以获取仓储最优运作效率。结合仓储实际情况，对件烟品种进行分类，出库频率高、需求量大的种类放置近出库站台货架，散盘和返库率高的种类放置近入库站台货架。如遇到节假日需求量剧增的情况，还可以智能调控，直接在入库口设置出库站台，从入库端直接出库。针对仓储长库龄件烟的问题，智慧仓储数字孪生系统会按照先进先出原则优先调度其出库，防止呆货、废货现象。
2.3 设备管理与维护
想要实现设备的精准管理与健康维护，必须掌握设备实时状态信息，而这些信息一般以各种数据形式在设备接口传输，如何将这些数据实时采集并传输到孪生数据层是面临的难题。在实际流水线上，设备型号以及生产厂家各不相同，如可编程控制设备、传感器、RFID读写器等，这些不同的设备造成数据的多源异构性，因此面对仓储实时数据采集问题，必须作统一性、标准化管理。
智慧仓储数字孪生系统通过搭建统一的通讯框架，设定标准化通讯协议，通过服务器和客户端形式来进行数据采集与通讯。服务器与设备相连接，获取接口数据，实现底层设备数据采集，然后将这些数据转化为标准协议的数据形式，为客户端提供信息服务。通过对这些数据的处理分析，可视化呈现到管理系统，将流水线工作进度、出入库信息、设备状态信息进行映射，就可以实现精准管理与维护。
2.4 孪生模型的驱动
欲实现虚拟场景孪生模型与物理实体同步运行，就需模型完成坐标变换、模型旋转、传送带转动等动作。孪生模型运动驱动分为两种：位资数据驱动，即模型的坐标位移、坐标轴旋转，该类动作根据实时采集的数据进行驱动，保证与物理空间对应实体运动同步。指令数据驱动，包含启动/停止、吸取/释放、顺/逆时针等指令，通常以布尔型数据（高低电平和脉冲变化）形式出现，孪生模型根据指令数据触发预设动作逻辑，从而实现孪生模型与物理实体运动同步。
同时建立数据队列，遵循先进先出原则，将接收的指令数据按照时间先后顺序放进队列，等当前动作完成后再取出第一条指令数据执行。当指令执行完成，马上计算队列中指令数量，下一条指令执行的速度将变为原本速度与数据队列中指令数之积，这样就能够保证在指令数据堆积的情况下，保证模型动作完整且连贯。
智慧仓储 数字孪生系统通过对真实仓储进行三维模型和虚拟场景的构建，利用物理空间数据对数字空间中虚拟场景实现实时映射，实现了仓储的实时可视化监控、调度优化、设备健康管理等功能，将设备状态信息、库存信息、件烟信息等可视化展示，很大程度上提高了该卷烟厂仓储的管控能力。
