论文标题：State of the Art of Digital Twins in Improving Supply Chain Resilience

论文链接：https://www.mdpi.com/2305-6290/9/1/22

期刊名：Logistics

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/logistics

本文旨在全面综述数字孪生技术在供应链管理中的应用现状，重点关注其在提升供应链可见性、敏捷性和决策能力方面的作用，并探讨其与物联网、人工智能等新兴技术的融合。

1. 引言

在当今复杂多变的全球市场中，供应链韧性对维持企业竞争力和连续性至关重要。数字孪生技术通过创建供应链的数字孪生体，帮助管理者更好地理解运营中的复杂依赖性和脆弱性，从而提高供应链韧性。

2. 供应链管理与韧性

供应链管理旨在优化企业内部规划和资源分配，以促进与供应链上其他主体的关系。传统供应链管理侧重于成本效率，但随着全球化发展，供应链更容易受到扰动。因此，供应链韧性——即供应链预测、准备、响应并从干扰中恢复，同时维持其核心功能的能力——变得愈发重要。

3. 研究方法和框架

本文采用系统文献综述方法，涵盖1913年至2024年的文献。通过PRISMA框架筛选出179篇相关文章，并使用VOSViewer和CiteSpace软件进行关键词共现和聚类分析。结果显示，数字孪生、韧性、供应链分析、大数据和物联网是高频关键词，且数字孪生作为核心概念，与韧性、智能制造、预测紧密关联。

图 1 本文文献综述中应用的 PRISMA 2020 流程图

4. 智能供应链：探索工业4.0格局

本章详细探讨了供应链管理从早期库存模型到数字孪生等最新技术的发展历程。

4.1. 供应链和运筹学的早期基础与算法演变

早期供应链优化模型始于20世纪初。从20世纪80年代到21世纪初，随着计算机技术的应用，启发式算法、元启发式算法、风险共担模型和集成生产-分销系统得到发展。

4.2. 企业资源规划模型

企业资源规划（ERP）系统在20世纪90年代逐渐成型，它整合了企业业务流程，提高了供应链的可见性和协调性。然而，其僵化的架构有时会限制企业应对市场变化的灵活性。

4.3. 互联网和云技术在供应链管理与韧性中的作用

21世纪初出现的基于云的ERP解决方案，进一步改变了供应链。云技术和物联网的结合提升了供应链的连接性、可扩展性和响应能力，但也带来了数据安全和对稳定网络连接依赖的挑战。

4.4. 工业4.0、机器学习（ML）和人工智能（AI）在供应链管理与韧性中的应用

AI、ML和预测分析改变了供应链运营模式，使其从被动响应转向预测性和规范性管理。AI在需求预测、采购优化等方面作用显著。工业4.0促进了供应链的数字化和自动化。然而，这些技术也存在数据质量依赖、模型可解释性差和实施复杂等挑战。

4.5. 区块链和数字孪生技术对供应链韧性的影响

区块链通过增强透明度和可追溯性来提升供应链韧性。数字孪生则作为物理对象、过程或系统的虚拟表示，能够实时监控、分析和优化供应链运营。数字孪生结合物联网和AI，能够预测潜在干扰、模拟场景并增强实时可见性。不过，其应用面临高成本、网络安全风险以及对物联网设备和高质量数据的依赖等局限。

4.6. 数字孪生技术及其在实现去中心化供应链协作中的作用

数字孪生有望通过创建物理资产、流程和系统的虚拟表示，将传统供应链转变为适应性强的智能网络，促进去中心化、透明和弹性的协作模型。实现其潜力的关键是解决不同系统间的互操作性挑战，这需要建立统一的数据标准和交换格式。

5. 结论

数字孪生技术为供应链管理提供了增强可见性、预测能力和协作的新方法，显著提升了供应链韧性。然而，其全球采用在不同地区面临不同挑战：发达地区面临高复杂性的集成挑战，发展中地区则受限于基础设施和资源。未来，需要解决技术互操作性和证据研究不足等关键问题。随着AI、区块链和物联网的进步，数字孪生有望驱动各行业在可持续性、运营效率和韧性方面取得变革性进展。

Artificial Intelligence and Business Analytics Applications in Supply Chain Operations

投稿截止日期：2026 年 10 月 16 日

客座编辑：Prof. Dr. Hokey Min and Prof. Dr. Seong-Jong Joo

https://www.mdpi.com/journal/logistics/special_issues/HPDY8OP4H5

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Robert Handfield

Logistics（ISSN 2305-6290）是一个为物流和供应链管理领域的研究人员及具有学术倾向的从业者设立的原创性期刊。期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和高质量综述。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.0

Time to First Decision：19.6 Days

Acceptance to Publication：4.6 Days