Digital twins for supply chain efficiency—learning from a case study in a rail-track services company
M. P. Jung、F. Freese、A. Ludwig
a Kuhne Logistics University, Hamburg, Germany;
b Vossloh Rail Services GmbH, Hamburg, Germany;
c University of Leipzig,Information Systems Institute, Leipzig, Germany
数字孪生技术通过构建物理系统的虚拟映射，实现实时监测、数据整合与决策支持，在制造业中已得到广泛研究，但在服务型供应链中的实证应用仍相对有限。本文以铁路维护服务企业 Vossloh Rail Services 为案例，探讨数字孪生在供应链运营中的应用价值。研究采用行动设计研究（Action Design Research, ADR）方法，通过问题识别、系统构建、干预评估与经验总结四个阶段，开发并实施了一套供应链执行系统（SES）。该系统整合物联网数据、业务信息系统和分析工具，实现供应链运行过程的可视化与数据共享。案例研究表明，数字孪生系统能够显著提升供应链透明度与决策效率，例如数据处理时间减少约30%，数据录入错误率降低约50%。研究进一步总结了数字孪生在服务型供应链实施中的关键设计原则，为未来数字孪生在基础设施维护与服务运营领域的应用提供了实践经验与理论参考。
随着数字化技术的发展，数字孪生逐渐成为连接物理系统与数字系统的重要技术工具。通过构建物理对象或系统的虚拟映射模型，数字孪生能够实现实时监控、数据分析和预测优化，为运营管理与决策提供支持。近年来，该技术在制造业与工业系统中得到广泛应用，但在服务型供应链中的应用研究仍较为有限。
铁路基础设施维护是一类典型的复杂服务型供应链场景，涉及多组织协作、跨区域调度以及大量设备与人员的协调。在此背景下，如何利用数字技术提升供应链透明度与协同效率成为重要研究问题。本文通过案例研究，探索数字孪生在铁路维护服务供应链中的应用方式与实施效果。
现有研究普遍认为，数字孪生能够通过实时数据整合与虚拟仿真分析提升系统运行效率。在供应链管理领域，数字孪生可实现对物流、生产和资源配置的可视化管理，从而提高预测能力和决策质量。
然而，大多数研究仍集中在制造业生产系统，对服务型供应链特别是基础设施维护领域关注不足。此外，数字孪生在实际企业环境中的部署仍面临系统集成、数据管理和用户接受度等挑战。因此，需要更多实证研究来验证其实际价值并总结实施经验。
本文采用行动设计研究（ADR）方法开展研究。该方法强调在真实组织环境中通过设计与实践不断改进系统，同时形成理论贡献。ADR主要包括四个阶段：问题识别、系统构建与干预、反思与学习以及知识形式化。
在研究过程中，研究团队与企业管理者及技术人员密切合作，通过多轮迭代开发供应链执行系统（SES）。系统通过整合物联网传感器数据、设备运行数据以及业务信息系统数据，实现对铁路维护作业全过程的数字化管理。
在每一轮系统迭代中，研究团队都会对系统性能进行评估，包括数据处理效率、数据准确性以及用户体验等指标，并根据反馈持续优化系统设计。
4.1 问题识别
Vossloh Rail Services 是铁路基础设施维护领域的重要服务提供商，其运营活动涉及多个维护团队、多个工作地点以及复杂的设备与物流调度。企业在实际运营中面临多项挑战，例如数据管理分散、系统之间缺乏整合以及跨组织沟通效率较低。
由于大量数据仍通过人工方式记录和输入，不仅增加了工作负担，也容易产生错误。同时，缺乏实时数据整合使管理者难以及时掌握运营状态，从而影响决策效率。
4.2 系统构建与实施
为解决上述问题，研究团队开发了供应链执行系统（SES），并将其作为数字孪生系统的核心平台。该系统整合来自物联网传感器、设备运行记录以及业务系统的数据，通过统一的数据平台实现信息共享与实时监控。
系统结构包括数据层、技术与基础设施层以及应用层。数据层负责收集和整合来自不同来源的数据；技术层提供数据处理与系统开发工具；应用层则为用户提供可视化界面和决策支持功能。
此外，系统还引入语音识别和光学字符识别（OCR）技术，以自动获取现场作业信息，并通过商业智能（BI）工具进行数据分析，从而提升运营管理效率。
案例研究表明，数字孪生系统在供应链管理中具有明显的应用价值。首先，通过数据集成与实时监控，系统显著提升了供应链透明度，使管理人员能够实时了解运营状态。其次，系统减少了人工数据录入需求，从而降低了错误率并提升数据质量。
在具体效果方面，企业的数据处理时间减少约30%，数据录入错误率降低约50%。这些改进不仅提升了运营效率，也增强了跨组织协作能力。
研究还总结了数字孪生实施中的关键经验，例如迭代式系统开发、以用户需求为中心的设计原则以及实时数据整合的重要性。这些经验可为其他服务型供应链中的数字孪生应用提供参考。
本文通过铁路维护服务企业的案例研究，探讨了数字孪生在服务型供应链中的应用潜力。研究表明，通过整合多源数据并构建数字化管理平台，数字孪生能够显著提升供应链透明度、运营效率和决策能力。
同时，研究也指出，在实际应用过程中仍需解决系统集成、数据安全以及用户采纳等问题。未来研究可进一步探索数字孪生在不同服务行业中的应用模式，并通过多案例研究验证其长期运营价值。
