数字孪生打造可持续的城市物流
经济和物流活动的增长通过温室气体排放和噪音污染对环境产生影响。这在城市地区尤为如此，最后一公里问题带来了许多环境问题，加上市中心改造问题（步行区、低排放区、交货时间等）。
这种情况严重影响了送货司机的工作条件（寻找交货地点的压力、交通、时间限制等）。物流的数字化为这些挑战提供了创新的解决方案，尤其是通过使用数字孪生技术。
日益增长的贸易及其相关问题
个人电子商务的爆炸式增长和企业需求的增加，导致市中心交付的包裹数量显著增加。这种特殊增长导致了其他问题——温室气体排放、空气污染、道路交通事故分析、噪音和拥堵[1]。
在这种情况下，最后一公里交付指的是物流中心位于城镇郊区和交货地址之间的路线的最后一段。这些交付主要由送货司机负责，他们负责将一定数量的包裹交付给收件人。对于每个交货地点，送货司机必须找到一个不违反限制的停车位，然后从该地点步行交付包裹。
在西雅图进行的一项研究[2]显示，送货司机平均需要2-3分钟才能找到停车地点，而这种搜索使路线持续时间增加了28%。在大巴黎地区，根据2015年进行的一项调查[3]，超过50%的交付是通过双排停车、在自行车道停车或在人行道停车完成的。这些数字表明，不仅在环境方面，而且在物流提供商、当地社区和居民等利益相关者方面，都面临着重大挑战和问题。
“为多次交付共享停车位可以减少车辆行驶的距离及其相关的排放，高达40%。”
开放创新研究物流的未来：实物互联网
CIP（实物互联网研究主席）[6]是由法国巴黎矿业学院（MINES Paris-PSL）的CGS（科学管理中心）支持的实物互联网研究主席。成立于2016年，于2020年进入第二阶段。由几家公司（GEODIS、GS1 France、Orange和P&G）资助，其研究计划旨在发展实物互联网的实证和理论研究。CIP专注于物流服务的互联互通的理论工作，一方面，另一方面测试互联互通的解决方案。
该计划围绕两个主要主题：物流网络和创新服务，以及实物互联网的理论框架研究，包括两个应用领域——我们在这里讨论的可持续城市物流，以及主要的国际交流。
实物互联网[4]的概念是将互联网的原则应用于物流——创建一个全球性、开放性、互联互通的网络，使用一套协作协议和标准化的智能接口来交付包含在标准模块中的物理商品（{物理包裹、其供应商、其客户、路线、物流协调员），就像互联网交付信息“数据包”（IP数据包、其传输者、其接收者、路线、路由表）一样。目标是通过互联互通物流网络实现端到端物流服务，建立一个更具弹性、高效和可持续的开放全球物流系统。这一范式由MINES Paris和美国佐治亚理工学院的研究人员共同创立，目前是实现欧洲零物流排放目标的关键杠杆，根据ALICE路线图[5]。
巴黎矿业学院-PSL和Orange之间的合作包括尝试使用数字孪生来帮助可持续的城市物流，更具体地说，是最后一公里问题。一项关注这一概念的博士论文在2022年12月得到支持（Orange参与了论文评审委员会）[7、8、9]。这项工作集中在几个研究问题上——物流系统的数字孪生建模，系统的互操作性和集成到智能城市的数字环境中，以及在这种情况下的决策建模。
应用：优化交付路线
这种方法的目标是帮助送货司机找到停车位（以下简化称为停车位），以及减少交付路线的碳足迹。使用移动应用程序，送货司机将能够提前找到他们可以停车交付的可用空间。为了减少车辆行驶的距离，系统汇集了停车位，即寻找可以同时服务于多个目的地的空间。
为了评估通过停车位整合交付的好处，计算了以下KPI：
交付距离：卡车行驶的英里数；
交付时间：步行和驾驶时间，以及包裹交付时间；
交付成本：总成本包括车辆成本（燃料和使用）和送货司机成本（工资），取决于行驶的时间和距离；
温室气体排放：通过每英里车辆的CO2排放量乘以交付距离来计算。
数字孪生进行环境数字化（The Digital Twin）
数字化需求在所有领域都在增长，以寻找更流畅的业务流程、提高生产力或更好地控制环境影响。数字孪生提供了一个数字表示，作为一个与物理环境同步更新的模型（这里涉及交付的物理元素——包裹、停车位和交付地址），将使用物理基础设施进行的业务流程，以及链中不同参与者之间发生的互动。
图1：Thing’in数字孪生平台的特点
为了模拟这些数字孪生，我们使用Thing’in，这是一个经过几年研究并通过Orange研究开发和测试的数字孪生测试平台，它提供了图1中所示的五个主要特点：
深度垂直：Thing’in可以解决不同垂直领域中的不同用例，如智能城市[9]、智能建筑[10]、智能工业等。由于其高度通用的数据模型，用户可以在Thing’in上使用现有模型或导入自己的模型。这还使得解决混合不同垂直领域的用例成为可能。
多样性：该平台允许参与者在同一垂直领域或不同垂直领域中团结起来。每个参与者可以选择共享的内容和对象。Thing’in允许你定义细粒度的访问控制，直到数字孪生的所有权。
基于图片：Thing’in依赖于图片建模来捕获现实世界实体的结构和语义。图提供了一个非常简单而强大的形式主义，允许对各种实体进行建模，从简单的对象到复杂的系统（例如工厂），以及系统系统（例如城市，或物流或电信网络）。这些图与它们所代表的现实世界同步。
联合和分布：该平台可以分割成不同的实例，分布在云中和/或在客户的场所，从而形成一个联合实例，其中每个实例可以与其他联合实例通信，如果管理者希望的话。此外，联合体内的访问控制与平台内的访问控制不同。这意味着用户可以选择在他们的实例内共享某些信息，并且只与联合体共享一个子集。
回溯性：数字孪生具有可回溯的特性；可以通过数字孪生平台了解任何时间点的状态。
图2：最后一公里交付的数字孪生
使用数字孪生优化交付路线
在演示原型中，停车位、目的地和包裹被建模为数字孪生。停车位数据来自Open Data Paris，“交付”类型的停车位在巴黎第17区和邻近的停车位也被建模为基于图的数字孪生在Thing’in中。每个停车位都有以下属性：状态，允许你看到停车位是否可用（在这个演示中，假设停车位配备了传感器），地址和GPS坐标。
目的地来自Open Data Paris的“地址”数据集，每个目的地都有GPS坐标和邮政地址。对于每个目的地，根据帕累托原则生成一组包裹，即某些目的地将有很多相关的包裹，大多数目的地将有有限的相关包裹。每个包裹都有一个条形码，一个状态（“在仓库”、“在途中”或“已交付”）并通过关系与目的地关联。图2说明了数字孪生与物理世界之间的关系。例如，物理世界中连接的停车位允许送货司机使用数字孪生知道是否有空余的停车位。
与经典的最后一公里交付系统不同，这个演示不仅关注使用停车位来帮助送货司机完成工作，它还通过停车位整合交付，以减少交付的碳足迹和噪音污染。这需要在传统过程中增加两个阶段——选择停车位和设置访问这些空间的顺序。这两个阶段可以使用Thing’in平台上的数字孪生来完成。选择停车位本身分为两个子阶段——停车位选项列表和选择停车位。
每个目的地的停车位选项列表是使用数字孪生建立的。对于每个目的地，Thing’in平台允许我们在特定半径内找到停车位（例如100、200或300米）。在这个阶段结束时，每个目的地都有多个停车位选项，即送货司机有多个选项来停放他们的卡车并进行交付。第二阶段的目标是通过整合包裹来共享停车位的使用，以减少交付的环境影响。在这个阶段结束时，每个目的地的每个包裹都链接到一个单一的停车位，一个停车位可以服务于多个目的地。
然后，需要确定访问停车位的顺序。数字孪生可以确定哪些停车位被保留。然后，这些被用作启发式输入数据，以确定访问停车位的顺序。有几种启发式算法可以解决所谓的旅行推销员问题[11]。这些启发式是近似方法，即使不一定是最优解，也允许快速满意的解决方案。在我们的情况下，我们使用的是橡皮筋方法，每个停车位是一个点。你将橡皮筋放在中心，目标是让它覆盖所有固定点（停车位），同时确保橡皮筋尽可能紧绷[12]。
在路线上，假设停车位配备了传感器，停车位数字孪生的状态会实时更新。系统可以使用这些信息在停车位不再可用的情况下更新交付路线。
应用首先在多智能体模拟工具上使用数据集进行模拟，目标是量化潜在的好处[7]。数字结果显示，通过停车位整合交付，车辆行驶的距离减少了高达40%，这反过来又减少了车辆排放。然而，通过更广泛的停车位半径进行整合（即增加目的地与停车位之间的距离，以选择停车位选项）会导致送货司机的步行距离延长。为了减少送货司机步行的时间，最后几米可以由自行车快递员等来完成。
参考文献
[1] Handbook on the external costs of transport (2019), https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/9781f65f-8448-11ea-bf12-01aa75ed71a1
[2] G. Dalla Chiara and A. Goodchild, « Do commercial vehicles cruise for parking? Empirical evidence from Seattle », Transp. Policy, vol. 97, pp. 26–36, 2020, doi: 10.1016/j.tranpol.2020.06.013.
[3] L. Dablanc, « Parking for freight vehicles in dense urban centers – The issue of delivery areas in Paris ». (https://www.metrans.org/assets/research/MF14-3%202d_Parking%20for%20Freight%20Vehicles%20Final%20Report_070815_0.pdf)
[4] Le concept de l’Internet Physique, https://www.cip.minesparis.psl.eu/concept-de-linternet-physique/
[5] ETP-ALICE, https://www.etp-logistics.eu
[6] La Chaire Internet Physique, https://www.cip.minesparis.psl.eu/
[7] Y. Liu. « Cognitive Smart City Logistics: a new approach for sustainable last mile in the era of digitization ». 2022, Thèse. Mines Paris-PSL Université
[8] Liu, Y., Folz, P., Pan, S., Ramparany, F., Bolle, S., Ballot, E., & Coupaye, T. (2021). Digital Twin-Driven Approach for Smart City Logistics: The Case of Freight Parking Management. In Advances in Production Management Systems. Artificial Intelligence for Sustainable and Resilient Production Systems: IFIP WG 5.7 International Conference, APMS 2021, Nantes, France, September 5–9, 2021, Proceedings, Part IV (pp. 237-246). Springer International Publishing.
[9] Liu, Y., Pan, S., Folz, P., Ramparany, F., Bolle, S., Ballot, E., & Coupaye, T. (2022, November). Connected Freight Parking in Smart City Logistics. In 9th Transport Research Arena TRA Lisbon 2022 (TRA2022).
[9] https://mastermedia.orange.com/publicPlaylist?t=plbm9w4I5Df&o=4632
[10] https://hellofuture.orange.com/fr/le-futur-des-batiments-intelligents-avec-thingin/
[11] https://fr.wikipedia.org/wiki/Probl%C3%A8me_du_voyageur_de_commerce
[12] https://interstices.info/le-probleme-du-voyageur-de-commerce/
（本文翻译：“棋盘资本”大物流事业部总监 翟瑞轩）
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