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撰文者：黃子瑞

物流產業此刻面對的挑戰

近年來，全球供應鏈環境因政治及經濟的因素產生巨大變化，但同時也持續大幅增長。根據 《The Future of the Logistics Industry: Challenges and Opportunities》 報告指出，全球物流市場價值在 2022 年達到 8.6 兆美元，預計 2027 年將成長至 12.6 兆美元，年複合成長率約 6.2%。推動這股成長的關鍵因素包括：電商快速崛起、供應鏈全球化，以及新技術的加速導入。然而，這些成長同時也伴隨挑戰，例如勞動力短缺、燃料與經營成本上升，以及供應鏈中斷的風險。

在這樣的背景下，傳統以人力與固定規劃為主的物流作業方式，逐漸難以有效率的處理日益複雜的需求，倉儲與配送系統需要更高的效率與彈性，而能夠透過先用電腦模擬倉儲規劃、物流動線的數位孿生（Digital Twins）技術剛好派上用場。

數位孿生的定義

根據 NVIDIA 的介紹，建立數位孿生的意義即是在電腦中為現實中的設施與流程建立一個「即時同步的數位分身」，這個分身會根據現實中的狀況不斷更新，並讓用戶能夠在電腦中先進行模擬並達成最佳化的目標。它的技術包括感測器、物聯網（IoT）、人工智慧模擬，以及即時數據串流。與傳統模擬最大的不同在於，傳統模擬通常只能驗證設計階段的一次性情境，而數位孿生則能持續反映實際運作狀態。

導入數位孿生的三大優勢

倉庫營運最佳化
在傳統物流倉儲中，空間配置與流程設計往往需要依賴現場經驗與反覆測試，既耗時又難以全面掌握變數。而數位孿生技術可在虛擬環境中完整重建倉儲場域，讓物流管理者能夠模擬貨物流動、設備運作與人員動線，並快速測試不同佈局方案，找出最佳解。這種模擬先行的作法不僅加快設計流程，也能有效避免實體調整所帶來的高昂成本與風險。

機器人與自動化協同
如今有越來越多傳統倉儲導入自動化設備以及機器人，因此提升自動化設備的協同效率也成為各家廠商關注的焦點。透過數位孿生，可以在虛擬空間中訓練與測試機器人系統的決策邏輯與行為模式，無需先行部署實體硬體，即可預先優化操作參數與行動路徑。這不僅能大幅降低開發與測試過程中的風險，也有助於提升機器人與人力之間的協作安全性與整體作業效率。

供應鏈決策支援
數位孿生不只是倉儲內部的模擬工具，也能串接整體供應鏈系統，成為即時決策的輔助平台。藉由整合感測器資料與物流資訊，企業能即時掌握貨物流向與設備狀態，迅速應對需求波動或突發事件。同時，透過預測性分析功能，系統能提早識別潛在瓶頸與延誤風險，協助企業做出更精準的資源調度與風險控管，全面提升供應鏈的彈性與韌性。

國際物流與製造企業實際應用案例

隨著技術成熟，已有國際物流與製造企業率先將數位孿生應用於實際場域。德國物流設備大廠 KION Group 就攜手 Accenture 與 NVIDIA，率先導入最新的「Mega」Omniverse Blueprint，打造出能夠模擬完整倉儲系統的數位孿生解決方案。

KION 利用 Omniverse 建立倉儲設施的虛擬分身，整合 CAD 設計圖、攝影影像、雷射雷達、AI 生成數據等來源，還能將其倉儲管理系統（WMS）與數位孿生直接連動，實際指派任務給虛擬機器人，例如搬運貨物、避障導航等。透過這套模擬平台，機器人能夠在虛擬場景中接受訓練，反覆進行感知、推理、決策與執行的循環，並依據即時反饋調整策略，最終提升真實部署後的效率與穩定性。

這樣的模擬流程使用 Mega Blueprint，其結合 NVIDIA Isaac 自主機器人平台與 Omniverse Cloud Sensor RTX 感測模擬 API，能大規模同時渲染多個感測器與場景環境。企業可在部署前預先測試無限多種場景組合，並使用合成資料訓練 AI 模型，顯著降低測試成本與實體設備損耗風險。

KION 指出，導入 Mega Blueprint 後，不僅能大幅縮短倉儲設施建置與機器人訓練時程，也能更靈活應對季節性需求、訂單波動或人力變動，讓整體供應鏈系統具備更高的彈性與敏捷性。Accenture 則強調，這種將 AI 模擬導入倉儲設計與營運優化的作法，正是未來產業邁向「物理 AI」與軟體定義物流（Software-Defined Warehousing）的關鍵一步。

新創 MetAI 與廣運攜手在臺灣物流中心導入數位孿生技術

臺灣也有物流中心已經導入數位孿生技術。DIGITIMES 報導，臺灣 AI 模擬技術新創公司 MetAI 與工業自動化設備品牌廣運機械展開合作，攜手導入 NVIDIA Omniverse 「Mega」Blueprint，成為全球首批實際落地此技術的早期夥伴。雙方選定群豐欣業智慧物流中心作為示範場域，目標是在虛擬環境中打造一個能夠即時同步、具備控制邏輯驗證能力的高擬真數位孿生系統，加速智慧倉儲與智慧製造的數位轉型。

MetAI 提供的模擬平台 MetGen 可即時將 2D 設計圖與現場資料轉換為可模擬的 OpenUSD 數位場景，並結合 Controller Simulator 模擬器來測試實際 PLC 控制邏輯。廣運則導入旗下的物流輸送系統、自主移動機器人（AMR）、智慧攝影機與機械手臂等設備，進行完整虛擬部署。雙方團隊也導入 AI 代理人協助控制邏輯與物流路徑的最佳化，確保每項模擬情境都能對應真實場域的複雜操作。

這套數位孿生系統在部署前即完成高精度模擬與整合測試，有效降低開發風險與時間成本，並提升整體產線效率。模擬結果顯示，在錯誤情境預防（如貨物追尾）與流程排程方面，系統展現出明顯優勢。此專案成功驗證了模擬優先（Simulation-First）的工程方法，也為未來在半導體廠 AMHS 搬運系統、智慧倉儲車隊協作、AI 驅動工廠設計等物理 AI 應用領域奠定技術基礎。

結語

在逐漸複雜化的倉儲動線規劃以及自動化設備和機器人的整合趨勢下，數位孿生技術正好能夠派上用場。透過在虛擬空間中即時模擬與驗證實體流程，企業不僅能降低實體測試所帶來的成本與風險，更能在系統尚未部署前，預先優化倉儲佈局、設備協作與決策邏輯。從國際大廠到臺灣的智慧物流中心實證案例顯示：導入數位孿生能有效縮短建置週期、強化作業靈活度，並提升整體供應鏈的應變能力與操作效率，為任何的不確定性做好充分準備。

免責聲明

本文所載資訊僅供一般參考之用，部分內容引用自公開報導與企業案例，並不構成對特定公司、產品或技術的推廣或保證。讀者應依實際情況審慎評估技術適用性與風險，相關決策仍應自行判斷或諮詢專業意見。

Reference

• The Future of Logistic Industry: Challenges and Opportunities
• What Is a Digital Twin? | NVIDIA Glossary
• Industrial Facility Digital Twins—Use Case | NVIDIA
• NVIDIA Unveils ‘Mega’ Omniverse Blueprint for Building Industrial Robot Fleet Digital Twins
• MetAI宇見智能與廣運機械攜手採用NVIDIA Omniverse「Mega」Blueprint