工业5.0为在可持续供应链中实施数字孪生技术所做的准备因素：迈向循环经济的路径

《Journal of Cleaner Production》：Industry 5.0 readiness factors for implementing digital twins in sustainable supply chains: A pathway to circularity

工业5.0时代数字孪生技术与循环供应链的整合研究，通过模糊BWM法系统识别18项关键准备因素，揭示技术建模能力、领导承诺和组织数字化思维为优先级最高的三大驱动力，为构建人本可持续工业体系提供理论框架和实践路径。

　　Industry 5.0 作为工业发展的一个新阶段，正在全球范围内引发广泛关注。它不仅继承了 Industry 4.0 的数字化、自动化和数据驱动优势，更进一步强调了以人为本、可持续发展和系统韧性的重要性。在这一背景下，数字孪生（Digital Twin, DT）作为一种新兴的数字化技术，正在成为推动可持续供应链创新的重要工具。然而，目前关于 DT 在可持续供应链（Sustainable Supply Chain, SSC）中的应用研究仍存在一定的局限性，尤其是在整合 DT 采用与 Industry 5.0 原则以及循环经济目标方面。本文旨在填补这一研究空白，通过系统性地识别和优先排序 DT 实施所需的关键准备因素，为组织和政策制定者提供支持，以加速向更加可持续和循环的供应链转型。

随着全球对可持续发展的重视不断加深，供应链管理也面临着前所未有的挑战。传统的线性供应链模式往往伴随着资源浪费、环境影响和经济成本的增加，而 Industry 5.0 提出的循环经济理念则强调资源的高效利用和废弃物的最小化。在这一转变过程中，数字孪生作为一种能够模拟和优化供应链运营的工具，正在发挥越来越重要的作用。它不仅能够实现对物理资产、流程和系统的实时监控，还能够通过预测分析和优化算法，提升供应链的效率和韧性。例如，在预测性维护、碳足迹追踪和逆向物流等应用中，数字孪生可以显著减少设备故障和资源浪费，同时提高供应链的透明度和可追溯性。

尽管数字孪生在提升供应链可持续性方面展现出巨大潜力，但其成功实施仍然面临诸多挑战。首先，技术层面的障碍不容忽视。构建一个完整的数字孪生平台需要将物联网（IoT）、人工智能（AI）、区块链和云计算等技术进行深度融合，而这一过程往往伴随着技术集成的复杂性和数据安全性的担忧。其次，财务层面的限制同样存在。数字孪生的实施通常需要较高的基础设施投入，包括数据采集设备、软件系统和计算资源，这可能对中小企业构成较大的经济压力。此外，组织层面的准备也是 DT 实施成功的关键。这不仅涉及领导层的承诺和支持，还包括组织文化的变化和员工技能的提升。如果缺乏这些支持，即使技术条件具备，数字孪生的应用也可能受到阻碍。

因此，本文的研究重点在于识别和优先排序 DT 实施所需的关键准备因素。通过系统性的文献分析和专家评估，研究团队确定了十八个关键因素，涵盖技术、组织和财务等多个维度。其中，技术维度包括先进的数据分析能力、区块链技术、云计算和网络安全等；组织维度则涉及领导层的承诺、组织文化的转变和人力资源的投入；财务维度则包括资金支持和成本控制。为了确保这些因素的科学性和合理性，研究团队邀请了六位来自相关领域的专家进行评估，并结合他们的专业背景对因素进行了筛选和优化。

在评估过程中，研究团队采用了模糊最佳-最差法（fuzzy Best–Worst Method, fuzzy BWM），这是一种能够有效处理多属性决策问题的方法。通过这种方法，研究团队能够对各个准备因素进行排序，并确定其优先级。这种方法不仅提高了决策的准确性，还减少了因主观判断而导致的偏差。研究结果显示，DT 模型和模拟的准备能力、领导层的承诺以及组织的数字化思维是实现 DT 成功实施的最关键因素。这些因素不仅在技术层面具有重要意义，也在组织和战略层面发挥着核心作用。

本文的研究还具有重要的理论和实践意义。从理论角度来看，它提出了一个整合 Industry 5.0 原则、数字孪生技术和可持续供应链的框架，为相关领域的研究提供了新的视角。从实践角度来看，它为管理者和政策制定者提供了具体的建议，帮助他们在资源效率、废弃物减少和系统韧性等方面做出更科学的决策。例如，研究团队建议企业应加大对数字化技术的投入，培养员工的数字化能力，并通过政策支持推动整个供应链向更加可持续的方向发展。

此外，本文的研究还探讨了 DT 在可持续供应链中的应用策略。通过分析各个准备因素的重要性，研究团队提出了相应的实施建议，包括加强技术集成、优化组织结构、提升领导层的数字化意识以及制定合理的财务规划等。这些建议不仅有助于企业克服 DT 实施过程中的障碍，还能为政策制定者提供参考，帮助他们在推动行业转型方面做出更有效的决策。例如，政府可以通过提供资金支持、制定相关政策和推动技术标准化，为企业的 DT 实施创造更加有利的环境。

在研究方法上，本文采用了系统性的文献分析和专家评估相结合的方式。首先，研究团队对现有文献进行了全面梳理，识别出与 DT 实施、Industry 5.0 和可持续供应链相关的关键因素。然后，通过邀请六位专家对这些因素进行评估，进一步优化了因素的结构和内容。这一过程确保了研究的科学性和严谨性，同时也提高了结果的可信度。在因素评估过程中，研究团队使用了模糊最佳-最差法，这种方法能够有效处理多个因素之间的相互关系，从而为决策提供更准确的依据。

通过这一系统性的研究方法，本文不仅识别出了 DT 实施所需的关键准备因素，还对这些因素进行了优先排序。研究结果显示，DT 模型和模拟的准备能力、领导层的承诺以及组织的数字化思维是最重要的三个因素。这表明，在推动 DT 应用的过程中，企业需要在这些关键领域进行重点投入。例如，企业应加大对数据分析和模拟技术的投入，确保能够有效地利用 DT 进行供应链优化；同时，领导层应积极支持 DT 的实施，并推动组织文化向更加数字化的方向转变。

从实践角度来看，本文的研究结果为管理者和政策制定者提供了具体的指导。例如，在技术层面，企业应加强 IoT、AI、区块链和云计算等技术的集成，确保能够构建一个高效、安全的 DT 平台。在组织层面，企业应注重领导层的承诺和支持，推动组织文化的变化，并加强员工的数字化技能培训。在财务层面，企业应制定合理的资金规划，确保能够承担 DT 实施所需的基础设施成本，并通过成本控制提高整体运营效率。此外，政策制定者也应考虑如何通过政策支持和资金激励，推动整个供应链向更加可持续和循环的方向发展。

本文的研究还具有一定的创新性。它首次提出了一个整合 Industry 5.0、DT 和可持续供应链的框架，为相关领域的研究提供了新的思路。这一框架不仅有助于理解 DT 在可持续供应链中的应用路径，还能为政策制定者提供参考，帮助他们在推动行业转型方面做出更科学的决策。例如，政府可以通过制定相关政策，鼓励企业采用 DT 技术，同时推动技术标准化和行业合作，为 DT 的广泛应用创造更加有利的环境。

此外，本文的研究结果还揭示了 DT 在可持续供应链中的重要性。通过分析各个准备因素的影响，研究团队发现 DT 的应用不仅能够提升供应链的效率和韧性，还能在环境保护和资源节约方面发挥重要作用。例如，DT 可以帮助企业更准确地预测市场需求，减少库存积压和资源浪费；同时，它还能通过实时监控和数据分析，提高供应链的透明度和可追溯性，从而减少环境影响和经济成本。

在实际应用中，DT 的成功实施需要企业具备一定的准备能力。这不仅包括技术层面的准备，还包括组织和战略层面的准备。例如，企业需要建立一个支持 DT 实施的组织结构，确保能够有效地协调各部门的工作；同时，还需要制定相应的战略规划，确保 DT 的应用能够与企业的长期发展目标相一致。此外，企业还需要在财务层面进行充分的准备，确保能够承担 DT 实施所需的基础设施成本，并通过成本控制提高整体运营效率。

本文的研究结果还为未来的相关研究提供了方向。例如，未来的研究可以进一步探讨 DT 在不同行业中的应用差异，以及在不同规模企业中的实施效果。此外，还可以研究 DT 在推动循环经济和可持续供应链方面的具体机制，以及如何通过政策支持和行业合作促进 DT 的广泛应用。这些研究方向不仅有助于深化对 DT 应用的理解，还能为相关领域的实践提供更具体的指导。

总的来说，本文的研究为 DT 在可持续供应链中的应用提供了系统性的分析和建议。通过识别和优先排序关键准备因素，研究团队不仅揭示了 DT 实施的核心挑战，还提出了相应的解决策略。这些研究成果不仅具有重要的理论价值，也对实践具有指导意义。在 Industry 5.0 的背景下，DT 的应用将成为推动供应链可持续发展的重要手段，而本文的研究则为这一过程提供了坚实的理论基础和实践指导。