为了积极响应国家政策，满足国家数字化与智慧化物流产业园与智能仓库建设需求，针对传统仓储发展经营中的痛难点问题，并填补相关技术空缺，本团队以构建复杂物流与生产系统的数字基座为目标，提出了面向系统评估与决策优化的数字孪生技术。该技术基于底层编程语言，自主研发了面向物流与生产系统的离散事件仿真引擎与相应的智能优化算法，形成了一套具有可塑性高、灵活性强等特点的离散事件仿真引擎与相应的智能优化算法及数字孪生建模框架，可以满足多种物流与生产场景的运营评估与优化需求。此外，为了提升复杂物流与生产系统抵御风险与应急处置能力，同时能够准确评估相应的预防与处置措施的实际效效用，首次提出基于数字孪生的韧性优化方法，改进了原有基于数学模型方法假设过多、实用性不足的问题，有效增强了系统的整体韧性，也为数字孪生在在物流与制造行业中的具体应用提供了典型案例。成果由西北工业大学、西安交通大学及西安新创源科技孵化器有限公司联合完成，并在陕西物流集团产业研究院有限公司落地应用，实施于陕西商储物流凤城七路园区。成果解决了其在早期建设时无法准确预测未来业务发展，导致先前的建设标准和运行方案在运营效率上已经难以满足目前的业务需求等问题，针对园区的运行场景进行了效率评估与运营优化，并提供有效可行的解决方案，改善了园区原有运营过程与园区运营状况，带来了良好的社会经济效益。