德国最大私营啤酒集团Radeberger Gruppe通过西门子供应链套件构建数字孪生，实现产能两位数增长、缺货率下降和准时交付提升。该案例展示了从被动响应到主动模拟的供应链转型路径，为中国食品饮料行业从业者提供了可借鉴的数字化实践。
据blogs.sw.siemens.com报道，德国最大私营啤酒集团Radeberger Gruppe通过部署西门子供应链套件（Supply Chain Suite）构建供应链数字孪生，成功实现工厂产能两位数增长、缺货率降低、准时交付率和可靠性提升，并在生产、装瓶和物流环节实现生产力改善。
复杂供应链的全局视图
Radeberger Gruppe在德国运营着11个啤酒生产基地和1个非酒精饮料工厂，产品组合涵盖区域性和国际性品牌，出口至超过60个国家。这种分布式生产布局形成了高度互联的供应链网络，任何环节的中断都可能迅速波及整个价值链。
为应对这一复杂性，该公司采用西门子供应链套件构建了供应链数字孪生。这一虚拟模型整合了采购、生产、装瓶、分销和退货环节的数据，形成了统一的数据模型。据Radeberger Gruppe数字孪生团队负责人Fabienne Zachwieja在Realize LIVE Europe 2025大会上的介绍，这一全局视图使团队能够从被动响应转向主动管理——规划人员可以提前模拟不同场景，评估其对整个网络的影响，而不是在问题发生后再做应对。
从模拟到可衡量的业务影响
据原文报道及配套案例研究显示，Radeberger Gruppe通过数字孪生实现了以下关键成果：
- 单个工厂产能实现两位数增长
- 缺货情况显著减少
- 准时交付率和可靠性提升
- 生产、装瓶和物流环节生产力改善
这些成果源于能够在无风险环境中测试不同配置和约束条件。例如，物流流程、配送路线和空容器回收流程可根据最新数据持续优化。这标志着从静态规划向动态、数据驱动的优化模式转变——决策在运营实施前通过模拟验证。
规模化数据驱动决策
这一转型的关键在于将分散的数据源整合为统一模型。西门子供应链套件使Radeberger Gruppe能够集成并分析来自多个系统的数据，生成支持战略和战术决策的仪表盘、报告和模拟结果。在供应链中断日益频繁的背景下，这一能力尤为重要。借助数字孪生，公司可以评估未来产能情景，识别潜在瓶颈并主动调整计划。
据案例研究介绍，该方法同时支持：
- 战略分析：如长期网络设计和产能规划
- 战术分析：包括日常运营调整
从外部支持到内部能力构建
Radeberger Gruppe的数字孪生之旅也体现了运营模式的演进。初期实施和建模由西门子咨询团队支持，随后公司逐步转向内部自主运营，并通过针对性培训和赋能实现能力转移。目前，Zachwieja及其团队能够独立构建模拟、调整模型并生成洞察，将数字孪生能力直接嵌入日常运营。这一转变不仅加快了分析周期，也确保了领域专业知识与决策过程紧密结合。
扩展数字孪生应用场景
展望未来，Radeberger Gruppe计划将供应链套件扩展至更多工厂和应用场景。在积累了丰富的实践经验和验证收益后，工作重点转向在整个组织内推广这些能力。其目标始终如一：打造一个不仅高效，而且具备韧性和适应能力的供应链，能够从容应对变化。
原文还提到，有兴趣的读者可查阅Radeberger Gruppe案例研究，了解其如何通过数字孪生实现更高产能、可靠性和准时交付；2026年阿姆斯特丹Realize LIVE Europe大会的注册信息也已开放。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
