港口，作为水陆交通的枢纽站与集结点，是物流运输中至关重要的一环。随着信息化时代的到来，港口物资运行管理与生产调配信息化所需要的精准度要求越来越高，港口基础设施智能化、数字化、综合化成为一大趋势。但港口数字化转型升级不仅涉及港口本身，还需搭配整个物流体系的转型。因此，港口数字化转型建设需要充分利用云计算、大数据、物联网和数据可视化等技术，促进智慧港口的组织结构与工作流程优化。
在我国加快交通运输体系的进程中，为促进智慧港口建设智能化发展，港口行业长期受到国家政策的大力支持。2017年6月8日，交通运输部办公厅发布《关于公布智慧港口示范工程名单及有关事项的通知》，公布10个省（区、市）的13个智慧港口示范工程项目。由9家港口集团和5家航运企业组成的长江经济带航运联盟打造统一信息平台，实现了联盟作业一体化，物流全程可视化、航运业务立体化。港航纵横链接了长江的14家集装箱码头和上海港的集装箱码头。2021年12月，在国务院印发的《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》中，对智慧港口建设提出明确要求，完善港口数字化、信息化监管手段。2025年发布的《交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021-2025年）》进一步要求，智能化升级码头机械，建设港口智慧物流服务平台。推进港口经营单位与相关部门、企业和社会团体间信息互联共享，推动物流作业协同，提高物流便利化和业务效率。推广车联网、船联网技术应用，推动建设泛在感知、港车协同的智慧互联港口。鼓励支持研究制定智慧公路、智慧航道、智慧港口、智慧枢纽等交通新基建工程建设指南。
易知微近日发布的《2025数字孪生与智能算法白皮书》从技术需求出发，以某交通运输企业数字孪生物流生产管理系统建设为例，探讨如何利用数字孪生技术实现港口管理智能化，为未来智慧港口的数字孪生建设与智能决策提供坚实的技术支撑。
一、建设背景
某交通运输企业作为该省重点项目以及该集团港口板块长江中下游重要的江海联运中转枢纽港，承担着大量的装卸货任务。随着业务量的快速增长，传统的生产管理模式面临诸多挑战，为提高整体运营效率，实现精细化管理。产生了构建数字孪生模拟仿真引擎的需求，希望打造国内一流的集绿色、智慧、高效、安全于一体的现代物流枢纽港，释放长江深水航道水运潜力。
基于数字孪生技术，结合物联网、实时数据处理和智能分析，覆盖卸船机、装船机、皮带机、斗轮机等港口关键设备的运行状态和维护情况，打造高效、安全、智能化的生产管理平台。通过多维场景构建、孪生体管理、数字化映射、模拟仿真和实时渲染等功能，实现对生产、设备、设施、安全、环境和能耗等多个业务模块的动态展示与统一管理。使管理者能够清晰直观的掌握港口实际的作业情况，确保设备高效稳定运行，实现对港口作业的全方位监测与智能监控。同时，通过安防监控系统，接入了视频与图像数据，支持展示船舶信息、货物信息和港口作业数据等业务数据。有利于实时监测港口的安全状况，便于动态调整生产流程，从而为港口的精细化管理与作业效率优化提供智能决策支持。
一是数据割裂难协同。散货码头的货物种类多，场区面积大，码头、堆场、船舶等业务数据分散。且装卸作业的流程复杂，无法实现精准管理，需要系统性的统一整合业务相关数据。
二是响应滞后难预测。目前港区业务涉及到生产、设备、设施、安全、环境、能耗等多个模块业务系统，数据量庞大且存在许多的潜在危险点，缺乏实时有效的监控预警手段，难以清晰直观的洞察所需信息，人工调度应对应急突发事件的处理效率很低。
基于现有生产硬件设施的技术，综合运用数字孪生、三维可视化、物联网、视频监控、数据分析、自动控制等方式，将日常监控管理所需的硬件设备与软件系统进行统一的集中化管理，实现可控、可查、可视。并将多源异构的系统数据通过可视化的表现形式展现出来，全面提高综合管理效率和水平，实现空间、时间的多维度管理。
一是对港区内整个生产过程进行可视化监控，包括船舶进场、卸船机、皮带机、斗轮机、装船机等实时作业数据，实现作业全流程的实时透明化监控。
二是整合各类系统数据至生产可视化平台内，如生产管理系统、设备管理系统、安全管理系统、能耗管理系统等，实现各系统间的数据互联互通。
三是基于实时数据分析，建立异常数据智能预警机制，实时监测各类设备设施的预警状态，提高港区内生产的稳定性和安全性。
四是在港区全流程作业自动化的基础上实现了生产可视化，有利于优化作业流程，提升整体作业效率。
数字孪生底座
基于倾斜摄影测量技术，结合三维建模引擎，使用多视角倾斜影像数据构建港区全域三维模型，实现对港区环境和基础设施的一比一还原建模，构建真实映射的三维虚拟港区。为指挥调度中心提供一个可视、可操、可分析的虚拟港口视图，赋能远程监管与场景态势感知。
同时，通过对港区建筑物、堆场、道路、水体等地物要素进行倾斜影像获取与点云重建，系统的生成高精度三维场景模型，并嵌入至数字孪生引擎中进行实时渲染与动态管理。在准确呈现物理环境的同时，支持空间分层、属性绑定及实时交互控制，有助于事件驱动与空间联动，为港区综合管理提供底图级支撑。
生产可视化
结合设备控制协议与传感数据，通过物联网平台汇聚作业数据。同时，以物联网感知系统与驱动模型解构为核心，将港口内卸船机、装船机、皮带机等各类装卸设备进行了高精度建模。构建设备的多部位运动模型，并对其关键作业部位进行了逻辑拆解，实现数据驱动的作业过程数字映射。
支持实时采集与解析设备运行状态、传感器数据、作业调度指令等业务相关的核心数据，动态展示作业流转的全流程。实现数字孪生场景与实际生产作业的秒级同步，为无人化、远程化港口作业场景奠定基础，助力港口从“人控”向“机控”转型。
安全可视化
依托UWB、蓝牙、北斗等多种定位技术获取作业人员的实时位置，通过将港区人员定位数据与三维场景相融合，实现对人员轨迹与作业区域的动态监管。同时，引入风险四色图分级展示机制，将人员坐标绑定至三维模型中的空间实体，形成“人-区-设备”的三维安全矩阵。不同级别的安全风险在孪生场景中以不同的直观颜色标识，并支持基于历史事件、风险等级评估算法动态生成并叠加显示，从而形成多维度的安全预警系统。具备异常行为智能识别与联动响应能力，有助于管理人员直观查看高风险区域与人员分布，实现高效的事前预防与事中调度。
多系统整合
采用中台式架构，将各系统的业务数据抽象为数据服务节点进行调用，从而对生产管理、视频监控、设备管理、能耗管理等多个港口业务系统，进行标准化API接入与数据融合建模。实现系统间数据互联互通，达成数据统一管理、统一调度、统一可视的集成平台效能。不仅提升了港口的整体管理效率，同时也打破了各系统间的信息孤岛，实现“全流程可见、全节点可控”，为后续港口智慧调度、能源管理、碳排监测等扩展模块提供开放的数据底座支撑。
一是提高管理效率。通过对接数据接口平台、存储各业务系统、控制系统的关键数据，打通孪生场景中模型与现实设备设施的数据，围绕港区码头、转运站、堆场作业、船舶靠泊等多个核心环节，一比一构建还原了一体化、可视化的数字孪生智慧监管场景，实现港区内“人、船、货”全要素可视感知。从而动态同步作业数据，精准掌握码头的运营情况，实现对货物、设备、人员等业务信息的实时监测与管理。同时，支持根据码头运营的历史数据进行挖掘与分析，形成精准的异常识别与趋势分析机制，有助于优化资源配置和作业流程，实现港区一屏可控。
二是提高服务质量。以港口管理方的核心关切为导向，将港区人员定位数据与三维场景相融合，围绕装卸效率、作业异常告警、码头吞吐量、堆场周转等关键指标，动态监管人员轨迹与作业区域。实现信息共享和协同管理，形成一站式监管与指挥平台，有利于提升运营决策效率。同时，可以对异常数据进行智能预警，有助于提升服务质量和客户满意度，全面增强应急处理能力。
三是增强企业品牌影响力。在数字孪生物流生产管理系统之中增加公司介绍模块，并设置港口生产漫游场景，实现港口文化及港口作业优势全输出。采用轻量级架构设计，不仅能够实现快速部署、模块化建设、灵活拓展，还具备良好的可复制性，为其他港口的智慧监管提供了优秀的可推广范式，显著增强了该企业的品牌竞争力与市场影响力。
