用途：帮助构建供应链系统的虚拟副本，在不干扰真实运营的前提下进行测试、情景分析、优化与预测。
主要能力：提供数字孪生五级成熟度框架（描述型、信息型、预测型、处方型、自主型）；给出分层架构（可视化/仿真/优化、分析、数据集成、物理资产）；介绍离散事件仿真（DES）与基于智能体建模（ABM）两种方法，并附 SimPy 仓库仿真与 Mesa 供应链智能体示例；支持多情景对比与结果可视化。
使用方式：先做初始评估，明确业务背景、系统范围、数据可用性与技术环境；再按成熟度与架构选择建模方法。示例命令与代码保持原样，如 import simpy、import mesa、env = simpy.Environment()、warehouse_twin.run_simulation(duration_hours=8)。
适用场景：仓库、网络、生产线、运输车队的容量规划、布局设计、政策测试与瓶颈分析。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与效果保证；实际建模依赖历史数据、系统参数与实时数据源，需团队具备仿真经验与相应计算资源。