随着传统制造业逐步向自动化、数字化、智能化方向发展、市场竞争逐渐激烈,烟叶复烤加工企业积极谋划以“智能复烤”为核心的数字化转型工作,着力打造高质量发展的烟叶复烤智能制造平台体系。仓库作为企业烟叶堆储中转的重要枢纽,在生产制造环节中发挥着重要作用,然而现有仓库系统存在着加工信息不透明、信息交互严重迟后、排产调度复杂困难等问题。针对以上现状,本课题以智能仓库系统为研究对象,围绕仓库业务流程开展数字孪生智能仓库系统的设计和实现,对烟叶复烤出库批次任务调度问题进行了算法设计和实现,实现了仓储信息透明、远程智慧监打、动态重调度等功能,有效改善了仓库信息化管理水平,提高了出库批次任务调度效率,推动企业向高层次“智造”业发展。本系统对其它工业领域数字孪生智能仓库系统构建同样适用,课题主要研究工作如下:（1）通过对数字孪生智能仓库系统开发需求和系统设计目标进行分析说明,从而设计得到系统相关功能模块,并据此提出数字孪生智能仓库系统架构,将其分为可观测要素层、数据采集和控制实体层、核心实体层、用户层,并分别对系统架构的各个层级组成以及相关关联进行了介绍。（2）根据数字孪生智能仓库系统架构,针对面向智能仓库的数字孪生模型构建过程,从几何模型构建、对象模型构建、数据模型构建、应用模型构建四个维度进行孪生模型构建。通过3ds Max和Unity混合建模,设计一套以OPC UA技术实现数据采存传的数据传输架构,实现数据驱动的孪生系统构建,完成物理信息同步映射,为提高加工信息透明度、降低信息交互延迟提供了新的可行思路。（3）研究了面向智能仓库的出库批次任务调度优化方法。提出了将SPT-EDD启发规则融合进行单机调度问题求解的方法,根据对实验结果中求解质量的分析,进一步提出了加入提前和延后惩罚的最小化加权任务块调度方法,通过多种算例与其它元启发式算法进行对比分析,验证了算法的有效性和优越性,实现了出库批次任务调度方案的高效排产。（4）结合孪生模型构建和调度优化方法研究,对数字孪生智能仓库系统进行了集成开发,借助数据驱动对系统漫游交互、实时仿真、排产调度等功能进行了验证测试,均符合系统设计需求。此外,对系统运行性能进行了有效分析,提出Draw Call优化和Shader优化方法,提升了系统运行性能。