通过数字化和网络化建设，可以实现仓储物流的可视化管理，下一步是全流程的透明化和对未来业务的精准预测。所谓透明化，在于理解为什么系统中正在发生某些事情，进而建立系统的行为逻辑和规范，为系统的优化奠定基础。要实现透明化，必须首先捕获和分析系统实时数据，也就是建立系统的数字影像（Digital Shadow）。通过透明化可以实现流程的优化，提高物流的速度、效率和质量，降低物流成本。
基于仓储物流流程数据的完整性和实时性，可以进行“流程挖掘”，从数字化中挖掘优化的潜能。所谓“流程挖掘”是对实际流程进行展现、监控和优化。即从企业信息系统（如仓库管理系统）中的实时信息和事件日志里提取知识，寻找规律。通过这种方式，可以挖掘深藏在流程和系统中的“内部信息”：谁、什么、何时、何处、为什么、如何……这些“内部信息”有助于审核、分析和改进现有的业务流程。市场上有多种“流程挖掘”软件工具，如 Celonis，Hammacher Datentechnik以及Katana公司的专业软件。

数字孪生技术（Digital Twin）是一项创新性系统技术，是充分利用物理模型、传感器信息、运行历史等数据，集成多学科和多物理量的3D仿真过程。仓储物流系统的数字孪生就是相应的物流设备和系统在虚拟空间中的数字化表达，以便在这个数字化物流系统上研究实际物理系统可能发生的情况，并借助增强现实和虚拟现实技术生动直观地展现出来。所有数据模型都能够实现双向互联，真实物理系统的状态和参数将通过与智能仓储物流系统集成的赛博物理系统向数字化模型反馈，使生命周期各个环节的数字化模型保持一致，从而实现对物理系统的状态和性能的实时评估与监控。利用数字孪生模型可以快速和低成本地对物理系统进行仿真优化，通过改变系统控制策略和规则，寻求更优的方案；同时利用数字孪生技术逆向反馈的功能，把优化后的控制方案（甚至包括PLC和机器人控制程序）直接植入到物理系统中。基于数字孪生模型进行的各类仿真、分析、数据挖掘以及人工智能技术的应用，可以确保它与现实物理系统的适用性。

电子商务时代，客户的订单随机性高，导致电商物流中心的业务需求波动大，这给仓储物流系统的资源配置带来巨大挑战。基于数字化和新型预测方法的物流需求预测分析，对仓储物流系统的建设和运营意义重大。目前预测方法研究大都集中在启发式预测方法和基于数据科学和大数据技术的预测分析方法。