基于RFID技術的高?？爝f網點運作流程優化

徐文豪，佟巍，趙晨辰，楊冬輝，高珊

(東北林業大學 工程技術學院，哈爾濱 150040)

基于RFID技術的高校快遞網點運作流程優化

徐文豪，佟巍，趙晨辰，楊冬輝，高珊*

(東北林業大學 工程技術學院，哈爾濱 150040)

現針對高?？爝f網點效率和自動化程度低、運作流程粗糙等特點，本文以東北林業大學小麥公社為例，設計一套完整的高?？爝f網點優化方案。具體基于RFID技術、應用流程再造的思想和方法，對現有高校快遞網點的操作流程和網點平面布局進行了進一步優化，為了驗證這套優化方案的可行性，在新設計的快遞網點運作模式的基礎上，運用Flexsim仿真軟件對整個操作流程進行了仿真模擬并進行了實驗，實驗結果證明：經過改進后的整個系統的分揀效率、自動化程度都得到了很大的提升，驗證了這套優化方案的可行性。

高?？爝f；運作流程；RFID；流程再造；Flexsim仿真

0 引言

據統計數據顯示，2012年國內網上購物平臺交易規模1.26萬億元[1]，同期全國高校在校生達2 473.1萬人，約占網購用戶總人數的21.1%[2]，高校學生已逐漸成為網購的主要消費群體[3-5]，因此如何做好校園最后一公里的配送成為許多快遞公司不容忽視的問題[6-8]。

RFID技術的運用增強了物流作業的準確性和快捷性，提高了服務質量，降低了成本，將商流、物流、信息流、資金流整合到一起，有效地解決了如今物流管理上的弊端[9-15]。而現如今顧客和市場需求多樣以及多變，快遞企業為在高校市場中提高自己的競爭力，對于企業原有業務流程的改造就成為能否減少成本、提高利潤的關鍵因素[16-19]。因此，針對高?？爝f網點效率和自動化程度低等問題，本文以東北林業大學小麥公社為例，研究基于RFID技術、流程再造理論對高?？爝f網點操作流程和網點布局進行改進，并通過Flexsim軟件對改進后的方案進行仿真模擬，旨在建立一種新型流程完整的和高效的快遞網點，支持整合多家快遞公司來進行分揀，以節約成本，避免延誤派件，提高運作效率。

1 高?？爝f網點運作流程優化

1.1 高?？爝f網點現狀分析

本文通過對東北林業大學里的多家快遞公司，如小麥公社、圓通、中通，順豐和韻達等校園快遞網點進行走訪和調研，發現存在如下共性問題。

(1)工作效率低。由于整個分揀過程主要是人工操作完成，難免產生人因效率低。由于人員的長時間工作，難免存放操作疏忽，產生尋物、待物等時間延遲；工作人員的注意力受到周圍環境、人物的干擾以及自身工作疲勞，并不能完全做到準確且高效的完成分揀和配送的任務。

(2)有效空間小。高?？爝f網點形式基本為不超過20平方米的房間，在這樣有限的空間里，擺放了貨架、電子秤、包裝箱、包裝袋等許多分揀必須裝置和物品。在貨物量增大時，會經常存在擺放不下的現象，有些未被及時取走的快件也沒有固定的存儲區，容易導致錯揀或漏揀，從而影響服務質量。

(3)自動化程度低。目前大部分網點的分揀主要靠人工完成，能夠配備有自動化分揀、數據系統的高校快遞點屈指可數，但高?？爝f在每日的快遞總額中也占有著很大一部分比例。由此可見，多數快遞公司還沒有意識到高校市場的開拓與建設，究其原因應是高?？爝f市場份額的分散和利潤的低下，而份額分散也正是產生利潤低下的原因所在。

1.2 當前快遞網點運作流程中存在的問題

目前，校園快遞網點基本運作流程和相應的校園終端網點內布局分別如圖1和圖2所示。從該系統中不難發現，從“入庫”到“簽收”的中間過程完全依賴于人工完成。

圖1 前運作流程Fig.1 Current working flow

圖2 當前網點內布局Fig.2 Layout schematic of current terminal branch

首先，在簽收環節，由工作人員對快件進行人工編號，通常是用馬克筆在快件上寫上編號，此種做法并不規范，而且需要記憶編號，一旦當快件量多時則容易混淆。

其次，在快件上架環節，由工作人員將快件擺放至貨架，而分類標準一般是根據快件尺寸大小不同，將快件擺放至不同貨架貨位，這樣的做法并不能在取件時快速定位快件，這也勢必不利于員工的最后尋件、選件。

最后，在通知取件環節，部分公司工作人員是通過手機短信通知取件人，另一部分公司則是使用“快遞達”之類的APP軟件進行通知，這兩種方法都不能將快件編號和貨位進行統一，在尋件時仍然不能快速定位，在高峰期時快件積壓會對工作人員產生負擔，降低效率。

1.3 快遞網點作業流程優化

基于東北林業大學快遞網點普遍存在的問題，以提高效率和降低成本為目的，本文運用流程再造的思想，將自動化技術與RFID設備融入整個作業流程，自主設計了一套比較完整的操作流程以及全新的網點布局，以實現快遞網點的業務重組和優化。其優化過程描述如下。

首先，針對入庫過程進行優化。①由貨車司機將快件擺放在門口的傳送帶上，入口安放固定RFID讀寫器；②快件隨著傳送帶到達時，讀寫器進行自動掃描，讀取信息并上傳至電腦系統；③讀寫器未能識別信息的貨物，則由工作人員使用手持終端進行識別；④系統記錄快件信息并自動生成暫存儲位序列號，序列號分別對應貨架上的某一存儲位，并在傳送帶前方設置自動打印機，打印編號粘貼于快件上方；同時，由計算機系統向已記錄的電話號碼自動發送取件信息及快件編號，通知取件。

然后，針對分揀過程進行優化。①傳送帶末尾安排工作人員按照快遞的編號即可快速準確的分揀、擺放快件；②收件人取快件時，只需要說明快件編號，工作人員便可以快速的找到快件的存儲位置；③收件人簽字后留下快遞單據按照公司名稱分類，晚間盤點貨物時再次掃描，更新貨物狀態，統一交還給快遞公司；④如果有未及時取走的快件，應由工作人員將其重新編號，放至特殊的臨時存儲區內，在第二天重新通知取件人取件，或者聯系公司退回。

校園網點終端優化后的流程圖和小型快遞配送網點平面布局分別如圖3和圖4所示。

圖3 優化后的流程圖Fig.3 Optimized working flow

圖4 高?？爝f快遞網點平面布局圖Fig.4 Plane layout of University delivery branch

2 系統仿真與優化檢驗

2.1 系統仿真的步驟

基于以上優化后的校園網點終端操作流程和平面布局，應用Flexsim軟件進行系統仿真，以檢驗優化效果。本文通過運用Flexsim系統仿真軟件來建立仿真模型，模擬將自動化技術與RFID設備融入整個流程系統后的實際運行情況進行研究。由于離散事件系統仿真是由事件驅動，受隨機事件影響，而物流配送中心也會受忙閑狀態、人員安排、排隊長度等變量影響，所以本文采用離散事件系統仿真。系統仿真主要步驟見表1。

表1 系統仿真的步驟

2.2 Flexsim仿真建模

2.2.1 仿真參數設定

通過走訪和調研，每家快遞公司每天到達東北林業大學校園的快件數量為200件左右，本文仿真模擬過程中取每家快遞公司日到貨量為220件，安排兩家快遞公司同時在卸貨點1#和卸貨點2#由司機進行卸車，并負責將快件放置到傳送帶上?？紤]到快遞寄取網點的場地大小和分揀員速率等因素的影響，設定環形輸送帶參數為總長27 m、寬0.5 m、輸送速度為1 m/s。為了使快件通過RFID閱讀器和標簽打印機處理的時間足夠充分，設定快件之間擺放間隔為至少1 m，分揀員和司機的行走速度為0.67 m/s，司機拿貨時間需要計算在內，卸貨點距離傳送帶約有2.5 m距離，設定司機裝載時間最短為1 s，最長為3 s，均值為2 s，服從triangular(1，3，2)之間任取一值的三角函數。分揀員由于需要進行快件編碼的檢索，則設定裝載時間最短為8 s，最長為10 s，均值為9 s的triangular(8，10，9)的三角函數。

2.2.2 仿真模型建立

根據以上配送網點平面布局圖以及仿真參數設定內容，建立仿真模型如圖5所示。

圖5 仿真模型示意圖Fig.5 The schematic diagram of simulation model

2.3 仿真實驗

(1)第一次模擬，初步設定由2個操作員進行分揀進行仿真實驗，可得出實驗結果見表2。

經過數據統計可知，RFID閱讀器設備的運行狀態如圖6所示。

圖6中RFID設備的空載率為58.5%，可知司機的供貨速度雖然大于分揀人員的速度，但卻使RFID設備時常出于閑置空載狀態，增加了成本。同時，暫存區積壓了大量貨物，本次模擬過程總用時3.6 h，在實際操作中并不適用，而分揀時間所占比例很大，所以考慮增加分揀員的數量再次進行實驗。

表2 第一次仿真實驗結果

圖6 第一次仿真RFID設備運行狀態Fig.6 The first time simulation for the operating status of RFID equipment

(2)第二次模擬，設置5個分揀員同時工作進行實驗，結果見表3。

表3 第二次仿真實驗結果

本次實驗所得到的RFID設備運行狀態如圖7所示。

圖7中設備的空載率為19.7%，相比第一次實驗結果已大大減少。經過模擬數據統計可知標簽打印機在分揀過程中的貨物停留時間柱狀圖，如圖8所示，從圖8可知貨物在標簽打印機處平均停留時間約為10～15 s，但考慮打印機傳送帶所經過的時間，同樣也會造成快件大量滯留，影響分揀。另外，總體消耗時間則大大減少至1.48 h，但對于整個快遞網點的作業流程來說，仍然降低了總體效率?；谡w效率提高的原因，選擇再次增加分揀人員，并且在打印機附近設置工作人員將滯留的快件送至暫存區。

圖7 第二次仿真RFID設備運行狀態Fig.7 The second time simulation for the operating status of the RFID equipment

圖8 貨物停留時間Fig.8 Stay time of the goods

(3)第三次模擬，設定增加2個分揀員，現共有7名。另增加一名工作人員負責將快件送入暫存區，得到結果見表4。經過統計，得到打印機處貨物停留時間柱狀圖，如圖9所示。從圖9中可以看到，等待時間已經降至5～10 s，算上傳送帶輸送時間，已經基本達到工作需求。

表4 第三次仿真實驗結果

圖9 第三次仿真貨物停留時間Fig.9 The third time simulation for the stay time of the goods

(4)第四次模擬：

第三次模擬已經基本達到實際工作要求，但為了使實驗結果更加準確和穩定，設定再次增加1個分揀員，現共有8名分揀員，經過實驗得到結果見表5。從表5中可見，此時暫存區快件已經基本和卸車速度保持了平衡，可以達到在卸貨的同時完成分揀，總用時0.67 h。圖10為暫存區貨物的停留時間柱狀圖，可以看出暫存區快件等待時間分布均勻，沒有太多等待時間過長的情況發生。

表5 第四次仿真實驗結果

圖10 第四次仿真暫存區快件等待時間Fig.10 The fourth time simulation for the stay time of the working area goods

綜上所述，基于節省人力成本的考慮，在物流淡季或者不太過忙碌的時間段可以選擇第三種方案，而在快件到達的高峰期，如節假日等，為了節約時間，提升分揀效率則可以選擇第四種方案。

3 結論

通過對學校周邊快遞網點的調研，可知一個高?？爝f網點每天分揀、搬運、通知取件人的時間在兩個人完成的情況下都要花費3 h左右，如果將所有公司整合起來，業務量將大大增加，導致整體工作效率低下。本文的優化方案在物聯網技術的基礎上將RFID技術應用到整體運作流程之中，在新構建的運作模型下進行了仿真模擬，通過與傳統運作流程模式對比發現，分揀的效率有了很大提高，若考慮如今高?？爝f的業務現狀，安排快遞車輛分批運作，可以在3 h以內完成所有快遞公司的分揀工作，驗證了它的可行性，結果證明改進后的系統效率有了很大改善。

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Colleges and Universities Express Terminal NetworkOptimization Based on RFID Technique

Xu Wenhao，Tong Wei，Zhao Chenchen，Yang Donghui，Gao Shan*

(College of Engineering and Technology，Northeast Forestry University，Harbin 150040)

With respect to the characteristics of low efficiency and low degree of automation in colleges express distribution branch，Northeast Forestry University was taken as example site to design an optimization plan through process reengineering to improve the existing express process based on the existing RFID technique.At the same time，the network layout was further optimized，and the feasibility of the study was verified through applying Flexsim software to simulate the whole process and make experiment gradually.The results showed that the efficiency of the optimized system had been greatly improved.

college and university express；terminal network；RFID；process reengineering；Flexsim simulation

2016-05-05

中央高校基本科研業務費專項資金(2572015CA02)；黑龍江省自然科學基金面上項目(C201403)

徐文豪，本科生。研究方向：物流工程。

*通信作者：高珊，博士，講師。研究方向：物流系統優化。E-mail：gaoshan_2000@126.com

徐文豪，佟巍，趙晨辰，等. 基于RFID技術的高?？爝f終端網絡優化[J].森林工程，2017，33(1)：92-96.

F 259

A

1001-005X(2017)01-0092-05