基于Ｆｌｅｘｓｉｍ的港口物流中心仿真

一、引言

仿真意味著在建模時用小對象描述存在的物體來進行模擬。仿真也是系統運行或者過程進行的模擬。可以通過仿真建模來研究系統行為的進行。

可以通過仿真建模來研究系統隨時間變化的特性。研究時為模型做一系列系統相關的假設。這些假設有數學的、邏輯的和抽象的關系。這些關系存在于實體（對象）之間。系統是由互相聯系、互相制約、互相依存的若干組成部分（要素）結合在一起的具有特定功能和運動規律的有機整體。模型是為了某種特定目的將系統的某一部分信息進行抽象而構成的系統替代物，它不是“系統的復現”，而是按研究的實際需要和側重面，尋找一個便于進行系統研究的“替身”。

所謂計算機仿真，就是在實體上不存在、或者不易在實體上進行實驗的情況下，先通過對考察對象進行建模，用數學方程式表達出其物理特性；然后編制計算機程序，并通過計算機運算出對象在系統參數、以及內外環境條件改變的情況下，其主要參數如何變化，從而達到全面了解和掌握考察對象特性的目的。

計算機仿真有系統、模型和計算機三要素，它們之間的關系如圖1所示。

目前隨著研究系統的不斷復雜化和計算機技術的不斷發展，仿真技術越來越多地運用到系統研究與優化的工作中。運用仿真技術可以有效的縮短試驗周期、降低成本、優化系統參數，在系統優化中發揮著越來越重要的作用。

二、Flexsim仿真軟件

Flexsim是一款基于真實對象的仿真軟件，提供的建模可以幫助可視化流程來優化生產并最小化運作費用。一條流程可定義為單元（在Flexsim里單元叫做流程單元）完成的一系列操作或工步。如果流程能用圖或流程圖來定義，那么就可以用Flexsim進行仿真建模。

Flexsim提供給用戶一個強大的平臺，可以在三維環境下通過拖拉對象進行形象化、建模和仿真流程。另外，也可以對流程性能、瓶頸和生產能力進行深入的統計分析。

在物流中心的優化中，仿真是很重要的環節，它可以有效的評估各種設計方案的效率和優缺點，從而指導實際的物理結構設計，有效的節省了成本。目前有很多優秀的仿真軟件，Witness、Quest、Flexsim等等。這些仿真軟件都各有各的特點。Witness對模型的描述清楚，對用戶的開放程度大，可以有效的編寫用戶代碼，但是三維顯示效果較差；Quest的三維顯示效果好于Witness，但對用戶的開放程度太低；Flexsim對用戶開放程度高，三維顯示效果好，因此我們選取Flexsim 2.6網絡版作為我們的仿真開發工具。

三、港口物流中心的仿真模型

A.仿真模型

整個仿真模型模擬的是從對外公路-堆場-港內公路-碼頭-航運整個物流過程的運作。具體的地圖如圖2所示：

在此仿真模型中，標出了前后場的堆場位置，以及圍繞前后場的主要交通干道（其中沿著北港池每300米一個泊位）。

B.假設

1.港外公路按泊松分布（假設并可變）：從長期的平均水平來看，按照供需平衡的條件，港外公路的貨物流量和進入后方堆場的貨物流量相等，但由于具體到每天每個航線的貨物數量的差異，港外公路的貨物流量也是波動變化的，但在長期水平上保持穩定。由于船舶和卡車的貨容量差異，卡車的到達頻率要遠大于航班的頻率。

2.港內公路按不同的排班（假設并可變）：港內公路主要是負責將在前方堆場堆放24小時后仍未拉走的貨物拉到后方堆場。所以從平均水平上看它的貨流量和港外公路的貨流量相等，由于港外公路的貨流量的波動性和港內公路的相對穩定性，造成單從每一天看來，這兩個流量并不相等，而且當排班采取24小時工作制、12小時工作制和8小時工作制等不同排班時所需的卡車數量并不相同，我們通過仿真可以看出在一定的卡車數量水平和利用率的基礎上采取的最優的排班方式。

3.航運按班期表（實際）：當每年的航班表發生變化時便可自動導入到模型中。

4.航運容量：每個航班的貨運量的平均水平以及波動范圍。

5.前后場堆場容量（假設并可變，可折算成堆場面積）：前后堆場可以容納的集裝箱的最大數量，可以通過對堆場容量的調整找出最優的堆場容量，達到既可以有效滿足存放貨物的需求又達到比較高的利用率。

6.集裝箱在前后場的停放時間（按平均7天計，可變）：堆場的存放貨物數量的平均值是外部公路貨流量平均值的7倍，這樣就可以滿足集裝箱在后方堆場的堆放時間的平均水平為7天。但由于外部公路的貨流量的波動性導致停放時間在7天左右一定范圍內波動。

C.仿真結果

（一）仿真顯示和計算數據

1.前后堆場集裝箱量的變化（可視）。

2.港內外公路交通流量（計算數據）。

3.堆場利用率（以90%為最高限）。

對前后堆場集裝箱數量的變化，我們在仿真模型中專門增加了一個顯示部分，如圖3所示。

圖3表示在仿真模型的運行過程中，可動態的顯示后方堆場中集裝箱數量的變化，橫軸顯示的是時間，單位是秒，縱軸顯示的是集裝箱數量。

由于我們在運行中設定：外部公路采取24小時工作制，港內公路采取12小時工作制，因此當一天剛開始時，港內的貨流速度比外部的貨流速度快，因此堆場的貨物量會上升，當港內下班后，港外的貨流仍在繼續，這是貨物量會逐漸下降。通過統計圖我們可以隨時觀察后方堆場的貨物數量隨運行時間的變化。

然后我們可以動態仿真從2005年到2010年的情況，隨著年吞吐量的增加，后方堆場的最大堆箱量也在增加，我們可以通過理論計算和仿真模型兩種方法來得出后方堆場的最大堆箱量和容量，并通過比較兩種方法的結論來確定每年需要提供的后方堆場的堆放能力。

下面我們以2005年為例，我們通過仿真模型可以得到后方堆場的堆箱量隨時間的變化曲線，并可以從圖上得到最大的堆箱量以及達到最大堆箱量的時間（單位：秒），如圖4所示。

從圖4可以看出，在時間點59000秒左右（約16個小時），后方堆場堆箱量達到最大，最大堆箱量（增量）為14428箱。

而通過理論計算，我們得出2005年后方堆場最大堆箱量相比平均堆箱量的最大增加值是在54524s（約15個小時）得到，最大增加量為：14673箱。這一結果與仿真所得結果極為接近，誤差分別為，到達最大時間為7.5%，最大箱量為1.6%。

由于集裝箱需要在后方堆場平均堆放7天，根據預測結果，2005年的年吞吐量為：428萬箱。其中進出口各占50%，而進口箱有70%進入后方堆場，我們可以據此得出平均每天進入后方堆場的集裝箱量為：41079箱。因此后方堆場的最大堆箱量和容量分別為：55754箱和61948箱。

（二）仿真結果

下面以圖示的方式給出仿真結果。其中：

圖5為仿真模型整體效果圖；

圖6為仿真模型運作圖，包括了港口碼頭、前后方堆場的運行。

四、結論

按照項目規劃和前期的物流中心集裝箱數量的預測結果，我們建立了包括航班、對外公路運輸和前后場集疏港在內的仿真模型，以一組港口的實際數據為邊界條件，通過仿真給出了后方堆場箱量隨航班、對外公路運輸和前后場倒箱的運行而變化的數量。改變任何邊界條件都會產生新的仿真結果，這些結果對今后物流中心的發展及決策可提供有力的支持。