基于Flexsim的煙草物流配送中心規劃仿真

陳 影，孫 虎

（武漢理工大學，湖北 武漢 430063）

1 引言

隨著經濟的不斷發展，各個行業發現只從降低貨物生產的成本著手已無法獲得更多的利潤，煙草行業也是如此。經研究發現，通過優化物流體系、提升物流設施裝備水平可以減少物流成本，從而使利潤增加。煙草物流配送中心的規劃對煙草行業物流的發展起著重要的作用，但目前煙草物流配送中心在貨物入庫排隊等待、入庫搬運裝卸及現代化設備的應用等方面都存在許多問題。所以應該使用先進的技術方法對這些問題加以研究，并尋求不斷的改進。

計算機仿真技術有使用成本較低、可重復運行、仿真模型建立和求解時間很短的優點。目前國內外對物流配送中心優化的研究有很多。吳曉明、楊新婷等建立了庫存分銷聯合優化模型，針對由一個配送中心和多個零售點組成的配送網絡，提出了混合啟發式算法[1]。肖正中、譚健等應用邊界分布法將該問題轉化為單個配送中心車輛調度問題。通過遺傳算法和蟻群優化相結合的方式獲得最優調度方案，利用貴州省黔東南煙草公司的物流數據進行了仿真分析，結果證明該方法是有效的[2]。樂美龍、李艷艷在真實的物流中心和eM-Plant的平臺上建立了模擬環境和模型，在此基礎上，采用倉儲配送中心的實際數據進行倉儲策略研究，研究了訂單配料、路線規劃和區域訂單揀選策略[3]。傅瑜、呂葉青分析了分揀區域處理器和揀選操作的數據，提出了增加應急物資儲存空間，減少處理器數量和增加揀選作業人員的改進建議，為了實現系統運行的優化，達到應急響應的目標[4]。

但目前的研究中，對于如何尋找作業流程中的擁堵環節、確定最佳運作的機器數量、計算模型優化后運作效率的提高程度方面研究不足。這就是本文的研究內容。

2 煙草物流配送中心作業流程簡介

煙草物流配送中心是煙草生產商和煙草零售商的中轉站，主要承接上游煙草制造商與下游零售商間的貨物往來，包括煙草的儲存、流通加工、配送及資源信息的傳遞與整合，其內部布局與運作流程在很大程度上決定了煙草物流配送的效率，所以構建合理的內部布局與選擇高效的作業流程非常重要。查閱各大煙草物流配送中心布局與作業流程的資料，最終確定本文所要研究的煙草物流配送中心的規劃。

2.1 煙草物流中心布局

本文所研究的煙草物流配送中心作業區主要包括：收貨及檢驗區、分揀堆碼區、入庫準備區、貨物儲存區、貨物拆盤區、出庫分揀區、移動設備停放區及人員休息辦公區。流通的貨物有6種，內設有6排單面貨架，共600個貨位，可儲存560托盤件煙，共360個托盤可循環使用，倉庫全部采用機械化操作，內設有機械手、叉車、AGV小車和堆垛機等設備。

本文所研究的煙草物流配送中心的布局簡圖如圖1所示。

2.2 煙草物流中心作業流程

煙草物流配送中心主要的作業是煙草的儲存、流通加工、配送及資源信息的整理與傳遞，所以作業流程大致為：進貨、驗收、搬運分揀、入庫、出庫揀選、訂單檢驗和出貨，如圖2所示。

根據以上的作業流程，入庫流程如圖3所示，出庫流程圖如圖4所示：

圖1 煙草物流配送中心布局圖

圖2 煙草物流配送中心作業流程

圖3 煙草物流配送中心入庫作業流程

圖4 煙草物流配送中心出庫作業流程

3 仿真模型的建立

本文使用Flexsim對配送中心進行建模，通過對貨物平均等待處理時間、平均儲存時間、平均訂單完成時間的分析，尋找煙草物流配送中心的瓶頸所在，繼而進行優化。

3.1 模型參數設置

以某煙草物流配送中心為例，通過收集和計算，模型中各個實體的參數設置和訂單情況見表1-表3。

表1 作業實體數量參數設置

3.2 模型布局

根據實際系統原型建立仿真模型，本文的仿真模型布局圖如圖5所示。

3.3 關鍵技術分析

（1）標簽的設置。標簽是建模過程自定義的一種變量，用于存儲所需要的信息，它可以存在于模型的任一實體或者臨時實體中。本模型中標簽的作用如下：①存儲臨時實體類型；②記錄臨時實體狀態；③記錄固定實體狀態。本文主要用到標簽的模塊如下：①發生器：給到達的貨物添加“type”標簽，并根據標簽值設置不同的顏色；②分揀傳送帶：根據貨物的“type”標簽判定貨物分揀的出口；③托盤暫存區：在“離開觸發”下設置托盤的“pallet”標簽；④合成器：在“進入觸發”下將貨物的“type”標簽值賦給托盤的“pallet”值，將打包后的貨物進行區分；⑤入庫分揀傳送帶：根據托盤的“pallet”值判定貨物的種類，然后分類入庫；⑥訂單發生器：給打包器設置“order”標簽，并根據標簽值設置不同的顏色；⑦訂單合成器：根據打包器的“order”標簽值，合成對應的訂單。

表2 作業運行時間及容量參數設置

表3 訂單情況

圖5 模型布局圖

（2）按單揀選的實現。本文使用“全局表”記錄10種訂單的貨物種類，使用訂單“發生器”產生10種出庫打包器，通過出庫打包器的產生速度實現訂單到達的時間間隔，通過“發生器”的“觸發器”下的“創建觸發”實現10種打包器產生的順序，根據打包器的種類來判定訂單的種類。使用“合成器”來合成訂單，通過“合成器”的“觸發器”下“更新合成器組成列表”的設置，設定合成器合成訂單的種類，通過設置“合成器”下的“合成模式”來實現訂單的合成。訂單種類的判斷如圖6所示，訂單的合成如圖7所示。

圖6 訂單種類的判定

圖7 訂單的合成

4 仿真模型優化結果分析

4.1 模型結果分析

通過對各個實體進行參數和邏輯的設置，最后建立了仿真模型，多次運行模型，利用Flexsim中統計分析的Dashboards功能，記錄關鍵節點的貨物平均等待數量和等待時間。

模型運行一段時間后的整體圖如圖8所示。

圖8 模型運行圖

模型具有隨機性，所以多次、長時間的運行模型，得到的平均值更具代表性，本文共運行100次模型，每次運行36 000s，得到的各個節點貨物平均等待時間和平均等待數量見表4。

表4 模型運行結果

通過對表4仿真結果的分析，可得到以下結論。

同時分析貨物等待入庫暫存區和貨架3的運行結果，該暫存區貨物平均等待時間為7 475s，貨物平均等待數量高達84.5個，而貨架3平均只有3.1個貨物。由此可看出，貨物在等待入庫暫存區逗留的時間過長，逗留的數量過大，貨架儲存的貨物過少。分析原因發現這是由于負責運輸貨物入庫的AGV小車的數量過少，無法及時將貨物入庫，所以AGV小車是模型的運行瓶頸之一，為了使配送中心經濟高效的運行，需要對該處瓶頸進行優化。

分析空托盤貨架可以發現，托盤的平均等待時間為15 238.2s，平均等待數量為204.5個，這是由于模型初始產生360個托盤，而較長一段時間之后才會用到托盤，而且托盤在模型中循環使用，所以數據較大是正常現象。

4.2 模型優化

4.2.1 優化目標。綜合分析可得出AGV小車數量是配送中心的運行瓶頸。綜合考慮增加AGV小車帶來的成本增加問題以及貨物入庫速率，本文對模型進行優化，旨在尋找最佳的AGV小車數量。

4.2.2 優化過程。本文依次增加AGV小車數量，利用統計分析中的Dashboards功能，記錄運行36 000s后，每種AGV小車數量下“等待入庫暫存區”的貨物平均等待時間和平均等待數量，最后考慮成本問題，尋找最佳的AGV小車數量。不同AGV數量下的運行結果如圖9-圖13所示。

圖9 1個AGV小車

圖10 2個AGV小車

圖11 3個AGV小車

圖12 4個AGV小車

圖13 5個AGV小車

對不同數量的AGV小車模型運行結果進行統計，得出存在瓶頸的作業點處貨物的平均等待時間和貨物的平均等待數量，具體見表5。分析結果發現，當AGV小車數量是1和2時，“等待入庫暫存區”的貨物等待時間和數量在不斷的增加；當AGV小車數量是3時，“等待入庫暫存區”的貨物等待數量在上下浮動，平均為2個；當AGV小車數量是4和5時，得到的結果與數量是3時類似，因此繼續增加AGV小車對等待入庫暫存區貨物的等待時間和等待數量的改善意義不大，反而會帶來成本增加的問題。所以綜合考慮運行效率和物流成本，可以確定最佳的AGV小車的數量為3個。

表5 運行結果對比

4.2.3 優化效果分析。將AGV小車數量調整到3個，運行模型36 000s，得到的結果如圖14所示。

圖14 模型運行圖

最后，對比模型優化前后系統運行的結果，證明了模型優化的效果。

表6 優化后模型運行結果

由表6可以看出，模型優化后，模型中的瓶頸處和不合理的地方得到了改善。等待入庫暫存區貨物平均等待時間從7 475.0s降低為175.2s，速率提升了近42倍；等待入庫暫存區貨物平均等待數量從84.5個降低為2個，即該暫存區平均等待貨物為2個，大大降低了貨物的堆積現象。而模型其他關鍵節點的運行結果沒有惡化，因此，說明本文模型優化的有效性。

5 總結

本文首先對煙草物流配送中心的作業流程進行分析優化，其次通過Flexsim軟件模擬其作業流程，建立仿真模型，然后對作業流程中存在的瓶頸進行優化，最后得到最優的系統參數，提升了煙草物流配送中心的作業效率，增加了企業收益。

關于物流配送中心作業優化的研究還有很多方向，本文只是通過仿真技術對其作業流程進行優化，今后會繼續加深研究內容，旨在不斷的優化各項作業流程。