基于Flexsim的物流配送中心設施布置優化與仿真

張云帆，李 莉，阿麗米熱木·阿合買提江

（新疆農業大學 交通與物流工程學院，新疆 烏魯木齊830052）

0 引 言

倉儲作為社會再生產順利進行的必要條件，配送中心在倉儲活動中更是必不可少的一環。利用SLP 法對配送中心設施布置進行研究，最終得出合理的布局方案。再通過Flexsim 仿真軟件，對配送中心布局方案進行仿真建模，通過運行仿真模型并分析其結果，并進行改善得到最優布局方案，實現企業高效、準確、快速地將貨物運輸進入市場的要求，在一定程度上提高企業的競爭力，為企業帶來更高的經濟效益。這種模式已經運用在大多數配送中心布局研究中。

國外學者Jason Chao-Hsien Pan 等人運用群組遺傳算法對配送中心的分揀區進行研究計算，目的使其工作量與倉儲批量達到最小化。為驗證啟發算法的合理性，利用Flexsim 建立仿真模型，比較不同訂單批量下的吞吐量，計算結果對系統性能有很大提升[1]。國內學者斯建永利用對配送中心的各功能區進行布置，通過Flexsim 仿真確定了基于利用率所需的合理托盤量，對配送中心的規劃方案進行了評價[2]。馬瑩等基于SLP 布局方法對物流園區功能布局進行了研究，借助Flexsim 仿真軟件進行優化分析，最終得到優化的布局方案[3]。

1 企業配送中心布局分析

新疆某物流企業是烏魯木齊一家專業的倉儲配送企業，其合作方及合作方的客戶在新疆境內，范圍較廣。企業主要負責倉儲保管合作方的貨物，并按照合作方的訂單信息將商品在約定時間內配送到指定客戶手中。

以新疆某物流公司實際運營情況為基礎，對其物流配送中心的訂單數據進行整理分析，通過對配送中心設施布置進行研究，依據入庫、庫內管理、出庫流程分析，以及對各作業內容進行分類，將配送中心倉庫分為入庫暫存區、入庫登記區、存儲區、操作區、退貨區、發貨區、叉車存放區、辦公室等八個區域，通過計算各區域所需面積如表1 所示。

利用系統化布置SLP 法，首先對各作業單位間的物流量進行計算，通過對各功能區域間的物流關系、非物流關系以及綜合相互關系進行分析，確定各作業單位的位置，得到科學的配送中心布置方案，如圖1 所示。

2 Flexsim 仿真模型建立與分析

2.1 配送中心布局仿真模型構建

表1 各功能區所需面積

圖1 配送中心平面布局方案

根據配送中心布局方案，在Flexsim 仿真實體庫選擇所需要的實體，拖入模型視圖中，作業流程為：A、B、C 三類產品按照其類型不同由發生器1、發生器3、發生器4 經過傳送帶送入不同暫存區，通過人工搬運與引入叉車送到不同貨架上等待配送，同時添加網絡節點設定叉車的工作路徑。存儲區中貨架1 存放C 類貨品，貨架3、貨架4 存放B 類貨品，貨架5、貨架6存放A 類貨品。在操作區，設置處理器1、處理器2、處理器3 分別對A、B、C 三類產品進行包裝，此過程需要引入操作員進行人工包裝。在揀選與打包過程中，設置發生器2 的臨時種類實體為托盤，幫助合成器依據全局對不同訂單的產品進行揀選與打包工作。最后通過傳送帶將商品出庫，設置吸收器將托盤回收。通過定義各實體間邏輯流程，連接仿真模型中各實體。配送中心Flexsim 仿真建模布局如圖2 所示。

圖2 配送中心布局Flexsim 建模

2.2 仿真參數的設定

（1）發生器參數：A、B、C 三種類型的貨物由發生器到達暫存區，根據實地調查對配送中心產品訂單到達時間統計，發生器1 的貨物到達時間平均每30s 到達一件產品，標準差為2s。發生器3 的貨物到達時間平均每35s 到達一件產品，標準差為2s，發生器4 的貨物到達時間平均每50s 到達一件產品，標準差為9s。

（2）處理器參數：處理器1、處理器2、處理器3 的預設時間設置為10s、15s、20s，處理器1 加工時間在20～30s 之間，處理器2 加工時間在25-35s 之間，處理器3 加工時間在25-30s 之間。

（3）合成器參數：合成器的加工時間為10s。

（4）貨架參數：層數為5 層，列數為10 列。

（5）叉車參數：作業時間2min。

（6）暫存區參數：根據作業量，暫存區容量設定為10 個托盤。

2.3 仿真模型運行與數據分析

設定仿真模型運行10h，即36000s，點擊“運行”按鈕仿真模擬，對其主要設備利用情況加以分析。通過“停留時間平均值”數據分析，如圖3 所示。暫存區1 與貨架1 的平均停留時間高于其他暫存區，同時在暫存區1 與貨架1 之間使用人工操作員搬運也降低了貨物搬運的速度，造成暫存區1滯留情況嚴重。

通過對處理器的利用率情況分析，在對貨物打包檢查的環節，處理器1 的空閑率為10.4%，處理器2 與處理器3 的空閑率分別為2.6%與51.8%；同時處理器需要人工操作，因此存在預設時間，處理器2 在運行狀態中準備工作時間占比為23.6%，處理器3 在運行狀態中的準備工作時間占比為19.6%，結合觀察合成器的利用率狀態，合成器的打包和處理效率共達到98.8%。通過分析，處理器2 利用率較高，有效緩解部分擁堵狀態，處理器1 的空閑率雖然較低，但是在暫存區1 存在貨物堆積，如果貨物堆積問題得到緩解，那么可以減少處理器1 的空閑率。處理器3 的空閑率相對較高，提高利用率，協調設施間的工作平衡，也是解決問題的關鍵。綜上分析，目前仿真模型的存在的瓶頸問題：

圖3 各功能區停留時間平均值

（1）貨物暫存區1 存在堆積；

（2）產品到達時間間隔和檢查打包貨物時間不協調導致處理器利用率較低，且工作量分布不均勻；

（3）C 類產品貨架數量少。

2.4 仿真模型優化分析

將貨架1 參數設定為10 列10 層，將人工操作員替換為叉車進行工作，叉車參數設定為容量4，速度2。叉車的增加可以減少貨物在暫存區消耗的時間，使更多的貨物順利到達揀貨區。添加暫存區4，用于貨物經過處理器3 后暫時存放，減少貨物等待時間，同時提高了處理器3 的利用率。

經過對仿真模型的優化設計，重新運行改善后的仿真模型，將仿真運行時間設定為10h，36000s，得到暫存區1 處理器1的仿真結果。暫存區1 改善后擁擠率為78%，如圖4 所示。改善后處理器1 的狀態如圖5 所示，空閑率由10.4%下降至1.8%，這說明在貨物暫存區并沒有消耗太長時間，通過叉車的運輸，使叉車的速率達到最合適的狀態，也使處理器1 的利用率有所增加。通過暫存區4 的增加，處理器3 的空閑率由51.8%下降至31.7%，如圖6 所示。

圖4 改善后暫存區擁擠率

圖5 改善后處理器1 空閑率

圖6 改善后處理器3

暫存區1 改善前的平均容量值為170.6，如圖7 所示。改善后的平均容量值為132.0，如圖8 所示。結合暫存區1 的利用率，看出暫存區的占有率得到下降，說明入庫貨物在暫存區1 的堆積問題得到改善，從而使之后的將貨物運至處理器檢驗包裝、合成器根據訂單進行打包等物流作業流程順利進行。通過對仿真模型的系統優化，該配送中心布局方案的仿真模型瓶頸問題——暫存區貨物積壓、處理器1 利用率低的問題得到解決。

圖7 改善前暫存區1 平均容量

圖8 改善后暫存區1 平均容量

3 結束語

本文運用Flexsim 仿真軟件，針對新疆某物流企業配送中心進行仿真建模，首先對配送中心設施布置進行研究，運用系統化布置（SLP）方法分析其作業單位相關性、規劃各作業單位區域、繪制作業單位位置相關圖等，最終獲得該配送中心布局方案。根據方案，建立可視化、動態仿真模型，通過運行模型分析主要設備的利用情況數據，找出仿真模型的瓶頸問題，并針對問題提出改善建議，最后得到最合適的配送中心布局方案。該優化結果在一定程度上滿足企業業務量增多需求，提高了企業的物流配送效率，降低物流運作成本。