基于Flexsim的亞寶藥業公司倉儲作業的仿真研究

李博，馬騰，聞良

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

工藝裝備

基于Flexsim的亞寶藥業公司倉儲作業的仿真研究

李博1，馬騰2，聞良3

（長安大學汽車學院，陜西 西安 710064）

近幾年，我國的物流行業不斷地發展，其中的倉儲行業得到了越來越多的重視。由于醫藥行業倉儲涉及到的作業流程、設備布局等方面更為復雜，因此，不能夠對醫藥行業倉儲中的自動化儀器、設備、運作等進行合理的規劃就會耗費更多的成本。文章針對亞寶醫藥股份有限公司現有的倉儲作業，基于Flexsim建立仿真模型，隨后運行并得到結果，分析找出作業過程、設備配置與布局等方面存在的問題，并重新優化建立模型并運行，將得到的結果與之前的結果進行對比分析，結果表明改進的模型可以提高亞寶醫藥股份有限公司的分揀能力和倉儲能力，從而實現利潤的增加。

醫藥行業；倉儲；Flexsim；仿真

10.16638/j.cnki.1671-7988.2016.12.055

CLC NO.: TH692.3 Document Code: A Article ID: 1671-7988 (2016)12-159-04

引言

近年來，醫藥行業的物流業受到了更多人的關注，而其中的倉儲業作為物流的主要部分，是整個物流環節的中轉站[1]。倉儲環節中包括了出入庫、信息處理、包裝、揀選等的過程，其中的出入庫是倉儲環節中中最為重要的一部分，現代化的倉儲不僅僅只為存儲，出入庫的效率、產品的存儲質量、存儲環境等也很重要[2]。本文以亞寶藥業集團股份有限公司為例，通過仔細分析發現亞寶醫藥股份有限公司現有的倉儲作業存在的的問題有倉儲資源過于分散、倉儲資源整合利用難度大、物流設備資源配置不足且嚴重缺乏、倉儲管理技術不成熟、倉庫的收發貨作業方式落后、信息處理速度慢、有貨物擠壓很久的情況等。針對以上這些問題，基于Flexsim建立仿真模型運行并分析得到結果，重新優化建立模型并運行，將得到的結果與之前的結果進行對比分析，發現改進的模型大大提高亞寶醫藥股份有限公司的分揀能力和倉儲能力。

1、亞寶藥業集團股份有限公司模型的設計

本文主要研究了亞寶藥業集團股份有限公司在太原的倉儲業務，該公司的存儲分為A、B兩個庫，面積一樣，A庫主要存放中藥C、西藥D、原料藥E這三種類型藥品，B庫則存放包裝材料F、醫療器械G。這兩年，A庫存放的三類藥品的需求量呈現上升趨勢，從而導致了該亞寶藥業集團股份有限公司的庫存增加，日發貨量提高等問題。目前，A庫里面設有2列入庫藥品存放貨架，剩余的空間完全可以再擺放一個貨架，空間利用率較低。A庫現在每天的到貨量約500箱，每箱貨物為20件。貨物到貨后，直接將整箱貨物碼放在貨架上，不嚴格按照貨物擺放；另外，現有的入庫藥品存放貨架已不能滿足需求，有的貨物只能放在地上，不僅顯得雜亂無章，而且還會影響員工的行動。而且兩個貨架上隨意擺放三種藥品，沒有進行區域的劃分，經常出現貨架擺放是C藥品的地方會夾雜著D、E等藥品，使員工揀貨效率大為降低。 針對該亞寶藥業集團股份有限公司存在的問題，可以采用Flexsim軟件進行仿真，幫助亞寶藥業集團股份有限公司解決倉儲能力和分揀能力的問題[3]。

1.1 問題的解決思路

針對亞寶藥業集團股份有限公司目前存在的問題，本文提出了以下解決思路：1）A庫再購置一個入庫藥品存放貨架，一方面可以解決當前貨架不能滿足存放需求的問題，另一方面還可以提高倉庫的儲存能力[4]。購置貨架雖然需要一定的成本，但其會帶來較好長期的效益。 2）對三種貨物劃分存放區域，入庫時就按照貨架存放三種類型的整箱藥品，這樣員工在進行拆箱揀選時就方便了許多[5]。

1.2 模型的描述

進行仿真模型設計時，按照貨物的類型，貨物到達后給予3種不同的顏色，在經暫存區到達處理器處理，然后再分配到貨架上。然后再經分解器分解，將貨物存放在相應的暫存區中，之后再按照訂單進行揀選、裝箱，可由合成器實現，最后到達生成器[6]，具體流程如圖1所示。

圖1 模型的流程框圖

實體設置說明：

（1）發生器1——貨物到達；

（2）暫存區1——貨物暫存；

（3）處理器——貨物分類；

（4）貨架1、2、3——貨物存儲；

（5）分解器1、2、3——貨物分解；

（6）暫存區2、3、4——分解后的貨物暫存；

（7）發生器2——產生托盤；

（8）合成器——貨物裝箱；

（9）生產器——貨物運走。

1.3 建模步驟

（1）添加發生器：從庫里拖出一個發生器放到正投影視圖中。

（2）依次添加其他實體：將其余實體拖到正投影視圖中。

（3）連接端口：根據各臨時實體的路徑連接端口。

（4）設置發生器的參數到達方式：按時間間隔到達，設置一個58的常值時間。依據：每天入庫500箱，按每天工作8小時計算，可計算出到達時間為58=3600/(500/8)。

發生器的離開出發設置：“觸發器”下的“創建觸發”的下拉菜單框中選擇“設置臨時實體類型和顏色”，為臨時實體指定一種類型號duniform（1,3），并為每種實體指定一種顏色。

（5）設置暫存區1的參數

暫存區1作為貨物到達與檢驗之間的過渡，不需要改變參數，采用默認的參數，即默認的最大容量為1000。

（6）設置處理器的參數

處理時間：處理時間設置為48。

依據：因為到達時間為58，理論上處理的時間應該比到達的時間要快一些。

（7）設置貨架1、2、3的參數

最大容量：貨架1、2、3的最大容量設置為1000。

依據：A庫總面積為600平方米，3個貨架按總面積300平方米計算，貨架高為2米，箱子的體積為0.2立方米，則可以存放的箱子總數為：300×2/0.2=3000個。平均分配到每個貨架的最大容量就為1000。

（8）設置分解器1、2、3的參數

處理時間：處理時間設置為30。

依據：貨物分解的時間應該比貨物處理的時間要更快一些。

分解器：將一個實體分解成20個。

依據：每一箱的貨物有20件，故將一個實體分解成20個。

（9）設置暫存區2、3、4的參數

最大容量：將暫存區2、3、4的最大容量分別設置為200。

依據：除去貨架、暫存區1等面積后，暫存區2、3、4的總面積并不算大，因此設置為200。

（10）設置合成器的參數

處理時間：設置為常數值48。

裝盤：假設顧客的要求40件藥品，第一種貨物10件，第二種貨物16件，第三種貨物14件。

（11）設置發生器2的參數

處理時間：返回一個常數為48的時間值。

依據：發生器2產生的是托盤，是為了將貨物運走，所以處理時間與合成時間一致[7]。

2、亞寶藥業集團股份有限公司模型的運行與分析

2.1 模型的運行

模型編譯完成后，運行28800s（8小時）。

2.2 運行數據

（1）發生器1運行數據

Output：478，即入貨478箱； Generating：28800，100%

（2）暫存區1運行數據

Input：478；Output：476

（3）處理器運行數據，如表1所示。

表1 處理器運行數據

（4）貨架運行數據，如表2所示

表2 貨架運行數據

（5）分解器運行數據，如表3所示。

表3 分解器運行數據

（6）暫存區2、3、4運行數據，如表4所示。

表4 暫存區運行數據

合成器運行數據，如表5所示。

表5 合成器運行數據

發生器2運行數據。如表6所示。

表6 發生器2運行數據

（9）生成器運行數據Input：42，即出貨量42。

2.3 瓶頸分析

從圖5和以上的運行數據可以看出，該模型運行時主要的瓶頸體現在以下兩個方面：

（1）貨架上堆積的貨物較多，是存儲的貨物過多，增加倉儲成本。

（2）暫存區2、3、4堆積的貨物過多，尤其是暫存區2、3，運行時它們的空閑時間所占比較不到4%，而暫存區4的空閑時間比例也不到5%，說明運行時間較長[8]。

產生以上瓶頸的原因有以下幾個方面：

（1）分解器處理速度較慢。由分解器的運行數據可以看到，分解器1和2運行時阻塞的時間比例占到了92.2%，89.1%，說明分解的速度較慢，因此上游的貨物只有堆積在貨架上，致使貨架上的存儲貨物增加。

（2）合成器處理速度較慢。由合成器的運行數據可以看到，合成器的處理時間所占比例僅為7.0%，而集合產品的時間比例占到了91.6%，說明其大部分時間都在集合產品，合成處理速度較慢，從而導致暫存區2、3、4的貨物堆積。

3、亞寶藥業集團股份有限公司模型的優化

3.1 瓶頸問題的解決方案

由前面的瓶頸分析我們可以看到，瓶頸產生的原因主要是由于分解器及合成器的處理速度較慢造成的，因此，針對這兩個問題提出了以下兩個解決方案：

（1）提高分解器運行速度。將分解器的處理時間由原來的30降低到20。

（2）提高合成器運行速度，將合成器的處理時間由原來的48降低到20，或者也可以考慮增加合成器。

（3）加快托盤的產生速度，將發生器2的處理時間由原來的48降低到20。

3.2 優化后的運行數據

（1）發生器1運行數據

Output：508，即入貨508箱；Generating：28800，100%。

（2）暫存區1運行數據

Input：508；Output：508。

（3）處理器運行數據，如表7所示。

表7 處理器運行數據

（4）貨架運行數據，如表8所示。

表8 貨架運行數據

（5）分解器運行數據，如表9所示。

表9 分解器運行數據

暫存區2、3、4運行數據，如表10所示。

表10 暫存區運行數據

合成器運行數據，如表11所示。

表11 合成器運行數據

（8）發生器2運行數據，如表12所示。

表12 發生器2 運行數據

（9）生成器運行數據

output：97，即出貨量97。

3.3 結論

由上面的運行數據可以看出，將分解器和合成器的速度提高后，產出量由42提高到了97，提高了一倍多，基本上解決了該亞寶藥業集團股份有限公司當前的問題。從而實現了提高該亞寶藥業集團股份有限公司分揀能力和倉儲能力的目標，使該亞寶藥業集團股份有限公司的利潤得出提高[9]。

4、總結

通過對亞寶藥業集團股份有限公司倉儲業務作業流程進行了解和分析，結合本公司倉儲物流需求，借助Flexsim軟件對其進行仿真實驗，找到其中的瓶頸所在，對瓶頸進行檢驗、解決，得到新的布局，然后運用Flexsim對新的布局再次進行仿真運行,得到新的結果，從而提高整個公司的效率，能夠更快更好的把握市場，更快的滿足顧客的需求。在當今社會中，無論公司還是客戶對于訂單的響應速度以及工作的效率都有了越來越高的要求，而為了滿足這種要求就需要我們對所應用的系統進行不斷的改進以得到對我們最為有利的系統，而為了減少反復試驗的成本，就需要我們應用諸如Flexsim之類的仿真軟件來進行不斷的檢驗，最后得到我們所需要的最為有效的方式。

[1] 虞燕銘,高俊. 基于 Flexsim 的醫藥配送中心仿真應用研究[J].物流科技,2009,(1):52-55.

[2] 彭楊、吳承鍵. 物流系統建模與仿真[M]. 浙江：浙江大學出版社，2008.

[3] 羅興榮. 基于Flexsim物流仿真的倉儲作業系統優化設計[J]. 物流技術,2014 (9): 440-442.

[4] 鞏慶美. A公司物流中心倉庫作業系統優化研究[D]. 吉林：吉林大學碩士學位論文,2014.

[5] 曾鳴. 基于 Flexsim 的港口倉儲作業過程仿真及優化研究[D].北京:北京交通大學碩士學位論文,2010.

[6] 楊磊.Y 醫藥物流中心作業系統 Arena 仿真優化應用研究[D].西安：長安大學碩士學位論文,2009.

[7] 倪夢雪. 基于Flexsim的鄭州某制藥廠入庫業務的仿真與優化[D]. 鄭州:鄭州大學碩士學位論文,2013.

[8] 鄭鑫. 基于Flexsim的集裝箱堆場布局優化與仿真研究[D].北京:北京交通大學碩士學位論文,2008.

[9] 紀壽文,曹新磊,吳興華. 基于Flexsim的倉庫系統仿真優化研究[J]. 物流技術,2009,25(10):72-74.

Warehouse operation simulation research of Ya Bao pharmaceutical company based on Flexsim

Li Bo1, Ma Teng2, Wen Liang3
(Automobile School, Chang 'an University, Shaan xi Xi 'an 710064)

In recent years, with the continuous development of the logistics industry in our country, the storage industry has got more and more attention. Because of the related parties of the pharmaceutical industry is very complex, such as the operation process, equipment layout, etc, it will not be able to carry out a reasonable plan for the automation equipment, equipment, operation and so on in the pharmaceutical industry, which will cost more. The simulation model of the existing warehousing operations of Yabao pharmaceutical Limited by Share Ltd based on Flexsim is established, which will be run and optimized by finding out the problems though analysis in operation process, equipment configuration and layout during this operation. The research shows that the optimized simulation model can improve the sorting capacity and storage capacity of Yabao pharmaceutical Limited by Share Ltd to increase the profit though comparing the simulation model before and after the improvement.

Pharmaceutical industry; Warehousing; Flexsim; simulation

TH692.3

A

1671-7988 (2016)12-159-04

李博，就讀于長安大學。