基于Flexsim的電商轉運中心柔性分揀派發系統的仿真研究

摘 要：隨著電子商務的蓬勃發展，促使網上購物活動十分活躍。由此產生的電商物流壓力與日俱增，必然導致電商轉運中心分揀派發系統承受越來越大的運行壓力。這也自然地成為電商系統研究與改進的重要方向之一。選擇具有代表性的B2C類電商企業為研究對象，運用Flexsim仿真軟件，對其現有的轉運中心分揀派發系統進行建模與仿真，可迅速地發現系統運行中存在的瓶頸問題和產生的原因，得到系統運行效率和設備空置率等關鍵數據。通過對仿真結果的分析，及時進行優化處理，采取必要措施加以解決，提高系統整體的工作效率。基于Flexsim的電商轉運中心柔性分揀派發仿真優化方案，具有為同類的電商企業解決類似問題的參考價值。

關鍵詞：B2C；電商物流；分揀派發系統；Flexsim仿真

Simulation Research on the Flexible Sorting and Distribution System ofE-commerce Transit Center Based on Flexsim

Shen Ning

Abstract：With the booming development of e-commerce，online shopping activities have become extremely active.The resulting pressure on e-commerce logistics is increasing day by day，which inevitably leads to the sorting and distribution system of e-commerce transit centers facing increasing operational pressure.This naturally becomes one of the important directions for the research and improvement of e-commerce systems.By choosing a representative B2C e-commerce enterprise as the research object and utilizing Flexsim simulation software to model and simulate its existing transit center sorting and distribution system，it is possible to quickly identify bottlenecks and their causes in system operation，and obtain key data such as system operating efficiency and equipment vacancy rates.Through the analysis of the simulation results，optimization can be carried out promptly，and necessary measures can be taken to solve the problems and improve the overall work efficiency of the system.The simulation optimization scheme of the e-commerce transit center's flexible sorting and distribution system based on Flexsim has reference value for similar e-commerce enterprises in solving similar problems.

Key words：B2C;E-commerce Logistics;Sorting and Distribution System;Flexsim Simulation

1 電商轉運中心的現狀和柔性分揀派發系統仿真研究的必要性

1.1 B2C電子商務的基本情況

B2C（business to customer，企業對客戶）是指電子商務企業通過互聯網和其他在線零售方式向消費者開展的電子商務銷售活動。電子商務企業通過互聯網的在線商店為消費者提供了一個新的購物環境，同時其交易過程比傳統商店更為簡單方便。現今，B2C電子商務具有龐大的用戶群，用戶可以利用簡便的電子設備輕松完成購物，并且支付或轉賬金額數額也可沒有限制，同時經營的品類也很全，可以滿足用戶各種各樣的產品需求。

B2C電子商務的蓬勃發展，其網上購物的方式已經不僅局限于網頁端，越來越傾向于移動設備上的短視頻直播帶貨和APP團購方式，這樣就使得購物者在任何時刻、任何方式下都可以方便地進行購物。在電子商務的整個交易中，伴隨訂單的生成，就會產生三個流，即信息流，支付流和物流。信息流和支付流增長速度雖然呈幾何級數快速增長，但依托網上先進的虛擬服務和高速的網絡速度已經可以順利地完成，快速便捷地在電子商務平臺上實現訂單銷售和支付服務，但是作為最終端的物流（即快遞與配送服務），卻成為了制約電子商務發展的主要瓶頸。［1］物流是不可能無限制地進行擴張。因此，如何更好地提高現有的物流資源利用率，就成為提高電子商務整體效率的關鍵所在。提高物流設備的利用率是盡最大的可能讓設備不出現空閑或少空閑，從而保證所有設備一直處在較高的利用率水平上。對于較小的電商平臺，一是可以通過人工調度和流程調節，尋找在平常訂單比較穩定時，以最適合的訂單分發配比模式，獲取最佳物流狀態。二是靈活應對各種購物節或突發狀況進行即時調整，從而保證主流運輸方向最大可能地暢通，同時通過不斷地學習提升系統的柔性運營能力。

但對于較大的電商平臺，面對訂單數量巨大、品種繁多、數量不確定因素較多，同時收貨地點眾多、分散，遍布全國乃至海外等情況，快遞服務時間有限，必須在規定時間內送達消費者手中，這使得面向電子商務業務的物流企業每天面對繁重的收貨，分揀、分派、快遞運輸和配送壓力，基本上沒有即時、實地調整試驗的機會。［2］特別是在電商轉運中心分揀派發系統中，由于快遞件的品種，數量，運達方向的不確定性，就使整個分揀派發過程，有的設備可能空閑，有的設備卻很繁忙，來不及進行調整的情況。可見，在這種情況下，要想對其進行快速處理。因此，對于B2C電商企業而言，物流服務質量和效率是衡量其競爭力和服務能力的一項重要指標。［3］

1.2 電商物流分揀相關問題分析

1.2.1 訂單問題

近年來，由于電子商務行業的快速發展，電子商務快遞訂單逐漸呈現出數量大、品種多的特點，所以在整個電子商務物流過程中，訂單處理作為第一個重要環節，直接關系到后續貨物的分揀、配送和運輸速度。

1.2.2 分揀作業方式問題

分揀作業是電商轉運中心中最主要的工作，其難度主要取決于訂單情況。對于多種類、少批次或復雜度高的訂單，電子商務轉運中心面臨的主要問題是如何在保證快遞質量的基礎上提高效率。而處理如此多的訂單，大多電商轉運中心仍采用機械與人工相組合的方式。少數大型的轉運中心才能采取全自動化的分揀，雖然分揀效率有所提高，但成本同時也過高；而小型的中轉中心仍然使用手動分揀，但分揀效率卻不盡人意。［4］

1.3 B2C電商轉運中心分揀派發系統

電商轉運中心負責把按照用戶訂單采購要求包裝完成的訂單快遞件，在規定時間內，集中運送到各轉運中心進行分揀和派發。其工作流程是：將訂單快遞件送到分揀流水線入口處，經過掃描快遞件包裝盒上的二維碼，將其傳送分揀到指定投送的區域，如北京、上海等區域。在這個區域中，要完成將單個、分散的訂單快遞件，統一拼裝成按物流模數規定的便于運輸和裝卸的大包裝箱中，并通過總檢將大包裝箱內的所有訂單快遞件編制列表，最后在大包裝箱外粘上標識大包裝箱的二維碼，通過平板車傳輸運到相應的貨物運輸機上，完成轉運，其流程見圖1。

一般來說，電商轉運中心的分揀和派發系統的運行效率由初始設計的基本要求加以確定。但在實際運行中，由于客戶采購的快遞件具有隨機性，不可避免地存在各區域的快遞件數量的不均衡，使局部區域出現忙閑不均的現象。因此，按訂單快遞分揀的不均勻性，要經常對系統微調。人工微調成本高，周期長，很難做到及時，高效。而運用Flexsim仿真軟件，對系統建模、仿真，可以快速、高效地優化解決系統存在的瓶頸問題。通過對仿真結果的分析，及時進行優化處理，采取措施加以解決，提高系統的工作效率。［5］

在本文研究過程中，選取電商轉運中心分揀派發系統中一個區域的拼裝、總檢部分為研究對象，利用Flexsim仿真軟件對其進行建模和仿真，闡述仿真過程的基本分析方法與研究的基本思路。其他區域基本可以參考本例進行研究。

2 Flexism仿真軟件的基本設置和實體確定

Flexsim是PC Base的數字虛擬企業的仿真系統，是一款可以在微軟的不同操作平臺上運行全視窗3D專業仿真軟件。在Flexsim模擬場景中，通過創建一個系統模型，我們可以在不中斷真實工作情況下，調查出各種需要測試的運營情況，避免在更改實際系統時面臨的成本和風險，這對于可視化模擬“瓶頸”電子商務中轉中心的靈活分揀和配送過程至關重要。仿真建模前，應做好以下準備工作。［6］

（1）建模單位的選擇

模型的建立需要先確定模型的基本單位。主要包括整個模型系統中使用的時間、長度和流體的單位，見圖2。

本模型使用以下單位：

時間單位：秒

長度單位：米

流體單元：升

（2）Flexsim實體

根據仿真研究的需要，將實體從Flexsim主界面的實體庫拖動到模型（建模）窗口，并結合其在仿真過程中的角色給出其名稱、參數和屬性見圖3。

發生器：用于生成仿真模型中使用的臨時實體。仿真模型中至少需要一個發生器。

暫存區：用于存儲下游操作無法接收的臨時實體。它是一種存儲停滯實體的設備。

處理器：用于模擬臨時實體加工過程的設備，如包裝機、檢驗臺等。

吸收器：用于接收已完成仿真模型中所有處理操作的臨時實體。

臨時實體：臨時實體指在仿真模型中移動通過的實體，如快遞件。

3 電商轉運中心拼裝檢驗區仿真模型的建立及參數的設定

為研究方便，經現場調研，運用統計學方法，選取一條分揀、總檢、派發區域工作的作業流程和運行情況進行隨機采樣，并將統計分析后的結果，作為Flexsim仿真的最初原始數據［7］

3.1 Flexsim仿真原始數據

為便于使用Flexsm對對電商轉運中心柔性分揀派發系統的工作進行模擬仿真分析，結合作業現場的實際運行情況，通過現場調研以及采樣所得的樣本數據，作如下假設：

（1）訂單快遞件到達：平均每0.5s到達一個訂單快遞件；

（2）訂單快遞件拼裝：固定拼裝時間為1.3s；

（3）拼裝總檢：固定檢測時間為0.8s；

（4）訂單分派：正常分派占99.7%，特殊分派0.3%。

3.2建立拼裝、總檢系統模型

在使用Flexsim仿真軟件進行仿真準備時，首先要進行概念模型設計。根據概念模型，在Flexsim實體庫中，選用相應的實體，并對其賦予一個默認的名稱，見表1。之后，根據建立的系統概念模型，在Flexsim軟件建模界面中，根據各實體之間的關系，構造出系統的實體模型，［8］見圖4。

3.3 實體參數配置

實體間連接后，就要根據實際要求確定每個實體的模擬數據。在此過程中需要對每一個實體參數在相應的設置界面進行合理設置。之后將數據和邏輯添加到模型中。

在這個模型中，我們需要讓三個種類的快遞件a、b和c進入系統。為此，每個臨時實體將根據平均分布原則隨機得到1、2或3做為快遞的類型值。

按給定Flexsim的原始數據，對各實體配置相應的參數，具體內容包括：

（1） 在入口上指定訂單快遞件的到達速率

在這個模型中，我們需要改變到達間隔和快遞件類型，以產生三種快件的到達速率。在此模型中，快遞件每0.5秒到達一個。

（2） 指定訂單快遞件的類型和顏色

在快遞件進入系統時會產生一個類型值，該值會在1和3之間均勻分布，使得進入系統的快遞件件是類型1、類型2或類型3的可能性相同。完成此分配的最佳方法是在生成器的離開觸發器中更改其臨時實體類型，并選擇設置臨時實體類型和顏色。

（3） 設置待拼裝區容量和指定待拼裝區的發送路徑，待拼裝區需要設置其容量為10000，并將不同類型的快遞分別發送到對應的包裝機上。

（4）設定包裝機A、B和C的作業時間

本例中，設置的包裝機A、B、C的作業時間均為1.3s。

（5）設置待檢驗區的最大容量

待檢驗區中，可暫存的包裝箱中快遞件的最大容量設置為10000。

（6）設置檢驗臺的檢驗時間

雙擊檢驗臺，打開屬性窗口。在處理器標簽上的檢驗模塊中，設置為0.8s，即檢驗時間為常量0.8s。

（7）設定檢驗臺的路徑分配

在建立檢查臺連接時，應先將其連接到正常派發出口，然后再連接到特殊派發出口。此順序使第一個輸出端口能夠連接到正常派發出口（包裝箱若為標準物流模式尺寸的標準包裝箱，由此口派發），第二個輸出端口連接到特殊派發出口（包裝箱的尺寸非標準值時，由此口派發）。我們按原始數據指定的百分比，將標準物流模式的包裝箱按快遞件99.7%的數量分配給正常派發出口；按快遞件0.3%的數量分配給特殊派發出口。

以上實體參數配置的詳細過程，可參照Flexsim軟件說明書中有關對實體參數配置的介紹，在此不過多敘述。

4 電商轉運中心拼裝檢驗區Flexsim仿真運行及優化分析

4.1 Flexsim仿真運行

實體模型開始運行后。訂單快遞件從待拼裝區開始，分別進入相應的3臺包裝機中的一個包裝機上拼裝，然后到待檢驗區，再進入檢驗臺檢驗，并按規定將拼裝箱的類型（如標準包裝箱、長箱或非標準小箱等），分別派發到正常派發出口或特殊派發出口，見圖5。

4.2 Flexsim仿真結果分析

為了達到優化模型系統的目的，就必須找到整體模擬系統過程中產生大量堆積的實體模型。可以采用以下有幾種方法。首先，觀察暫存區存貨的高度。如果模型中有許多訂單和快遞物品堆積在臨時存儲區中，則表明流程中存在系統瓶頸。當模型運行模擬時，可以觀察待檢驗區有很多訂單快遞件等待檢驗，出現大量堆集，而待拼裝區的暫存訂單快遞件的數量很少，正如圖3所看到的那樣。其次，為更加明顯地看出模型產生瓶頸的區域和位置， 可以雙擊3臺包裝機中的一個，打開屬性窗口或雙擊檢驗臺點擊“統計選項卡”。在狀態模塊中點擊其“百分比”，即為該實體的工作效率餅圖（餅圖中，其中idle代表設備空閑，processing代表設備工作），見圖6、圖7。

由此可見，檢測臺比包裝機要忙碌的多，很明顯瓶頸處在檢驗臺上，造成拼裝后的訂單快遞件在待檢驗區的大量積壓。而三臺包裝機空閑的時間較長，嚴重影響包裝機工作效率，使分揀派發作業總體效率降低。

4.3 Flexsim仿真模型的優化

模型優化的方法很多。本例采用增加一臺檢驗臺來進行說明，見圖8。優化后的包裝機和檢驗臺工作效率柱狀狀態圖，見圖9。

可見，增加一臺檢驗臺之后，待檢驗區中訂單快遞件暫存的數量減少，明顯提高了檢驗臺的工作速度。這樣，使得三臺包裝機幾乎接近滿負荷工作，這對電商轉運中心的分揀派發十分有利。

5 結論

綜上所述，對于規模較大的電商轉運中心分揀派發系統，經常是非常復雜的系統，并超出用數學方法創建數學模型的范圍。而使用Flexsim模擬仿真電商轉運中心分揀派發系統動態過程，工作量要小得多，且很容易得到測試結果。

通過建立Flexsim模型模仿現實系統，可以清楚地了解原系統中存在的瓶頸和問題，以最小的成本，最快的速度，對系統運行結果進行分析和優化。同時，根據從仿真中收集的信息，就可以了解將要實施的決策對于整個系統的影響，便于對設備的使用做出更加明智的選擇，以提高整個系統的效率。達到在發展電子商務轉運中心的過程中，利用各種先進的仿真技術，實現基于柔性分揀派發系統的仿真效果。［5］

此外，當Flexsim作為一款常用的建模軟件，很多高校都將其用作核心課程的教學工具；在工作中，也有很多電商物流公司運用這款軟件進行仿真模擬。如何使學生了解，會用，用得好Flexsim，是上好電商系統仿真課程的關鍵所在。因此，從理論和實踐兩個角度借助Flexsim 電商系統仿真模擬在課程教學上展示出的巨大優勢，并通過Flexsim對一個電商轉運中心分揀派發系統仿真實例的研究，繼續擴大研究領域，逐步推廣到全電商系統的仿真教學中。

參考文獻：

［1］姚建鳳.電商背景下物流快遞分揀方式分析［J］.現代商貿工業.2021，42（23）：25-26.

［2］侯景超.智慧電商物流中心運營策略研究［J］.城市建設理論研究.2019，（22）：63-64.

［3］張小藝.基于Flexsim的B2C電商物流儲位優化策略研究［J］.物流技術與應用，2019，24（07）：127-131.

［4］馬向國，余佳敏，任宇佳.Flexsim物流系統建模與仿真案例實訓［M］.北京：化學工業出版社，2022.

［5］沈寧.計算機仿真技術在電子商務物流與供應鏈管理中的應用［J］.數字化用戶.2021，27（17）：62-63.

［6］梁瀟聆.Flexsim在物流系統仿真課程教學過程中的應用研究［J］.綠色科技.2021，23（11）：254-255.

（責任編輯 郭曉勇）

收稿日期：2023-01-08

基金項目：遼寧省職業技術教育學會科研規劃項目“基于產教融合的電商直播全鏈條專業化人才培育的探索與實踐”（LZY20479）成果。

作者簡介：沈寧（1983－），男，遼寧沈陽人，講師，碩士，研究方向為電子商務與物流工程、計算機信息管理系統。