摘"要:快遞中轉場分揀作業是一個長時間、重復性作業的過程,工作人員容易產生生理疲勞和心理疲勞。文章基于快遞中轉場真實場景,按照性別、是否從事重體力勞動經歷選取4組被試者參與分揀實驗,并穿插E-Prime心理學疲勞測定,收集被試者分揀數量、反應時間、正確反應率等,分析被試者生理疲勞和心理疲勞狀況。通過數據統計分析,發現男性被試者比女性被試者分揀效率高,有重體力勞動經歷的女性被試者分揀效率更穩定。通過分揀實驗分析,找出提高中轉場分揀效率的策略,以期為企業決策提供數據支撐。
關鍵詞:快遞;分揀;實驗測定;疲勞分析
中圖分類號:F259.23文獻標識碼:A文章編號:1005-6432(2025)03-0179-04
DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2025.03.043
1"引言
快件包裹從發貨人發件開始,需要經由干線運輸、各級中轉場的分撥作業、配送等物流環節,才能快速準確地送達收貨人。中轉場是快件流轉過程中的重要節點,是快遞企業的一個關鍵部門。中轉場的作業包括快件車輛到達、卸車、分揀、裝車,而分揀是其中的重中之重。
目前,我國大部分快遞中轉場分揀作業采用的是半自動設備分揀,即將到達中轉場的快件放在連續運轉的輸送皮帶機上,沿皮帶機傳輸方向根據快件送達地區設置卡位、配備分揀員,每個卡位上的分揀員對流經自己面前的快件進行判斷,將屬于自己卡位上的快件揀選出來。這是一個長時間、重復性的作業過程,容易產生生理疲勞和心理疲勞。文章通過模擬快遞中轉場分揀場景設計分揀實驗,收集被試者分揀數據資料,對分揀員分揀過程中的疲勞進行測定,從而找出提高中轉場分揀效率的策略。
2"分揀實驗設計
2.1"實驗前準備工作
2.1.1"選取被試者
選取具有顯著對比性的2組被試者(每組分別由4名男性、4名女性組成)參與實驗。每組被試者按有無從事重體力勞動經歷分成2小組,每小組被試者身高、體重、年齡、從事重體力勞動經歷、玩電子游戲時間等基本相同。選取被試者后,記錄被試者的性別、年齡、身高、體重、是否從事重體力勞動、是否玩電子游戲及玩電子游戲的頻率,如表1所示。
2.1.2"被試者E-Prime心理學疲勞測定設計
被試者心理學疲勞測定在E-Prime軟件平臺上進行。測試過程為白色背景的計算機屏幕上隨機出現一個直徑為50毫米的淺紅色圓點,要求被試者連續不斷地點擊它,直到經過300次刺激之后,實驗結束。當被試者正確點擊該圓點,反應記為“1”,反之記為“0”,同時記錄反應時間,直至出現下一個刺激。兩個圓點出現的最長時間間隔為1500ms,若在這個時間間隔內被試者沒有反應,則記為“0”,并標注為無效數據。實驗完畢,通過Excel分析每個被試者正確反應率、平均反應時間。
2.1.3"實驗環境設計
該分揀實驗環境模擬快遞中轉場真實作業環境,即在連續運轉的皮帶機上,每個被試者分配一個代碼,被試者將自己所屬代碼的快件揀選出來。皮帶機上快件量平均每小時為3000件,被試者每次分揀時長為15min。由于實驗場地限制,被試者按照性別分成2組分別實驗,每組試驗時場地溫度、濕度、光照度、噪音基本相同。分揀識別代碼字體大小為初號,字體顏色為黑色,由3個數字和1個字母構成,3個數字表示快件送達地區,用地區代碼表示,字母表示快件類型,如W、T、R等。代碼設計為6個,6個代碼之間各有1~2個字符相同,代碼粘貼在快件表面的中間位置。快件使用快遞大信封,其尺寸為33cm×23.5cm,外觀均為白色。每次分揀時準備混合均勻的快件2500個,由實驗輔助人員將快件正面朝上放置在連續運轉的皮帶機上,被試者揀選出自己所屬代碼的快件,同時有人專門記錄揀選快件數和錯誤數。
2.2"實驗過程
(1)被試者填寫《疲勞評定量表》。通過被試者《疲勞評定量表》判斷被試者的疲勞程度,從而排除被試者本身疲勞對實驗造成的消極影響。
(2)被試者完成E-Prime心理學疲勞測定。
(3)被試者開始第1次分揀工作。被試者完成E-Prime心理學疲勞測定后,立即開始分揀工作,分揀持續時長為15min。
(4)第1次分揀結束后,完成E-Prime心理學疲勞測定。
(5)被試者開始第2次分揀工作,時長為15min,并進行E-Prime心理學疲勞測試。依次進行實驗,共進行5次分揀作業。
(6)被試者中間休息1小時。
(7)被試者完成E-Prime心理學疲勞測定,被試者按照(3)~(5)的實驗步驟連續進行5次分揀作業和E-Prime心理學疲勞測定。記錄并分析測試的各項數據。實驗結束后,將數據輸入SPSS軟件進行處理和分析。
(8)次日同一時間重復實驗過程(1)~(7),只是將分揀作業改成被試者在不影響體力和心理狀況的前提下隨意做一些輕松的事,記錄的數據作為對照組所得實驗數據。
3"分揀實驗結果分析
3.1"分揀實驗生理疲勞數據分析
3.1.1"平均揀選數量
被試者每次分揀測定時間15min,共進行10次分揀實驗。8名被試者平均揀選數量如表2所示。
從平均揀選數量可以看出,有從事重體力勞動經歷的被試者(A1和A2,C1和C2),其平均揀選數量較多且被試者之間數量相差不大。沒有重體力勞動經歷的被試者(B1和B2,D1和D2),其平均揀選數量較少且被試者之間數量相差不大,男性(B1和B2)比女性(D1和D2)揀選數量稍多。通過分析被試者揀選數量標準差發現,男性被試者標準差比女性被試者標準差數值大,說明男性揀選數量波動性更大,揀選數量更不穩定;從事重體力勞動經歷的男性、女性被試者標準差比沒有從事重體力勞動經歷的男性、女性被試者標準差大,他們的揀選數量波動性更大一些;沒有從事重體力勞動經歷的兩名男性被試者各自標準差差異不大,而有從事重體力勞動經歷的兩名女性被試者各自標準差差異不大。
3.1.2"A、B被試者分揀實驗生理疲勞分析
A1、A2兩名被試者分揀數據如圖1所示。兩名被試者分揀數量波動走向基本相同,前5次分揀實驗中,第3次揀選數量有大幅度提升,第4次實驗出現疲勞下降,到第5次實驗又有一個提升。而后5次分揀實驗中從第3次實驗開始再次出現生理疲勞,揀選數量呈下降趨勢,揀選效率下降。
B1、B2兩名被試者分揀數據如圖1所示。2名被試者前5次分揀實驗和后5次分揀實驗揀選數量波動相似,即剛開始分揀時由于沒有調整到最佳工作狀態,分揀數量不大,呈上升趨勢,到第3次分揀實驗揀選數量最大,然后呈下降趨勢。
3.1.3"C、D被試者分揀實驗生理疲勞分析
C1、C2兩名被試者分揀數據如圖2所示。兩名被試者分揀數量波動走向基本相同,前5次分揀實驗中,揀選數量比較均衡。后5次分揀實驗中,由于生理疲勞影響,第3次分揀數量下降,然后呈上升趨勢。
D1、D2兩名被試者分揀數據如圖2所示。兩名被試者分揀數量波動趨勢前5次差異較大,D1在第4次分揀時由于生理疲勞揀選數量下降,然后回升,而D2在前4次揀選實驗中,揀選數量上升然后出現拐點,在第5次分揀實驗中揀選數量降低。兩名被試者后5次分揀實驗揀選數量波動相同,都是先減少然后在第3次分揀后出現拐點再上升。
從8名被試者的分揀實驗數據可以看出,有從事重體力勞動經歷的男性、女性被試者其各自的分揀數量波動走向更趨于一致,男性比女性更容易出現第1次生理疲勞拐點,經自我恢復后男性比女性更容易出現第2次生理疲勞。在10次分揀實驗中,女性被試者每次揀選數量波動性更小一些,揀選數量比較穩定。沒有從事重體力勞動經歷的男性、女性被試者其揀選數量變化較大,同組內波動不完全一致,但整體呈波浪式變化,即實驗開始揀選數量呈上升趨勢,然后下降再上升,依次循環。
3.2"分揀實驗心理疲勞數據分析
被試者心理學疲勞測定在E-Prime軟件平臺上進行,在分揀實驗開始前,每次分揀實驗結束后進行,共進行12次測定。
3.2.1"A被試者分揀實驗心理疲勞分析
分析對照組與實驗組的平均反應時間和正確反應率數據,A1在第3次分揀結束后,第4次分揀結束前出現心理疲勞,體現在反應時間增加、反應正確率沒有變化,而同期對照組數據基本沒有變化。A2在下午第3次分揀結束后出現心理疲勞,平均反應時間增加、正確率幾乎沒有變化,而同期對照組正確率較高、平均反應時間較低,詳見圖3。
3.2.2"B被試者分揀實驗心理疲勞分析
分析對照組與實驗組的平均反應時間和正確反應率數據,發現B1在下午第4次分揀實驗開始前出現心理疲勞,體現在實驗組反應時間增加而同期對照組反應時間降低。B2在上午第4次及下午第5次分揀實驗前出現心理疲勞,體現在實驗組平均反應時間波動不大,但是正確反應率下降,詳見圖4。
3.2.3"C被試者分揀實驗心理疲勞分析
分析對照組與實驗組的平均反應時間和正確反應率數據,C組兩名被試者數據比較穩定。C1在下午第4次分揀結束后出現短暫的心理疲勞,正確反應率急劇下降。C2實驗組與對照組平均反應時間、正確反應率幾乎完全吻合,詳見圖5。
3.2.4"被試者分揀實驗心理疲勞分析
分析對照組與實驗組的平均反應時間和正確反應率數據,"D1在第5次分揀實驗結束后,正確反應率有極小程度的增加,而平均反應時間增加較多。D2實驗組與對照組平均反應時間、正確反應率波動情況比較吻合,詳見圖6。
4"結論與展望
4.1"結論
通過分析8名被試者的10次分揀實驗、12次E-Prime心理學測試數據,得出以下結論。
(1)男性被試者心理疲勞和生理疲勞幾乎同步,而女性被試者數據相對穩定,心理疲勞晚于生理疲勞出現。
(2)男性被試者比女性被試者平均分揀數量多。
(3)男性被試者比女性被試者更容易出現生理疲勞和心理疲勞。
(4)有重體力勞動經歷的女性被試者分揀效率更穩定,其次是有重體力勞動經歷的男性。
4.2"展望
文章選取的被試者年齡相近,沒有選擇不同年齡階段的被試者參與實驗,樣本單一;另外本實驗是在模擬快遞中轉場真實作業環境下進行的,但是和真實作業環境還有一定差距。如果條件允許,在真實的作業環境下選擇不同年齡階段的被試者進行實驗,得出的數據更具有代表性。
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[作者簡介]朱小娟(1982—),女,碩士,江蘇建筑職業技術學院講師,研究方向:物流系統優化、運輸管理。