PAGE21基于Flexsim的中小型物流企業的產品分揀TOC\o"1-3"\h\u108421.模型研究背景 115932.分揀系統的定義及發展概況 125162.1分揀系統的定義 1118492.2分揀系統的發展概況 251912.3國內外分揀模式比較 211943.仿真模型的建立 3141113.1建模案例 353313.2建模過程 3237273.2.1模型描述 375593.2.2模型的建立 4116053.2.3模型各參數設置 534944.模型的實現 715895.模型中存在的問題 7138146.模型的優化 9267787.仿真模型分析 1482977.1模型處理器狀態分析 1424247.2暫存區的狀態分析 15240077.3分揀傳送帶的運行分析 15121797.4模型的匯總報告分析 1657518.對中小物流企業改進分揀模式的建議 17132159.結束語 192934510.參考文獻 191.模型研究背景在現代物流企業的內部作業中，分揀作業是其中極為重要的一個環節。據有關資料統計，分揀作業成本約占物流企業總作業成本的60%-80%，分揀時間約占整個物流企業作業時間的40%-60%。由此可見，分揀作業的成本、速度和質量直接影響物流企業的信譽和生存，合理的分揀作業環節對提高物流企業的作業效率和服務水平具有決定性的影響。物流企業發展最初主要以人工分揀為主。人工分揀是指完全由人進行，不借助其他機械設備的輔助來完成分揀作業的方式。這種分揀方式的初期投資較少，但是維持其運行的費用是一條不斷上升的曲線，總體消耗大、企業利潤低，且整個作業過程基本上依靠人工完成，很大程度依賴于員工的熟練程度。并且由于人本身具有思想和情緒，從而無法恒定地評估企業的處理能力，一方面有可能造成人員冗余，增加成本，另一方面無法給市場決策提供準確的數據基礎。隨著經濟和科技的進步，物流分揀也實現了自動化，即借助信息技術和機械設備完成分揀作業。而當下一般的中小型物流企業主要實行的是半自動化的物流分揀技術，由分揀人員在分揀系統的調配下使用機械設備完成分揀作業。因為完全采用自動化設備進行分揀作業需要很大投資，而且由于不同商品各自具有的物流特性，實現完全的自動化分揀并不合理和經濟，且缺乏靈活性。本文主要再現了中小規模物流企業的產品分揀環節，使讀者了解當下中小規模物流企業的分揀模式及其帶來的益處。2.分揀系統的定義及發展概況2.1分揀系統的定義分揀系統是依據顧客訂貨要求或配送中心的送貨計劃，將商品從儲位或其他區域中迅速、準確地揀出，并按照一定方式進行分類、集中，等待配裝送貨的一種作業系統。2.2分揀系統的發展概況傳統的分揀作業是完全通過人工分揀達到揀貨的目的，即通過人工搜索、搬運貨物來完成貨物的提取。這種人工分揀系統，其日常書面文件的制作和查找、人工搬運等浪費了巨大的人力物力，作業效率低下，顯然無法滿足現代化物流配送對速度和準確性的要求。隨著科學技術的飛速發展，分揀系統中開始運用各種各樣的自動化機械設備，計算機控制技術和信息技術成為信息傳遞和處理的重要手段。雖然在多數的分揀系統中，某些作業環節還需要有人工的參與，但作業強度已越來越小，完全由機械完成分揀作業的自動分揀系統也應運而生。現代分揀系統的發展趨勢已逐步向自動化、機械化、智能化演變。在如今的物流配送過程中，科技的革新與應用已經成為提高作業效率和質量的技術保證。現代化的分揀系統逐漸成為物流機械化系統、信息系統以及管理組織系統的有機組合。物流機械化系統主要是各種物流設備的有效組合和配置，信息系統是分揀信息和控制信息等流動的載體，管理組織系統負責設備、人員的調度，控制系統總體的運作模式。計算機控制技術、信息技術以及物流自動化機械成為現代分揀系統的重要組成部分。2.3國內外分揀模式比較通過研究國內外分揀系統應用情況時可以發現，國外的物流配送中心傾向于采用自動化程度很高的分揀系統。而在我國，由于物流業現代化起步晚，分揀系統中人工作業的比例依然很高。國外的物流企業有很多是國家GDP的支柱，譬如鄰國日本，國家本土面積狹小，資源稀少，基本上全靠進口。進口原材料經過國內生產加工再由物流運往國外，這就對物流分揀的要求很高，同時每天大貨量的貨物吞吐也為物流的發展提供了良好的經濟環境，從而造就了日本高自動化、高智能化的物流分揀系統。而反觀國內，雖然我們有東南沿海諸如上海、廣州之類大型外貿城市，但我國的物流行業在國內經濟的地位一直被鋼鐵、冶煉的行業占據，近幾年國務院雖出臺了部分支持物流發展的政策，但國內的物流業依然處于一個弱勢地位，智能化的分揀系統在國內很難見到蹤影，除了郵政和順豐之類這樣的物流業巨頭外，其他的物流企業依然處于人工化的分揀模式，沒有政府的資金支持，物流行業的發展速度將極大地受到限制。3.仿真模型的建立3.1建模案例該模型模擬某小型物流企業的貨物分揀流程。假設該物流企業主要配送五種產品（以箱為單位），其配送的產品類型記為A、B、C、D、E。所有產品都通過分揀傳送帶分揀，然后輸送到各自指定的傳送帶上，最后通過叉車將產品搬運至各自貨架，從而實現產品的分揀和存放。3.2建模過程3.2.1模型描述根據中小型物流企業分揀產品的特點，畫出該物流企業的分揀流程圖：傳送帶貨架傳送帶貨架發生器貨架傳送帶貨架傳送帶傳送帶貨架傳送帶貨架分揀傳送帶處理器暫存區分揀傳送帶處理器暫存區傳送帶貨架傳送帶貨架傳送帶貨架傳送帶貨架各個實體的作用:發生器——定義產品的類型和顏色，決定進入分揀系統的產品；暫存區——進行貨物的暫存;分揀傳送帶——根據客戶或訂單要求進行貨物的分類和分揀；一般傳送帶——對分揀完的貨物進行傳送，然后由叉車運送到各自貨架中；貨架——存放經分揀完畢的貨物。模型流程：在本次模型的運行過程中，發生器總共產生五種臨時實體，服從整數均勻分布，類型值分別為1、2、3、4，5，顏色分別為紅色、藍色、綠色、黃色，橙色，這些產品首先都會進入暫存區。最終，這五種臨時實體將被分別放置到五個貨架相應上，每個貨架都分為10列、10層；每個臨時實體被放置到貨架上的位置是隨機的，每個臨時實體被放置到貨架上的列數和層數都服從整數均勻分布；3.2.2模型的建立本次模擬的仿真模型中有如下實體：一個發生器，一個暫存區，一個處理器，一條分揀傳送帶，五條傳送帶，五個貨架，三輛叉車。然后，根據上述的模型流程圖進行連線，固定實體與固定實體間用“A”連接，固定實體與流動實體間用“S”連接。連線后，得到下圖所示模型：3.2.3模型各參數設置首先，設置發生器的參數。雙擊發生器，彈出如下窗口，然后選擇觸發器項目下的創建觸發按鈕，將臨時實體類型改為duniform(1,5)，這表明系統中有5種不同的產品。隨后，設置分揀傳送帶的參數。選擇臨時實體流項目，設置產品離開傳送帶的退出節點，如下圖的OutputPort1的ExitPoint改為12，OutputPort2的ExitPoint改為14，其他依次類推。同時設置分揀傳送帶的發送條件，使得傳送帶能根據產品的類型將其分揀到指定的傳送帶上，這一步至關重要。接著設置剩余五條普通傳送帶的參數。打開傳送帶參數設置的頁面，選擇臨時實體流，然后勾選使用運輸工具。這么做的目的是使叉車能收到指令到傳送帶上搬運物品。4.模型的實現模型的各個參數設置好后，進行重置，然后按“run”鍵，模型便開始運行了。其運行過程圖如下：在上述圖中，我們可以看到五種產品分別被分到五個貨架當中，即分揀傳送帶成功地對產品進行了分類。該仿真模型較為直觀地模擬了當下眾多中小型物流企業的一般產品分揀流程。5.模型中存在的問題然而，隨著運行時間的增長時，貨架17上竟然出現了多種產品。如下圖所示，貨架17上并不僅僅只有橙色物品，還出現了黃色，藍色，綠色和紅色等應該分揀在前面的傳送帶上的物品。重復多次的運行模型，我發現了模型存在問題的原因：在上述圖片中，隨著模型的運行，傳送帶7，8，9，10上均有物品的堆積，導致最終物品堆積過多，而堆積到分揀傳送帶中，以至于被傳送到傳送帶11上，最終被叉車分揀到貨架17上。同時，我們也可發現當運行時間為3673.8s時，傳送帶11上黃色物品的堆積達到臨界值，即多余的物品即被輸送到下一個傳送帶上。那么，針對于上述模型中出現的問題，下面將進行模型的優化。6.模型的優化問題的產生是由于貨物在傳送帶上發生了積壓，那么針對上述模型所存在的問題，可以提出以下改進策略：策略一：改變三輛叉車的容量，三輛叉車的原始容量為1，而現在改成3。這就意味著叉車期初一次只能運送一件貨物，而現在一次可以運送3件貨物。若只改變一輛叉車的參數，則另外兩輛叉車所運送貨物的容量不變，依然還是會造成溢出。改變叉車的容量之后，我們來運行一下模型。我們發現這次運行過程中，當模型的運行時間達到20000s，即使貨架上的貨物溢出，叉車也能準確無誤地將各類貨物運送到各自的貨架上，而不會出現分揀混亂的狀態。然而，在原來的模型中，當運行時間為3673.8s時，傳送帶11上黃色物品便開始溢出。策略二：改變分揀傳送帶的長度，改變叉車的容量之后，我們來運行一下模型。我們發現這次運行過程中，當模型的運行時間達到20000s，即使貨架上的貨物溢出，叉車也能準確無誤地將各類貨物運送到各自的貨架上，而不會出現分揀混亂的狀態。然而，在原來的模型中，當運行時間為3673.8s時，傳送帶11上黃色物品便開始溢出。策略三：改變發生器的到達時間間隔。模型最初設置的達到時間間隔為exponential（0，10，0),而現在改為exponential（0，20，0)。也就意味著剛開始每個物品進入系統的時間間隔為10s，而現在變成了20s，因此在分揀傳送帶上運行的物體就變少了，這便導致在最后的傳送帶上的物體數量減少，叉車可以來得及將貨物運送到貨架上。如下圖，便是改變發生器的時間間隔使得分揀傳送帶上的物品較最初減少了，這樣使得叉車能及時將傳送帶上的物品搬運到貨架，減緩傳送帶上貨物的擁擠程度。下圖中模型運行了7000s，貨架上的物品分類有序。當然，除了這三種方法外，還可以通過增加叉車的數量等多種方法來解決傳送帶上物品的積壓。通過這個模型的設計和優化，我們也可以看到分揀傳送帶，物品之間的時間間隔，叉車的搬運速率等對分揀的影響。因此在實際的運作過程中，物流企業應合理地協調好各方面的因素，根據企業的實際情況選用適合企業的分揀策略。7.仿真模型分析7.1模型處理器狀態分析下圖是模型的處理器，在模型的運行過程中，我們可以通過記錄器觀察模型的變化，綠色的部分表示模型的處理狀態，而紅色的表示空閑狀態。反復進行實驗的過程中，不難發現最終模型的處理狀態會穩定在90%左右，這針對于這個模型而言，這樣的加工處理速率還是較為高效的。7.2暫存區的狀態分析如圖是模型暫存區的狀態，empty表示產品在暫存器，其未被送到處理器進行處理，而releasing表示產品的釋放，也就是說產品被釋放到處理器進行處理。該兩種狀態的百分比在模型運行中不斷發生改變，而到最后基本恒定，releasing基本恒定在85%，而empty在15%左右。7.3分揀傳送帶的運行分析上圖表示在分揀傳送帶上的前一物體的退出與后一物體的進入狀態。同時，通過觀察該圖表，我們也可大致推測分揀傳送帶上的物品的擁擠情況。上圖主要反映的是分揀傳送帶上物體的等待時間，上圖中的“69”表示物體等待的最長時間。而不同顏色代表不同的等待時間，等待時間的范圍可見在圖表右側。7.4模型的匯總報告分析如下圖，可以清楚的知道各個實體在模型中的狀態，以及物品在各個實體上的停留時間等資料，對實際物流企業的分揀系統研究有一定的指導意義。8.對中小物流企業改進分揀模式的建議通過以上內容，我個人認為目前國內各大大型物流企業，諸如郵政、順豐等物流企業基本實現了分揀系統的自動化，而對于其他的中小型物流企業，譬如安能，四通一達等物流企業，雖然在物流行業也算巨頭，但他們的分揀依然需要靠人工來解決。其主要原因有兩點:一次性投資巨大，先期投入回收慢。自動分揀系統的設備構造復雜，投資和運營成本都很高，必須要有穩定的貨源作保證，或許只有大型的生產型企業或專業的物流公司才有能力投資，小企業則只能望而興嘆。自動分揀系統對商品的外包裝要求非常高。為使大部分商品都能用機械進行自動分揀，需要采取諸如推行標準化包裝、根據分揀商品統一的包裝特性定制分揀機等二次措施。但要讓所有商品的供應商都執行國家的包裝標準是很困難的，定制分揀機又會使硬件成本上升，且越是特別的通用性就越差。因此，對于中小型物流企業來說，建立一個自動化的分揀系統難度很大，在這種情況下，筆者提出以下幾點建議：(1)合理規劃儲位，減少人的移動。分揀效率的提高關鍵還是要縮短操作人員的移動范圍，這就要求在存儲貨物時對倉庫的儲位劃分和通道選擇有較為合理的規劃。傳統的存儲方式是“先進先出，后進后出”，這雖然可以提高出庫的效率，但在分揀處理中無疑是加大了員工的移動距離。所以對儲位來說，我覺得可以依照圖書館管理圖書的方式安排庫位，做到按位置找貨的操作方式，編碼可以依據收貨地點劃分，再依據數量的多少以及體積的大小具體放置，可以讓員工最快的速度找到貨物并分撥出去。(2)壓縮分揀的時間和提高分揀商品的準確性。比如說需要拆零的商品，這類商品耗費的時間比較多，也是最容易出錯的，對這類商品可以規定最小的進貨量，每種拆零的商品都規定最小進貨量，以整箱的1/2,1/4，或者1/8為最小進貨量，讓保管員在有空的時候就把這些拆零的商品按最小規格進行小包裝處理。這種處理方式平時麻煩，但在分揀出庫的時候就可以提高出庫的速度和準確性。(3)采集信息的自動匹配系統，例如11平臺。將貨物的屬性輸入系統，在分揀時只需輸入電子標簽編碼即可自動匹配到所有相關物品的信息，加快分揀速度。具體做法是給商品做一個電子標簽，一個品種一個標簽，一塊標簽大小約是8cmX4cm左右，不算軟件、網絡和安裝調試，目前市場的價格大約在200-500元之間。總投資不大，在電子標簽輸入同種商品的屬性，再進一個該種商品的時候就可以快速的在系統上找到該種商品所在的儲位，提高分揀效率。(4)采用重力式貨架，可以極大地提高空間利用率。這類貨架適用于少品種大批量的同類貨物的存儲，它采取的是先進先出的方式，貨物從高的一端存入，滑至低端，從低端取出。滑道設置有阻尼器，控制貨物滑行速度在可控的范圍內。滑到出口設有分離器，搬運機械可順利取出第一板位置的貨物。(5)定期對操作工進行培訓，逐步提高操作人員對日常操作的熟悉度；加強班組管理，并且實施每天下班前盤庫，對庫存進行盤點，