李細霞

[摘要]運用Flexsim軟件對高?？爝f服務站的布局及運作現狀進行了仿真建模，通過模型運行的結果發(fā)現當前存在的問題，分析問題存在的原因，并提出了改進方案。并對新方案再次運用Flexsim軟件進行仿真，通過模型運行結果驗證了新方案的合理性和效果。

[關鍵詞]Flexsim；快遞服務站；高校學生

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.25.108

1 引 言

隨著電商的普及與人們消費方式的轉變，對快遞行業(yè)的需求呈現井噴增長的趨勢。因為要直接面對最終客戶，客戶體驗十分重要，所以還必須保證實現快速、準確、安全、便捷，體現門到門等快遞獨有的特質。于是物流行業(yè)內出現了“最后一公里”甚至“最后一百米”研究的熱潮。高校校園是最能集中凸顯末端配送問題的地方。如何解決校園快遞流通的“最后一公里”，已經成為高校學生群體的共同期盼，快遞服務站的建設成為智慧校園建設的一部分。而迅速崛起的智能快遞柜在校園快遞市場的爭奪戰(zhàn)中，正成為一股不可忽視的力量。目前全國的許多高校，智能快遞柜在解決快遞“最后一百米”配送瓶頸中扮演著重要的角色。

2 問題描述

華南理工大學廣州學院作為一個擁有2萬名師生人數的高校型社區(qū)，“最后一公里”問題尤其突出。調研報告顯示，每天進入華工進行快遞配送的快遞代理點多達20多家，每天的平均件數也高達2000件以上。該校為了解決校園快遞存在的問題，與遞易（上海）智能科技有限公司（以下簡稱“遞易智能”）合作，建立了校園快遞服務站?？紤]到該校的人口基數及日收發(fā)件數量，采取了智能自提柜與快遞服務站相結合的方式。

該服務站自建成至今，運行效果良好，但仍存在一些問題。比較突出的有：

（1）高峰期的取件排隊擁堵嚴重，學生取件時間一般集中在上午上完課后的中午一個小時內。由于人數多，操作臺有限，取件需要輸入密碼或掃碼，排隊不可避免。

（2）各自提柜的容量不夠平均，加上場地面積的限制，加重了個別柜操作區(qū)的取件擁擠現象。

（3）貨物入柜的操作效率不高，入柜員工作量分配不均。

（4）智能柜不能被充分利用，通過在該服務站實習的學生的統(tǒng)計數據，發(fā)現智能柜的柜格利用率并不高，主要體現在大號柜格有閑置，而小號柜格數量不夠。

3 Flexsim模型的建立

Flexsim是一款功能強大的分析工具，可以幫助對系統(tǒng)設計和運行做出更加明智的決策。使用Flexsim建立3D 計算機模擬系統(tǒng)，可以節(jié)省更多的時間與投資，可以發(fā)現現實系統(tǒng)運行中存在的問題，試探出解決問題的方案，并通過仿真進行方案的驗證。文章擬利用此軟件對該校園快遞服務站的整個運作流程進行現狀仿真，試圖發(fā)現上述所提的問題，并找出問題產生的原因，以便提出改進措施。

3.1 模型總體布局

通過對現場布局的考察，可以利用Flexsim仿真軟件做出該快遞服務站仿真模型的整體布局，在此過程中選取相同或者可以取得相同效果的對象進行設施設備的模擬，同時通過多種連線實現整個運作流程（如圖1所示）。

（1）入庫環(huán)節(jié)的模擬。首先根據現場調查的實際情況按一定比例構造模型整體布局，在場地上布置6 個貨架分別編號為1～6號，然后根據實際情況設立11 個暫存區(qū)。為模擬點單與入庫的操作，布置三個處理器與一個產生快件的發(fā)生器，與入庫的幾個暫存區(qū)進行連接，并增加三名操作員進行點單、分揀及投柜的操作。

（2）取件環(huán)節(jié)的模擬。根據用戶的取件操作，使用托盤承接貨物的方式來模擬這個效果。利用托盤模擬取件的人，并設置6 個處于各個貨架前面的合成器以及與其對應的暫存區(qū)。再將這些實體對象按實際流程連接起來。最后設立一個吸收器將合成好的托盤與快件包裹進行吸收，以模擬學生取件之后離去。

3.2 模型參數設置

完成了上述的模型布局及連線后，各實體對象的參數根據各自的特性以及現狀數據進行設定。

（1）模擬自提柜的各個貨架。設置最大容量，其本身的長寬高根據實際情況進行適當的調整。嚴格按照現狀，設置各個貨架的最大容量如下：1、2、5號貨柜格數：20×9=180；4、6號貨柜格數：20×10=200；3號貨柜格數：8×20=160。同時總的貨物格數是1500 個。

（2）模擬快件到達及取件學生到達的發(fā)生器。根據實際的快件公司送貨情況，第一個發(fā)生器是模擬快件的分批次到達，所以選擇到達時間表的方式以每天第一批快件到來的時間為初始時間設置各批次的時間、種類和數量。用來模擬取件學生的托盤的發(fā)生器也用相同的模式進行設置，但是其產生時間需要根據學生的作息時間進行設置。

（3）模擬流程需要的各暫存區(qū)。該服務站里面的兩個暫存區(qū)由于是模擬搬運小車而設置的，所以它們的最大容量設置為40。由于該服務站的實際空間是有限的，最多的時候也只能在每個柜子前面容納15 個人進行排隊取件，所以將每一個自提柜所對應的暫存區(qū)的最大容納量設置為15。其他5 個暫存區(qū)也做同樣設置。剩下的暫存區(qū)除了屬于節(jié)點的要跟多個對象進行連接之外，其他的都不需要做過多的設置。而作為節(jié)點的暫存區(qū)需要在出口的地方設置成隨機分配。

（4）模擬各操作的處理器。首先是點單環(huán)節(jié)的處理器，由于一般的點單速度是300 個/小時每人，也就是平均是每12 秒1 單，而在實際情況中，一般會先由兩個人進行點單，點完一半之后再由一個人進行點單，另一個人進行投柜，通過調查統(tǒng)計，得到平均速度為8 秒/單。然后是作為配送環(huán)節(jié)的處理器，根據實地調查，平均速度是1 小時能夠入柜312件/每人，即11.5 秒/件。而當點單過一半之后，另一個人會過來幫忙投柜，投柜的平均速度為20秒/件。

（5）模擬取件的合成器：通過實地調查，學生取件的耗時大都是在15～25 秒，將合成器的工作時間設置為平均值20 秒。endprint

在經過以上的參數設置之后，可以進行模型的運行以及數據分析了。

3.3 仿真運行結果分析

以24 小時作為一個周期，針對單個周期進行運作，將停止時間設置為86400，模型運行結束后，導出模型的運行結果數據統(tǒng)計表?？梢缘玫礁鱾€實體對象的輸入量、輸出量、平均容量、空閑時間、處理時間和堵塞時間等。

通過模型運行過程中的觀察及運行結束后統(tǒng)計數據的分析，我們很快發(fā)現了上文提及的該快遞服務站運行現狀的三個重要問題：取件高峰期堵塞嚴重；各柜容量存在較大差異；操作員工作量分配不均。

接下來將會針對這三個問題提出優(yōu)化思路并對優(yōu)化方案進行仿真驗證（至于各智能柜的不同規(guī)格的柜格比例問題，因為已經跟遞易智能方的負責人了解過，這個比例是經過很多調查和數據收集而設置的，目前各高校都一樣，不會更改。所以本次仿真優(yōu)化不涉及）。

4 優(yōu)化方案及其仿真

4.1 優(yōu)化思路

（1）取消點單環(huán)節(jié)的模擬，并將兩個處理器的處理時間都設置為11.5 秒，表示兩個入柜員的工作都變成了單一的入柜作業(yè)，作業(yè)的量與內容完全相同。

（2）將1 號自提柜和6 號自提柜移動到外場地，并將場外兩個柜子的合成器和暫存區(qū)也移動到場地外面，同時根據場外的空間面積估算，將兩個場外暫存區(qū)的最大容量設置為30。

（3）由于移出了1號柜和6號柜，場內各柜的容量相等，將四個暫存區(qū)的最大容量都設置為20。

（4）根據計算，在簡化取件的程序以及加快取件服務器的運行速度之后，取件的耗時將會降低為原來的70%，所以將合成器的合成時間都設置為20×70%=14秒。

4.2 優(yōu)化模型的運行結果分析

在對原模型進行了以上的改進設置之后，運行優(yōu)化方案的模型并將需要的結果數據導出?？梢缘贸鋈鐖D3所示的排隊擁堵較為嚴重這一問題的數據對比（左邊為優(yōu)化后，右邊為優(yōu)化前）。

可以看出，優(yōu)化后的6 個自提柜前暫存區(qū)的實體為零的平均時間為（40176+40386+40215.92+39814.4+40169.37+40666）/6=40238秒，而現狀的實體為零的平均時間為（39280+39380+39300+39000+39140+38940）/6=39173秒。優(yōu)化方案比原方案各個暫存區(qū)的實體為零的時間增加了40238-39173=1065 秒。并且在各個取件模塊滿載的情況下，只需要1352×20/6=4506秒便能將全部的件取完，而現狀方案的時間需要86400-39173=47227秒。

接下來我們分析新的布局下各個自提柜的平均容量的問題。我們用扇形圖展示6 個自提柜的平均用量，新舊方案的各柜平均容量如圖4所示（左邊為優(yōu)化后，右邊為優(yōu)化前）。

通過對比可以看出，問題較為嚴重的貨架6 的容量已經跟其他自提柜持平。而貨架1 由于本身是容納量最大的貨柜，所以平均容量出現21%的數值是在正常范圍的。

最后是優(yōu)化后的工作人員的工作量以及人力資源的利用情況分析。通過模型運行數據得出優(yōu)化方案的模擬兩個入柜員的處理器的加工時間基本相同。并且由于減少了點單的環(huán)節(jié)，直接減少了一個人力，改進的效果也是比較顯著的。

5 結 論

在進行長期的實地調研，收集各種數據資料后，利用Flexsim軟件進行該快遞服務站的現狀仿真，發(fā)現問題，提出了幾點可行的改進意見。并通過優(yōu)化方案的仿真結果驗證了優(yōu)化方案的效果。

參考文獻：

[1] 周子一，趙小勇，董瑞娟.基于Flexsim的某高校快遞聯盟服務站分揀系統(tǒng)仿真[J].物流技術，2015，34（14）.

[2] 方娜.基于Flexsim的蘇果馬群配送中心作業(yè)流程優(yōu)化研究[D].南京：南京大學，2013.

[3] 曾穩(wěn)靜.高校校園物流快遞模式探析[J].現代商業(yè)，2014（27）.

[4] 張李威.基于Flexsim的物流倉儲中心系統(tǒng)仿真與優(yōu)化[D].武漢：湖北大學，2014.

[5] 楊華，曾德慧.高校校園內電子商務下的物流研究[J].物流科技，2007，30（2）.endprint