王志強(qiáng)，李曉東

（1.山東科技大學(xué) 交通學(xué)院，山東 青島 266071；2.臨沂大學(xué) 物流商貿(mào)研究院，山東 臨沂 276000）

1 引言

物流業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，十九大報(bào)告指出物流園區(qū)已經(jīng)初具規(guī)模，物流企業(yè)集群效應(yīng)初顯，對(duì)打造新一代物流倉(cāng)促提出了新的要求，要求各大上市物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)兼并重組與聯(lián)盟合作致力打造智慧倉(cāng)儲(chǔ)，是倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)綠色化、智慧化、大型化、自動(dòng)化，更好地發(fā)揮重要關(guān)鍵樞紐作用。

倉(cāng)儲(chǔ)是物流業(yè)的重要功能之一。倉(cāng)庫(kù)是集中反映工廠物資活動(dòng)狀況的綜合場(chǎng)所，是連接生產(chǎn)、供應(yīng)、銷售的中轉(zhuǎn)站，是對(duì)促進(jìn)生產(chǎn)提高效率起著重要的輔助作用。有很多學(xué)者對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)效率問(wèn)題開(kāi)展研究，并取得了較好的研究成果。

羅興榮（2017）在《基于Flexsim 物流仿真的倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)》中利用Flexsim 仿真軟件對(duì)某倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行仿真模擬得到“瓶頸”，進(jìn)而針對(duì)“瓶頸”提出改進(jìn)優(yōu)化的策略，但沒(méi)有進(jìn)行優(yōu)化后的仿真建模分析，仿真優(yōu)化有待進(jìn)一步研究。趙凌興、仲梁維（2018）在《基于Flexsim的智能倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化仿真》中針對(duì)巷道堆垛機(jī)效率低的問(wèn)題，提出了四向穿梭車的改進(jìn)方案并通過(guò)Flexsim 建模仿真及仿真數(shù)據(jù)分析，驗(yàn)證了方案的可行性，但僅僅對(duì)巷道堆垛機(jī)的效率問(wèn)題進(jìn)行分析，未考慮貨位分配及貨物出庫(kù)順序等優(yōu)化因素，具有一定的局限性。魏蘭、秦?cái)⒈?、孟令廣（2018）在《基于Flexsim的物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)仿真與建?！分欣肍lexsim 對(duì)物流倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)模塊化建模仿真，著重研究了某物流中心規(guī)劃問(wèn)題并提供了有價(jià)值的數(shù)據(jù)依據(jù)。

參考上述文獻(xiàn)，為了避免盲目的調(diào)整設(shè)備參數(shù)及設(shè)備數(shù)量，利用Flexsim進(jìn)行建模仿真，可以科學(xué)有效的找到倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)存在的問(wèn)題。本文中首先對(duì)A公司倉(cāng)儲(chǔ)中心進(jìn)行優(yōu)化前的建模仿真數(shù)據(jù)分析，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題，并針對(duì)存在的問(wèn)題提出調(diào)整設(shè)備數(shù)量和參數(shù)的改進(jìn)方案，然后對(duì)改進(jìn)后的方案進(jìn)行建模仿真及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，通過(guò)改進(jìn)前和改進(jìn)后的數(shù)據(jù)比較分析得出，驗(yàn)證改進(jìn)后的方案是否有效提高了A公司倉(cāng)儲(chǔ)中心的倉(cāng)儲(chǔ)效率。

2 Flexsim相關(guān)介紹

Flexsim是一套集計(jì)算機(jī)三維圖像處理技術(shù)、仿真技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)處理為一體，為制造、物流等領(lǐng)域服務(wù)的軟件產(chǎn)品。運(yùn)用Flexsim 系列仿真軟件，可在計(jì)算機(jī)內(nèi)建立研究對(duì)象的系統(tǒng)三維模型，然后對(duì)模型進(jìn)行各種系統(tǒng)分析和工程驗(yàn)證，最終獲得優(yōu)化設(shè)計(jì)和改造方案，提高中標(biāo)率；驗(yàn)證物流項(xiàng)目的可行性；提供改善和管理的基本數(shù)據(jù)，降低運(yùn)營(yíng)成本。

隨著Flexsim軟件的不斷改進(jìn)和升級(jí)，F(xiàn)lexsim已經(jīng)擁有20 余種基本控件的標(biāo)準(zhǔn)版控件庫(kù)，主要應(yīng)用于制造業(yè)、物流業(yè)、醫(yī)療業(yè)、先進(jìn)國(guó)防戰(zhàn)略仿真、航天制程仿真等大型研究領(lǐng)域。Flexsim 可提供提供BasicFR和BasicTE 兩種自定義控件供用戶創(chuàng)建自定義控件。和Arena、Promodel、Witness、Automod 等物流仿真軟件相比，F(xiàn)lexsim 使用自定義的FlexScript 腳本語(yǔ)言，更有利于入門新手理解掌握自定義腳本語(yǔ)言。

3 改進(jìn)前Flexsim建模實(shí)體介紹

3.1 主要設(shè)備

對(duì)M 公司倉(cāng)儲(chǔ)仿真時(shí)，F(xiàn)lexsim 既可以使用實(shí)體庫(kù)中臨時(shí)實(shí)體，又可以導(dǎo)入自己建模所需要的三維實(shí)體。倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)體設(shè)備與Flexsim實(shí)體庫(kù)中實(shí)體元素對(duì)應(yīng)關(guān)系見(jiàn)表1。

表1 M公司倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)設(shè)備與Flexsim實(shí)體庫(kù)中仿真實(shí)體對(duì)應(yīng)對(duì)象

Flexsim實(shí)體庫(kù)對(duì)應(yīng)元素產(chǎn)生作用如圖1所示。

圖1 Flexsim實(shí)體庫(kù)對(duì)應(yīng)元素產(chǎn)生作用

3.2 仿真過(guò)程主要設(shè)備相關(guān)參數(shù)簡(jiǎn)介

（1）貨物：發(fā)生器服從每5s產(chǎn)生一個(gè)貨物的指數(shù)（exponential）分布，產(chǎn)生兩種不同類型的貨物（紅色為類型1貨物，綠色為類型2貨物）。

（2）暫存區(qū)：暫存區(qū)1、暫存區(qū)2、暫存區(qū)3的最大容量分別為50件，50件，100件。

（3）處理器：處理器1 和處理器2 的預(yù)置時(shí)間分別為0s，檢驗(yàn)時(shí)間分別為10s，處理容量為每次處理1件貨物。

（4）叉車：一次可以搬運(yùn)2 件貨物，加速、最大速度、減速分別為1m/s2,2m/s,1m/s，裝載時(shí)間和卸載時(shí)間分別為1s，1s。

（5）堆垛機(jī)：堆垛機(jī)前叉容量為1件，升降速度為1m/s,最大速度為2m/s,貨叉廚師高度為3m，拉伸速度為1m/s，裝載時(shí)間和卸載時(shí)間分別為0s，0s，模型運(yùn)行1 000s之前（包含1 000s），連續(xù)作業(yè)。

（6）貨架：4個(gè)立體貨架，貨架的貨架傾斜量為0，每個(gè)貨架一共10層和10列，一共有100個(gè)貨格，最大容量為100件。

（7）傳送帶：容量為10件貨物，運(yùn)行速度為1m/s。

4 改進(jìn)前Flexsim 入庫(kù)流程仿真及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

4.1 M公司貨物入庫(kù)流程

M 公司貨物進(jìn)庫(kù)有兩種不同的產(chǎn)品，貨物到達(dá)倉(cāng)庫(kù)后進(jìn)行卸貨到暫存區(qū)1和暫存區(qū)2，然后通過(guò)處理器1和處理器2對(duì)貨物進(jìn)行檢驗(yàn)分揀，不合格的貨物將被放置到暫存區(qū)3，合格的貨物將放置到暫存區(qū)2，最后合格的類型1貨物堆垛到1號(hào)貨架和2號(hào)貨架上，合格的類型2 貨物堆垛到3 號(hào)貨架和4 號(hào)貨架上。M公司倉(cāng)儲(chǔ)中心貨物入庫(kù)流程圖如圖2所示。

圖2 M公司貨物入庫(kù)流程圖

4.2 改進(jìn)前Flexsim入庫(kù)流程仿真建模

根據(jù)M公司倉(cāng)儲(chǔ)中心貨物入庫(kù)流程進(jìn)行改進(jìn)前的仿真建模，得到的結(jié)果分別如圖3和圖4所示。

圖3 改進(jìn)前倉(cāng)儲(chǔ)中心flexsim設(shè)備布局

圖4 改進(jìn)前flexsim仿真建模運(yùn)行圖

說(shuō)明：圖4 中貨架1 和貨架2 存儲(chǔ)的是產(chǎn)品1，貨架3和貨架4存儲(chǔ)的是產(chǎn)品2（顏色不進(jìn)行區(qū)分）。

改進(jìn)前的仿真實(shí)體元素簡(jiǎn)介，見(jiàn)表2。

表2 改進(jìn)前仿真實(shí)體元素簡(jiǎn)介

4.3 模型運(yùn)行結(jié)果數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析

Flexsim 仿真模型運(yùn)行后得到以下統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，見(jiàn)表3-表7。

表3 貨架存儲(chǔ)能力

從表3中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析得出貨架1和貨架2的貨物平均存放時(shí)間2 441.52s，貨架3和貨架4的貨物平均存放時(shí)間2 112.12s，263件貨物的平均存放時(shí)間低于3 600s，發(fā)生器共產(chǎn)生500件貨物，有效率（貨物已經(jīng)存放在貨架上）僅為52.6%，無(wú)效率（貨物未存放在貨架上）為47.4%，說(shuō)明存放水平低，輸出到貨架的貨物不能滿足貨架的最大存放量。貨架1、貨架2及貨架3、貨架4的貨物存放平均間隔時(shí)間分別為27.15s、27.35s，時(shí)間間隔長(zhǎng)，說(shuō)明堆垛機(jī)拉升速度慢，導(dǎo)致貨物在輸送帶堆積。

表4 處理器、叉車、傳送帶效率

通過(guò)表4統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表明處理器1和處理器2的利用率和閑置率分別為42.78%、57.22%和30.56%、69.44%，數(shù)據(jù)表明處理器加工時(shí)間短，加工容量小，導(dǎo)致貨物在暫存區(qū)1、暫存區(qū)2堆積。

表5 叉車效率

表5 中對(duì)叉車1 的利用率及閑置率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)說(shuō)明叉車閑置率為45.37%，閑置率過(guò)高，搬運(yùn)速度慢，搬運(yùn)路徑占用時(shí)間長(zhǎng)，導(dǎo)致貨物在暫存區(qū)3堆積。

表6 傳送帶效率

根據(jù)表6 傳送帶效率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)得出傳送帶基本處于貨物滿占的狀態(tài)，說(shuō)明堆垛機(jī)數(shù)量和參數(shù)設(shè)置不恰當(dāng)，導(dǎo)致叉車無(wú)法連續(xù)作業(yè)，叉車閑置率高。

表7 暫存區(qū)堆積狀態(tài)

通過(guò)對(duì)暫存區(qū)狀態(tài)的主要指標(biāo)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可以看出暫存區(qū)3 平均貨物堆積量大于暫存區(qū)1 和暫存區(qū)2的貨物平均堆積量，數(shù)據(jù)表明由于堆垛機(jī)拉升速度慢，導(dǎo)致貨物在輸送帶堆積，進(jìn)而導(dǎo)致叉車未連續(xù)作業(yè)，貨物堆積在暫存區(qū)3 無(wú)法處理，隨著時(shí)間的累計(jì)，暫存區(qū)3貨物堆積數(shù)量越來(lái)越多，堆積問(wèn)題嚴(yán)重。

5 模型改進(jìn)后Flexsim 入庫(kù)流程仿真及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

通過(guò)以上統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析表明兩個(gè)貨物處理器的處理速度慢，導(dǎo)致貨物在暫存區(qū)1、暫存區(qū)2堆積，因此增加一臺(tái)處理器進(jìn)行調(diào)試。輸送帶1 的利用率為100%，表明輸送帶1 整體運(yùn)行過(guò)程中處于滿負(fù)荷狀態(tài)，需要增加一條輸送帶進(jìn)行調(diào)試。新增一條輸送帶，貨物檢驗(yàn)速度加快，叉車裝載量有限，而且叉車?yán)寐试跒楦倪M(jìn)模型前利用率已經(jīng)達(dá)到54.63%，因此如果共同搬運(yùn)暫存區(qū)3和暫存區(qū)5的貨物，會(huì)使貨物再次在暫存區(qū)3、暫存區(qū)5堆積，因此增加一臺(tái)叉車調(diào)試。

5.1 模型改進(jìn)后設(shè)備參數(shù)和設(shè)備數(shù)量

5.1.1 設(shè)備數(shù)量調(diào)整。

（1）增加一個(gè)貨物處理器3；

（2）增加一條貨物輸送帶2；

（3）增加一臺(tái)叉車2。

5.1.2 設(shè)備參數(shù)調(diào)整?；谝陨蠑?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，現(xiàn)對(duì)Flexsim模型中設(shè)備重新調(diào)整參數(shù)。

（1）處理器1、處理器2、處理器3 調(diào)整處理時(shí)間分別為12s、10s、12s；

（2）兩條輸送帶調(diào)整運(yùn)行速度同為5m/s；

（3）兩臺(tái)叉車設(shè)置容量為2件；

（4）堆垛機(jī)設(shè)置拉升速度為10m/s。

5.2 模型改進(jìn)后Flexsim建模布局及運(yùn)行結(jié)果

經(jīng)過(guò)模型改進(jìn)后的Flexsim 建模布局如圖5 所示。

圖5 模型改進(jìn)后Flexsim建模布局平面

改進(jìn)后Flexsim仿真運(yùn)行結(jié)果，如圖6所示。

圖6 改進(jìn)后模型運(yùn)行結(jié)果

說(shuō)明：圖6 中貨架1 和貨架2 存儲(chǔ)的是產(chǎn)品1，貨架3和貨架4存儲(chǔ)的是產(chǎn)品2（顏色不進(jìn)行區(qū)分）。改進(jìn)后的仿真實(shí)體元素簡(jiǎn)介，見(jiàn)表8。

表8 改進(jìn)后仿真實(shí)體元素簡(jiǎn)介

5.3 模型改進(jìn)后運(yùn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及分析

改進(jìn)后Flexsim仿真模型運(yùn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，見(jiàn)表9-表13。

表9 貨架儲(chǔ)存能力

表10 處理器效率

表12 傳送帶效率

表13 暫存區(qū)堆積狀態(tài)

根據(jù)優(yōu)化后的貨架、叉車、傳送帶、暫存區(qū)狀態(tài)及效率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以說(shuō)明暫存區(qū)貨物積壓?jiǎn)栴}得到解決，提高了出庫(kù)效率叉車1 和叉車2 空閑率降低，利用率分別達(dá)到了85.62%和90.76%,搬運(yùn)效率得到提高，叉車得到充分利用，與未優(yōu)化的仿真模型相比，叉車1的利用率及叉車2的利用率較未改進(jìn)前的模型都有所提高，處理器1、處理器2以及處理器3利用率也分別明顯提高到了78.83%、85.98%和79.57%，通過(guò)以上分析得出改進(jìn)后的優(yōu)化方案是可行的并且有效的提高了M公司倉(cāng)儲(chǔ)中心貨物入庫(kù)效率，為M 公司倉(cāng)儲(chǔ)中心倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備的規(guī)劃及參數(shù)提供了有價(jià)值的參考數(shù)據(jù)。

6 結(jié)論

本文進(jìn)行了基于Flexsim的M公司入庫(kù)仿真優(yōu)化研究，將系統(tǒng)建模和仿真技術(shù)應(yīng)用到倉(cāng)儲(chǔ)物流的應(yīng)用以及規(guī)劃中，針對(duì)M 公司倉(cāng)儲(chǔ)中心貨物入庫(kù)流程存在的問(wèn)題進(jìn)行Flexsim仿真建模并通過(guò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，運(yùn)行數(shù)據(jù)表明調(diào)整設(shè)備數(shù)量及參數(shù)的方案優(yōu)化了M公司倉(cāng)儲(chǔ)效率。

基于Flexsim的建模仿真能夠最真實(shí)的模擬倉(cāng)儲(chǔ)流程的設(shè)備運(yùn)行情況，能夠更真實(shí)地體現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備運(yùn)行的合理性，為降低倉(cāng)儲(chǔ)成本，提高倉(cāng)儲(chǔ)效率、收益并提供有價(jià)值的方案。本文主要是對(duì)傳統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)倉(cāng)儲(chǔ)效率優(yōu)化進(jìn)行仿真研究，未涉及倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，具有一定的局限性，下一步將繼續(xù)研究倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)學(xué)優(yōu)化模型結(jié)合Flexsim 仿真的倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化方案，縮小倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化的局限性，準(zhǔn)確找出問(wèn)題出現(xiàn)的環(huán)節(jié)，精準(zhǔn)修正，避免人力物力浪費(fèi)，提高倉(cāng)儲(chǔ)效率，降低倉(cāng)儲(chǔ)成本，為倉(cāng)儲(chǔ)優(yōu)化提供有價(jià)值的方案。