文/劉芷均 李琪

本文基于Flexsim仿真技術(shù)，以某公司化妝品倉庫為研究對(duì)象，首先分析人工倉現(xiàn)狀問題，運(yùn)用Flexsim 仿真軟件對(duì)人工倉進(jìn)行仿真建模，通過運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析人工倉的運(yùn)行效率；再對(duì)智能倉仿真建模，并分析其運(yùn)行效率；最后對(duì)比人工倉與智能倉的運(yùn)行數(shù)據(jù)。驗(yàn)證方案合理性，提高某公司化妝品倉庫整體運(yùn)行效率。

一、引言

隨著時(shí)代的發(fā)展，智能倉在現(xiàn)代化高速發(fā)展的物流時(shí)代中占據(jù)著重要的地位。訂單轉(zhuǎn)變?yōu)樾∨俊⒋箢l次，商品供應(yīng)也隨之形成少批量、多品種的特點(diǎn)。減少智能倉作業(yè)的作業(yè)成本，提高智能倉運(yùn)行效率，對(duì)于整個(gè)物流系統(tǒng)的效率提高有相當(dāng)重要的意義。在倉儲(chǔ)物流中，“貨到人”與“人到貨”是指兩種不同的揀選方式。貨到人是指在通過自主移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化揀選的場(chǎng)景下，即由自主移動(dòng)機(jī)器人背負(fù)著貨架或揀選貨箱運(yùn)送至固定揀選工作臺(tái)，員工在固定工作臺(tái)進(jìn)行揀選工作，具有揀選效率提升、勞動(dòng)強(qiáng)度降低的優(yōu)點(diǎn)。貨到人系統(tǒng)最初主要應(yīng)用于圖書、醫(yī)藥等存儲(chǔ)小型物品的行業(yè)，隨著電商企業(yè)的發(fā)展，逐漸在電商行業(yè)應(yīng)用[1]。將Flexsim 建模仿真軟件運(yùn)用到物流行業(yè)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均有較深入的研究，大量應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了Flexsim 建模仿真的可行性和有效性[2]。本文基于Flexsim仿真軟件實(shí)現(xiàn)AGV“貨到人”揀選模式建模。

二、研究背景

智能倉儲(chǔ)可通過多種自動(dòng)化和互聯(lián)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。這些技術(shù)協(xié)同工作以提高倉庫的生產(chǎn)率和效率，最大限度地減少人工數(shù)量，同時(shí)近幾年來，隨著消費(fèi)者對(duì)于貨物快速到達(dá)的需求的增加，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了同個(gè)城市貨物當(dāng)天到達(dá)的快速物流需求，不僅僅可以在物流運(yùn)輸?shù)乃俣壬线M(jìn)行提升，還可以在倉庫進(jìn)行升級(jí)，提高貨物在倉庫內(nèi)的流轉(zhuǎn)，提高整個(gè)倉庫的運(yùn)行效率減少錯(cuò)誤。利用Flexsim仿真建模軟件，將人工倉升級(jí)為智能倉，將人工倉的“人到貨”模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄軅}的“貨到人”模式，以此來提高整體的運(yùn)行效率。

三、某公司人工倉現(xiàn)狀

1.分揀及分撥中心老舊化嚴(yán)重問題。某公司主打化妝品，隨著時(shí)代的更新，倉庫已經(jīng)無法適應(yīng)現(xiàn)代化高速的物流時(shí)代。倉庫內(nèi)還選用人工搬運(yùn)貨物的問題。貨物流轉(zhuǎn)運(yùn)行效率低，超負(fù)荷的工作量、反復(fù)的分揀操作導(dǎo)致揀貨人員的工作熱情急劇下降，從而影響了倉庫內(nèi)的整體運(yùn)行效率。2.叉車及工作人員利用率低問題。運(yùn)用叉車來進(jìn)行貨物的上架及下架的搬運(yùn)，易產(chǎn)生叉車?yán)寐实?，造成了貨物在貨架的堆積，當(dāng)新貨物到達(dá)后，前一批次的貨物未完全進(jìn)行下架，從而產(chǎn)生更多的貨物積壓在貨架上，導(dǎo)致整體運(yùn)行效率低。

四、基于Flexsim仿真軟件的建模仿真

建立3D虛擬仿真系統(tǒng)有助于發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)運(yùn)行中存在的問題，幫助對(duì)現(xiàn)實(shí)物流系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行做出明智的決策[3]。通過不斷修改3D模型參數(shù)并進(jìn)行仿真可以試探出解決問題的方案，并通過仿真對(duì)方案進(jìn)行驗(yàn)證[4]。本文利用Flexsim軟件方便用戶建模，且省時(shí)省投資[5]。

1.構(gòu)建模型布局（預(yù)先定義長(zhǎng)度單位為米，時(shí)間單位為秒）

通過數(shù)據(jù)搜集建立模型時(shí)，對(duì)于工作人員的休息，機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障，以及管理不當(dāng)?shù)葐栴}都不做考量。對(duì)所要建立的模型進(jìn)行簡(jiǎn)化處理。本模型用一個(gè)AGV小車載有10個(gè)貨物，仿真模擬10個(gè)貨架，即現(xiàn)實(shí)中10次AGV“貨到人”揀選模式。根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)利用Flexsim仿真軟件，創(chuàng)建模型布局，如圖1所示。

圖1 某公司人工倉仿真布局圖

圖2 人工倉叉車?yán)寐?/p>

2.定義系統(tǒng)流程邏輯

人工倉一共有兩種貨架，重型貨架及輕型貨架，貨物到達(dá)站臺(tái)后，通過傳送帶送至?xí)捍鎱^(qū)等待檢驗(yàn)品類及規(guī)格；將檢驗(yàn)完畢的貨物送至等待區(qū)，等待與托盤相結(jié)合，結(jié)合后的貨物等待上架；下架后的貨物經(jīng)過打包臺(tái)打包后，送至分撥中心；將初步分撥后的貨物送至合成器處進(jìn)行建包，每10個(gè)貨物建成一個(gè)包；建包后通過傳送帶將包裹運(yùn)送到不同的暫存區(qū)進(jìn)行裝車，貨物離開分撥中心。

3.編輯系統(tǒng)對(duì)象（實(shí)體）參數(shù)

（1）快件到達(dá)的時(shí)間序列設(shè)置。在貨物入庫時(shí)，工作人員把卸貨的時(shí)間定為貨物的入庫時(shí)間，根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)得出貨物到達(dá)的時(shí)間情況為每4小時(shí)到達(dá)一次。分揀中心正常工作14小時(shí)，每4小時(shí)到達(dá)一批貨物，按照時(shí)間表來完成貨物的到達(dá)，分別為第0秒時(shí)到達(dá)第一批貨物，第14400秒時(shí)到達(dá)第二批貨物，第28800秒時(shí)到達(dá)第三批貨物，每批貨物均為4000件，因此一共到達(dá)貨物12000件。（2）模擬流程的暫存區(qū)、檢驗(yàn)區(qū)及上架設(shè)置?？捎玫拇娣艛?shù)量為100000個(gè)貨物。選擇使用運(yùn)輸工具，輸出端口為隨機(jī)輸出。Processor1-4檢驗(yàn)時(shí)間一般平均為30秒每個(gè)貨物，Processor5-8檢驗(yàn)時(shí)間一般平均為20秒每個(gè)貨物。Processor9-12檢驗(yàn)時(shí)間一般平均為25秒每個(gè)貨物。分揀中心重型貨架的貨物上貨架時(shí)使用叉車進(jìn)行上架，貨物采取整托上架的形式，加工時(shí)間一般平均為20秒每托貨物。分撥中心進(jìn)行初步建包，每10個(gè)貨物合成一個(gè)包裹。重型貨架設(shè)置貨架的屬性為：層數(shù)10，層高1米，列數(shù)10，列寬2米。輕型貨架設(shè)置貨架的屬性為：層數(shù)4，層高1米，列數(shù)10，列寬2米。（3）模擬流程的分撥中心參數(shù)設(shè)置。分解器加工時(shí)間為20秒每托貨物。建包后的貨物經(jīng)過決策點(diǎn)，根據(jù)不同地點(diǎn)送至不同的暫存區(qū)，所以設(shè)置一個(gè)決策點(diǎn)，決策點(diǎn)的作用是不同地區(qū)的貨物到達(dá)不同的暫存區(qū)，由人工從傳送帶上取貨。

4.模型仿真及結(jié)果分析

因?yàn)樵贔lexsim軟件仿真模型的過程中，需要對(duì)模型中的每一個(gè)實(shí)體進(jìn)行監(jiān)控。

由圖所示，人工倉的叉車?yán)寐?，通過上圖可知，上架叉車Transport1-Transport4中Transport1與Transport4利用率分別在2.05% 和11.16% ，Transport2-Transport3與 Transport5-Transport6利用率分別在64.91%、59.58%、68.52%、69.21%，通過數(shù)據(jù)表明叉車并未完全得到充分利用，叉車的使用不均勻。貨架的吞吐量是一個(gè)重要的指標(biāo)，貨架的吞吐量不僅僅表示貨架的吞吐能力，而且也能說明整個(gè)倉庫的負(fù)載能力。人工倉貨架整體吞吐量在6705，接近50%的貨物未進(jìn)入倉庫，因此也說明人工倉整體運(yùn)行效率較低。

5.模型仿真優(yōu)化

通過仿真運(yùn)行，對(duì)模型進(jìn)行修改，將人工倉升級(jí)為智能倉，將重型及輕型貨架更換成自動(dòng)堆垛機(jī)系統(tǒng)。貨物的下架揀選由原本的“人到貨”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤柏浀饺恕蹦Ｊ健；谇拔?，升?jí)后的倉庫有作業(yè)單位的變化，增加了自動(dòng)堆垛機(jī)系統(tǒng)（AS/RS系統(tǒng)），減少了叉車及對(duì)貨物進(jìn)行上架和下架的工作人員；貨物上架及下架采用自動(dòng)堆垛機(jī)（AS/RS），取消叉車及人工的上架和下架模式，下架后的貨物采用AGV進(jìn)行揀選，仿真模擬完成“貨到人”形式。圖3為優(yōu)化后仿真模型

圖3 優(yōu)化后仿真布局

圖4 AGV“貨到人”物理模型

假設(shè)一個(gè)倉庫中擁有N個(gè)貨架，M 個(gè)揀貨員，完成100單的揀選需要用時(shí)10分鐘。“貨到人”模式可以簡(jiǎn)化為1個(gè)AGV機(jī)器人和1個(gè)貨架的組合到達(dá)一個(gè)揀貨工作人員位置，在整個(gè)倉庫中，進(jìn)行N個(gè)循環(huán)。

本模型中“貨到人”模式，模擬的是AGV“貨到人”的形式，設(shè)置AGV最外圈揀選路徑，揀貨工作人員位置設(shè)置揀貨工作人員，在Flexsim仿真模型運(yùn)行中，F(xiàn)lexsim 仿真軟件模擬的是貨物在倉庫內(nèi)的流通的過程，因此本模型貨架不能夠在模型運(yùn)行過程中體現(xiàn)出AGV將貨架馱起這一形式，使用TaskExecuter作為AGV，路徑上設(shè)置10個(gè)ControlPoint作為卸貨點(diǎn)，以此來仿真模擬揀貨工作人員，從而形成在Flexsim 仿真模型中1個(gè)TaskExecuter后面帶著10個(gè)貨物，到達(dá)10個(gè)ControlPoint的現(xiàn)象，以此來完成揀選。在此模型中可以簡(jiǎn)化為1個(gè)AGV和N個(gè)貨架的組合，在整個(gè)倉庫中進(jìn)行M 個(gè)循環(huán)，以此來完成本模型中“貨到人”揀選模式。

綜上，本模型中一共設(shè)計(jì)了四條AGV“貨到人”揀選路線，四條路線都是相同的內(nèi)部邏輯，從現(xiàn)實(shí)生活中1個(gè)AGV和1個(gè)貨架，進(jìn)行N個(gè)循環(huán)，轉(zhuǎn)變?yōu)镕lexsim 仿真模型中，1個(gè)AGV和N個(gè)貨架，進(jìn)行M 個(gè)循環(huán)。其中一個(gè)AGV“貨到人”物理模型如上圖所示。

通過表1所示，人工倉庫及智能倉庫輸入均為12000，人工倉輸出值為6060，智能倉輸入值為10900。說明人工倉總體運(yùn)行效率為50.5%，智能倉總體運(yùn)行效率為90.8%，倉庫升級(jí)后整體運(yùn)行效率提升40.3%。智能倉庫吞吐量是11950，因此通過計(jì)算，智能倉庫的吞吐量提升了43.9%。吞吐量的提升，大大說明了智能倉庫中的自動(dòng)堆垛機(jī)在現(xiàn)代環(huán)境下比人工倉庫中采用叉車及工作人員上架及下架的效率高，機(jī)械化的自動(dòng)堆垛機(jī)系統(tǒng)與叉車及工作人員相比，在一定程度上占據(jù)了優(yōu)勢(shì)。根據(jù)倉庫分撥前等待區(qū)對(duì)比分析報(bào)告表，人工倉輸出值為6203；智能倉輸出值為10979。能夠說明智能倉庫中分撥前等待區(qū)上一環(huán)節(jié)的AGV“貨到人”形式的運(yùn)行效率，對(duì)比人工倉中由人工進(jìn)行揀選打包等環(huán)節(jié)的運(yùn)行效率提高了43.7%。本模型仿真模擬一天運(yùn)行14小時(shí)，現(xiàn)實(shí)生活中AGV的使用，能夠連續(xù)24h全天候的工作,夜間也可進(jìn)行無人化的作業(yè),減少了人力的操作,同時(shí)還避免了由于人工疏忽而導(dǎo)致的不必要的損失。AGV小車的自動(dòng)化搬運(yùn)系統(tǒng)也優(yōu)化了整個(gè)工藝流程，從而提高整體的運(yùn)行效率。

表1 倉庫總體數(shù)據(jù)對(duì)比分析報(bào)告表

五、結(jié)論

本文基于Flexsim 仿真以某公司化妝品倉庫為例，為解決人工倉工作人員超負(fù)荷、整體運(yùn)行效率低等問題，進(jìn)行了Flexsim 的仿真分析研究，對(duì)人工倉進(jìn)行仿真建模以及運(yùn)行效率分析，得出人工倉升級(jí)為智能倉的優(yōu)化思路。根據(jù)優(yōu)化思路，將人工倉升級(jí)為智能倉通過最后運(yùn)行數(shù)據(jù)分析得出，升級(jí)為智能倉后的貨架吞吐量提升43.9%；加入AGV“貨到人”揀選系統(tǒng)后，分撥前等待區(qū)環(huán)節(jié)運(yùn)行效率提升43.7%；整體運(yùn)行效率提高了40.3%，驗(yàn)證了方案的合理性。

引用出處

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