現(xiàn)在的物流配送中心越來越注重數(shù)字化與智能化發(fā)展。例如通過GPS技術(shù)實現(xiàn)統(tǒng)一調(diào)度、機器視覺技術(shù)實現(xiàn)自動分揀等手段提高運營效率;通過云端數(shù)據(jù)處理方案實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享、分析和處理等,為物流業(yè)提供更加智能化和高效的服務(wù)。
在國內(nèi)物流業(yè)更加注重提高運作效率和降低成本的背景下,物流配送中心也正朝著更加智能化的方向發(fā)展。例如通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)對貨品跟蹤和控制、機器視覺技術(shù)實現(xiàn)自動分類和判別等。這些新技術(shù)將改變傳統(tǒng)配送模式,使得整個物流過程更加高效便捷,讓消費者享受到更好的服務(wù)體驗。因此,提高客戶體驗,降本增效,充分發(fā)揮配送中心的作用顯得尤為重要。在這種情況下,如何優(yōu)化物流配送中心的布局和功能,提高其效率并降低成本,目前已經(jīng)成為各大物流公司都關(guān)注的一個突破點。未來,隨著物流技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用,物流配送中心的發(fā)展將更加智能化和自動化。
本文以A現(xiàn)代物流配送中心不同功能區(qū)的布局以及功能進行仿真,通過軟件仿真實驗研究堆垛機的工作時間,閑置率和利用率,并進行優(yōu)化改善。
Flexsim是一種基于仿真技術(shù)的現(xiàn)代化軟件,用于模擬和分析復(fù)雜的系統(tǒng)和流程。Flexsim仿真軟件適用于開展物流相關(guān)專業(yè)教學(xué),能夠幫助學(xué)生、企業(yè)等通過實景建模找出實體場景中存在的問題,并且通過模擬布局、設(shè)置參數(shù)等對其加以優(yōu)化和改善,還可以模擬制造工廠、倉庫、機場、醫(yī)院、港口等各種場景,提供數(shù)據(jù)分析和可視化工具來幫助用戶做出決策和優(yōu)化流程。
Flexsim具有易學(xué)易用、功能全面、高度靈活和強大的仿真分析工具等特點,可以讓用戶通過圖形化的界面、人性化的拖放式組件和可視化的結(jié)果展現(xiàn),來簡單高效地建立仿真模型,并進行各種仿真操作和數(shù)據(jù)分析,本次實驗也將采用Flexsim仿真軟件進行。
根據(jù)A配送中心的功能分類,我們將其劃分為兩個區(qū)域,分別是物流功能區(qū)域和物流非功能區(qū)域,物流功能區(qū)域主要包括進貨區(qū)、流通加工區(qū)等等,非物流功能區(qū)主要包括辦公區(qū)、輔助作業(yè)區(qū)等等,具體如圖1所示。
接下來對A配送中心的各大功能區(qū)進行具體的分析。
不同的功能區(qū)具備不同的功能,所進行的作業(yè)也不相同,具體的功能區(qū)功能分析如下:
本功能區(qū)主要負責貨物入庫的相關(guān)作業(yè),包括接貨、卸貨、驗收、盤點等基礎(chǔ)作業(yè)。
本功能區(qū)主要負責貨物的儲存保管工作,同時還負責貨物的保養(yǎng)。
本功能區(qū)的主要對貨物進行簡單的流通加工,或初級產(chǎn)品的二次加工,以及產(chǎn)品改包裝、分割、裁剪打印條碼等。
本功能區(qū)主要負責貨物發(fā)貨前的分揀、揀選和按訂單配貨。
本功能區(qū)主要包括退貨和發(fā)貨兩個功能,主要作業(yè)是將待發(fā)的貨品經(jīng)過檢驗至裝車起運全過程以及殘次品、不合格商品的退貨全過程的相關(guān)作業(yè)。
A現(xiàn)代物流配送中心主要包括進貨區(qū)、儲存區(qū)、流通加工區(qū)、理貨區(qū)、發(fā)貨區(qū)。根據(jù)某物流配送中心的實際布局建立Flexsim仿真模型,主要由Source (發(fā)生器)、Sink (吸收器)、Conveyor(傳送帶)、Combiner(合成器)、Processor(處理器)、Queue(暫存區(qū))以及Separator(分解器)組成,且配上操作員進行操作剩余的其他工具等則用Flexsim仿真系統(tǒng)相對應(yīng)的實體進行模擬。
貨物到達A配送中心后,A配送中心開始工作。從接貨開始,到驗貨入庫直到出庫,其中在庫作業(yè)包括貨物保養(yǎng)、流通加工、分揀等。貨物從入庫檢驗開始被分流,合格品進入存儲區(qū),而不合格品則進入暫存區(qū)等待下一步的處理。配送中心除了日常的貨物保養(yǎng)外,還會根據(jù)客戶訂單進行貨物簡單的二次流通加工,包括包裝、貼標簽等,經(jīng)過簡單加工后再送往發(fā)貨區(qū)等待發(fā)貨。通過A配送中心的功能設(shè)置得知,發(fā)貨區(qū)的貨物主要有兩個來源,一是理貨區(qū),二是儲存區(qū)。
其具體的作業(yè)流程如圖2所示。
完成了模型的布局后,則需要對模型實體進行參數(shù)的設(shè)置,主要參數(shù)設(shè)計如下:
1.收貨:貨物到達服從泊松分布,數(shù)學(xué)期望為55。
2.不良貨物率為10%。
3.生成托盤,數(shù)量為340。
4.合成器裝盤,每個托盤裝貨量為4件。
5.流通加工區(qū)、儲存區(qū)以及理貨區(qū)皆設(shè)置操作員進行操作,且操作員的參數(shù)設(shè)置服從定長分布,分別設(shè)置均值為68和92。
6.到達流通加工區(qū)的時候用分解器取托盤。
7.儲存區(qū)的貨架設(shè)置為10行10列,理貨區(qū)的貨架則設(shè)置成1 0行5列,再設(shè)置其他參數(shù)。儲存區(qū)貨架的停留時間按泊松分布,均值為7200,隨機數(shù)流為1;而理貨區(qū)貨架的停留時間也按泊松分布,均值為3600,隨機數(shù)流為1。
本文的A物流配送中心處于供應(yīng)鏈的二次流通加工環(huán)節(jié),貨物分為小件貨物和大宗貨物,對其進行優(yōu)化改善后,可以節(jié)省大量的物流資源,同時提高物流設(shè)備的利用率。而對于目前很多物流企業(yè)的配送中心而言,都存在著類似的問題,沒有合理地規(guī)劃好整個配送中心的功能區(qū),也沒有合理地安排各種人力資源、財物資源地利用,造成了物料資源、人力資源的浪費。同時,對于各種大型搬運、分揀設(shè)備,也沒有發(fā)揮其最大的利用率,出現(xiàn)了許多的空載停滯時間,甚至出現(xiàn)了停用的現(xiàn)象,因此造成了非常多不必要的浪費,可能還會導(dǎo)致設(shè)備的損耗加速。綜上所述,許多物流行業(yè)的企業(yè)想解決配送中心物流資源浪費問題,對配送中心的規(guī)劃進行優(yōu)化和改善就顯得尤為重要,這對企業(yè)本身的發(fā)展有著巨大的推動作用。