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user: 2. 配送流程建模仿真 2.1. L服装公司简介 L服装公司是地处天津武清的一个区域性配送中心，承担面向京津冀、北至沈阳、南至济南、东至太原等地区服装专卖店的配送工作。配送作业采取基础信息化加人工式操作的方法，引入了扫描枪、托盘、拖车等基本机械设备，但主要的分拣、配装作业基本由人工完成，运输作业则是外包给第三方物流公司。 2.1.1. 配送流程分析 图1所示为目前的配送流程图，服装抵达配送中心后，工人进行卸车验收，验收无误后服装运至待分拣区等待分拣作业；分拣前首先按照不同的款式、不同颜色、不同型号对一批服装进行分类，之后按照信息系统生成的汇总单确认每个分类的箱数是否准确，该项作业完成后在分拣区摆放空纸箱并按顺序贴上编号，每个编号代表一个订单；接着对服装进行拆箱投放，分拣完成检查每个纸箱中的服装数量与标签是否一致，若不一致则交由管理人员核查纠错，若无误则进行封箱组托，最后运至待配送区，等待物流公司进行配送。 2.1.2. 配送作业数据收集和整理 实地调研获取相关数据的过程中使用过观察法、询问法、秒表时间研究法等多种方法，之后对配送各环节的相关数据进行整理。首先为使数据更具有代表性，各项作业工作时间均经多次测量取平均值；通过观察与记录发现L服装公司每天的服装抵达数量大致服从均匀分布，上下波动不大，抽取正常作业情况下10天的服装抵达量；订单剧增时服装抵达量是将正常情况下服装抵达量部分天数的数值扩大2倍得到的。表1为作业数据，表2为正常情况和订单剧增时的服装抵达量。 2.2. 配送流程动态仿真模型 为简化模型将卸车验收忽略并入待分拣区；将摆箱子贴编号、拆箱装入手推车和播种投放三个环节简化为拣选。打开Flexsim软件后时间单位选择天，即一个时间单位代表一天，根据简化后的配送流程从实体库中选用适当的实体，按照流程逻辑顺序摆放设备连接端口，初步的仿真模型俯视图如图2所示。 每个实体都是对配送流程中某项作业的简化抽象与代表，具体的对应关系和参数设置如下： 1) 服装：临时实体表示，临时实体规格统一即服装规格统一。 2) 服装抵达：发生器表示。到达方式设置为时间表；到达次数为10，数量设置参照表1，表示正常情况和订单剧增时10天内服装抵达量。 3) 待分拣区、待配送区：暂存区表示。最大容量设置为2000，表示最多存放2000箱服装。 图1. 配送流程图 Table 1 Job dat 作业环节 作业数据 备注 待分配区 1000箱 容量 分类数量确认 1680箱/天 0.0000595天/箱 摆箱子填编号 10秒/箱 0.000116天/箱 拆箱、装入手推车 10秒/箱 0.000116天/箱 播种投放 7箱/人/小时 0.000198天/箱 贴标核对 20秒/箱 0.000231天/箱 管理人员核查纠错 60秒/箱 0.000694天/箱 封箱组托 25秒/箱 0.000289天/箱 待配送区 1000箱 容量 表1. 作业数据 Table 2 Clothing arrival quantit 服装抵达量 天数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 正常情况(箱) 1710 1550 1700 1630 1555 1790 1750 1525 1680 1720 订单剧增(箱) 1710 1550 1700 1630 1555 3580 3500 3050 3360 1720 表2. 服装抵达量 图2. 配送流程仿真模型俯视图 4) 分类数量确认：分解器表示。加工时间设置为0.000595，表示每箱服装分类与确认数量的耗时。 5) 拣选：复合处理器表示。增加3道工序，工序1、2、3的加工时间依次设置为0.000116、0.000116、0.000198，表示每箱服装在摆箱子贴编号、拆箱装入手推车和播种投三个环节的的耗时。 6) 贴标签核对：处理器表示。加工时间设置为0.000231；临时实体流参数设置，发送至端口设置为按百分比，1端口为95，2端口为5，表示数量确认5%的纸箱数量错误流至端口2由管理人员核查纠错。 7) 管理人员核查纠错：处理器表示。加工时间设置为0.000347。 8) 托盘摆放：将临时实体种类改为Pallet，代表封箱组托作业所使用的托盘。 9) 封箱组托：合成器表示。加工时间设置为0.000289；组成清单中目标数量列为20，表示每个托盘放置20箱服装。 10) 配送车辆：叉车表示。提升速度设置为10；容量为1680；加速与减速为0；最大速度为4。表示待配送区和配送点间距离为10 m (假设值)；车辆匀速行驶速度4 m/天。表示配送车辆完成一次配送作业需要2.5天。 11) 服装配送：吸收器表示，代表服装配送过程的完成。 2.3. 配送作业仿真 2.3.1. 状态报告分析 Flexsim状态报告以具体数值显示模型运作过程中各个实体的运行状态。报告涵盖处理率、堵塞率、形成率、空置率和等待传输率等数据，可反映各项作业存在的问题及在整个配送过程的重要性。表3为正常情况和订单剧增时的仿真状态报告，通过对比分析发现： ① 订单剧增时模型运行时间由12.47增至18.44，表示完成配送作业比正常情况延期将近6天。 ② 订单剧增时服装抵达的堵塞率由0增至60.65%，表示服装无法正常卸车验收运至待分拣区，上批服装配送作业还未完成时新一批的服装已抵达，配送流程出现停顿堵塞。 ③ 两种情况分类数量确认、拣选和贴标签核对的处理率都很高，表示分拣作业占用配送作业大量时间。 2.3.2. 汇总报告分析 Flexsim汇总报告以具体的数值显示模型运作过程中各个实体的处理量和处理时间。报告涵盖各个实体所处理的临时实体数量最大值、平均值及临时实体平均停留时间等数据，可反映各项作业在配送流程中的工作量和作业时间。表4为正常情况和订单剧增时的仿真汇总报告，通过对比分析发现： Table 3 Status report during normal and order surg 状态指标 正常情况(订单剧增) 状态指标 正常情况(订单剧增) 模型运行时间(天) 12.47(18.44) 拣选处理率% 71.16 (71.48) 服装抵达形成率% 100 (39.35) 贴标签并核对处理率% 38.23 (38.40) 待分拣区空置率% 1.55 (1.11) 管理人员纠错处理率% 2.91 (2.98) 待分拣区等待传输率% 98.4 (98.89) 封箱组托处理率% 2.39 (2.40) 分类及数量确认处理率% 98.47 (98.91) 待配送区空置率% 0.12 (0.08) 表3. 正常及订单剧增时状态报告 Table 4 Summary report under normal and sharp increase in order 对象 最大值(s) 平均值(s) 平均停留时间(s) 历经时间(s) 服装抵达 1789 (6486) 1655 (2767) 0.00 (1.09) 9.0 (12.9) 待分拣区 1859 (2000) 856 (1487) 0.517 (0.895) 10.03 (14.05) 分类及数量确认 1 (1) 0.985 (0.989) 0.000595 (0.000595) 10.04 (14.05) 拣选 1 (1) 0.712 (0.715) 0.00043 (0.00043) 10.04 (14.05) 贴标签并核对 1 (1) 0.382 (0.384) 0.000231 (0.000231) 10.04 (14.05) 管理人员核查纠错 1 (1) 0.0291 (0.0298) 0.000347 (0.000347) 10.02 (14.05) 封箱组托 2 (2) 0.999801 (0.999858) 0.000575 (0.000573) 10.03 (14.04) 待配送区 278 (278) 137 (120) 1.811 (1.741) 10.95 (16.93) 配送车辆 251 (258) 100.8 (95.8) 1.515 (1.515) 12.47 (18.44) 表4. 正常及订单剧增下汇总报告 ① 订单剧增时临时实体历经各个实体的时间增加2~5天，表示配送各项作业延期2~5天。 ② 订单剧增时相比其它实体分类数量确认、拣选、贴标签核对的临时实体经过数量最大值、平均值及停滞平均时间变化不大，表示三项作业一直处于高负荷状态，分拣是配送流程的瓶颈环节。