快遞集中站點分揀仿真研究

摘 要：目前，以高校快遞集中站點分揀快遞時等待時間及隊列長度為研究對象，運用ECRS等工業工程相關技術方法，結合排隊論相關理論內容，建立Anylogic仿真模型驗證，實現對研究對象的優化研究。

關鍵詞：Anylogic;高校快遞分揀;ECRS;優化

中圖分類號：F25 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.18.009

0 引言

在高校等人員密集區域，快遞公司一般會設立集中的快遞分揀領取區，不會單獨送快遞至具體宿舍或辦公室，師生憑收到短信中的取貨號到快遞集中站點領取快遞。但在某些電商活動期間，如“雙十一”活動等，高校學生到快遞集中站點領取快遞時會出現長時間排隊問題。本文通過每分揀領取1000件快遞的分揀時間、排隊區隊列長度及領取快遞者領取快遞過程的平均逗留時間這三個角度，對現行的快遞集中站點進行分析，并找出快遞集中站點在分發快遞時存在的問題。在發現問題后運用工業工程的相關技術方法進行分析，并提出問題的解決方案。

1 問題分析

為加快快遞分揀速度，減少領取快遞者的等待時間，對在制品搬運的各個環節進行ECRS分析，具體流程如圖1所示。

根據ECRS分析，為減少快遞分揀員分揀快遞時的服務壓力，對領取快遞流程進行取消、合并及調整順序改善。具體流程改為，快遞領取者在收到短信到達快遞集中的站點時，自行到快遞分揀區分揀查找所需快遞，不再對快遞分揀員報出快遞編號，在找到所需快遞后，到快遞分揀員所在的服務臺持校園卡、一卡通或身份證等個人證件簽收快遞。

2 建模仿真

基于假設分揀1000份快遞并運用Anylogic進行建模仿真模型，其中對快遞領取者隨機到達時間的定義為按時間間隔到達，時間間隔設為exponential（1.0/10）;10位快遞領取者的延遲時間均設定為triangular（25，45，75）;服務臺驗證信息延遲時間設定為triangular（5，8，15）。

經仿真建模后所獲得數據如下：優化后排隊區最大隊長Nmax=19人，平均隊長N-=6人，優化后服務臺最大隊長Nmax=8人，平均隊長N-=2人。優化后平衡下顧客的平均等待時間為W-q=46s，平均逗留時間為W-=91s，最長等待時間Wmax=161s。分揀1000份快遞總時間W=90461s。

3 總結

本文以高校快遞集中站點為研究對象，運用排隊模型相關理論，結合工業工程相關理論方法，并運用Anylogic建立仿真模型驗證，實現對領取快遞等待時間的優化。通過仿真建模得到的數據分析得出，優化措施使得平均逗留時間減少了91.84%，平均隊列長度減少了96.13%，分揀快時間減少了59.42%，能夠有效緩解快遞集中站點分解快遞問題。

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