基于Flexsim的醫藥物流中心作業流程優化研究*

□ 張瑩瑩，鮮英子，余可祺，黃 薇

(重慶大學 自動化學院，重慶 400044)

醫藥物流行業由于其藥品種類繁多、批量小、分類原則復雜，存儲要求不同、藥品對有效期有嚴格要求、出入庫頻繁、出入庫的正確率要求高等特點，對物流中心的效率有很高要求。并且隨著客戶訂單的多樣化和客戶對服務質量要求的提高，零貨庫的揀貨問題成為了研究的熱點之一[1]。然而，影響醫藥物流中心發展最重要的因素——倉庫作業流程存在很大問題，資源配置不合理，作業效率不高。物流作為醫藥零售商和醫藥供應商之間的重要橋梁，同時作為整個醫藥業快速發展的重要動力之一，提高醫藥物流的運作效率刻不容緩。

仿真是物流優化的重要方法，其優點在于:可量化各指標，能在不投資或少投資的情況下對系統進行模擬，通過不斷修改參數得到優化的方案[2]。

1 基于Flexsim的醫藥物流揀選優化的仿真建模

重慶醫藥集團和平物流公司是重慶醫藥集團股份有限公司直屬的醫藥專業物流分公司，負責重慶醫藥集團覆蓋區域營銷網絡相匹配的配送體系建設與運營管理，同時提供醫藥行業第三方物流服務。通常情況下，重慶市內客戶訂單會在24小時內送達，市外客戶48小時送達。面對醫院緊急送貨要求，運輸時間更短，對物流效率有很高要求。

1.1 揀選作業流程及揀選數據概述

該物流中心擁有多排貨架，藥品遵循存儲溫度要求分別存放，每一種藥品沒有固定的貨位。揀選作業區有4個，每個揀選作業區分配2個揀選人員和各1臺的合成器和復核器，作業區布置有多個指示燈，分布在托盤處、貨架頂部、貨架層板處，當訂單到達需要揀選人員作業時，訂單與周轉箱綁定，作業區的指示燈亮起，顯示揀選藥品的種類及數量，揀選人員接受任務，拿揀貨籃去尋找指示燈光亮的區域并在完成任務后熄滅指示燈，將揀貨籃放入周轉箱，再進行復核包裝操作后，訂單出庫。揀選流程圖如圖1所示。

利用WMS倉儲管理系統得到部分實際訂單的出貨種類及規格，如表1所示。

表1 訂單出貨種類及規格表

圖1 揀選流程圖

1.2 實體對象及參數設置

建立醫藥物流揀選仿真模型，平面布局如圖2所示。

圖2 Flexsim仿真平面布局圖

Flexsim模型中的對象都可以對應到現實醫藥物流揀選實體，對應關系如表2所示。

表2 實體系統與仿真模型對象對應關系

仿真模型中，各對象的參數設置如下：

發生器：共有80個發生器，分別產生不同種類的藥品，到達時間服從(0，10)的指數分布，不同藥物用不同顏色進行區分。

傳送帶：有7條傳送帶，分為直線型傳送帶和側彎型傳送帶，傳送速度均為1m/s，寬度為1m。

貨架：共有80個貨架，對應發生器的數目，不同藥品存放在不同貨架上，最大儲存容量為50。

揀選人員:有8位揀選人員，揀選最大速度為5，最大揀選數量為11。當訂單到達時，去其負責的揀選區的貨架中間選對應的藥品。

復核人員：有4位復核人員，只能同時對一件訂單進行復核，復核最大速度為2。默認是復核人員1進行工作，當人員1狀態不為空時，訂單經由傳送帶到達人員2，由人員2進行復核，以此類推。當4位復核人員狀態均忙時，復核任務需要等待。

包裝人員：有3位包裝人員，同時只能對一件訂單進行包裝，包裝速度為2，默認是包裝人員1工作，當人員1狀態不為空時，由人員2工作，以此類推。

復核儀器：有4臺復核儀器，由相應的復核人員進行操作，對一件訂單的復核時間為6。

包裝儀器：有3臺包裝儀器，由相應的包裝人員進行操作，對一件訂單的包裝時間為120。

合成器：合成一件訂單的時間為1，無準備時間，根據全局表對訂單的規定來進行合成。

4臺合成器合成訂單遵循4個不同全局表，設置揀選區1的全局表如表3所示，規定每個訂單中藥品的種類及規格。其他3個全局表也同理設置。

2 仿真模型運行及數據收集

利用Flexsim軟件中的數據分析功能進行分析，設置模型運行28800個單位時間，單位時間為1s。為了盡可能取得較為準確的結果，降低誤差的影響，設置模型運行5次。實驗5次模型平均處理的訂單數為440。揀選人員、復核人員、包裝人員的利用率如表4、表5、表6所示。

表3 揀選區1全局表

表4 揀選人員利用率表

表5 復核人員利用率表

表6 包裝人員利用率表

3 數據分析與仿真優化

通過Flexsim仿真軟件建立了醫藥物流仿真模型，得到各個重要組成部分的利用率，可以直觀地反映出該仿真模型中存在的問題，并有助于我們進行優化改進。在此模型中，以人員利用率和訂單完成率作為評定標準，可在設施布置、設施選擇、人員配置等方面進行改進。

由數據分析可知，8位揀選人員中有2位利用率在90%左右，利用率較高，其余均為50%左右，這是由于默認由揀選人員1首先進行揀選工作造成的。工作強度過高易導致工作積極性下降，因此揀選人員間可實施工作輪換規則，使平均工作量較均勻分布。同理也可對包裝人員進行相同操作，或將包裝人員3替換成實習生，也可將包裝儀器3替換成處理速度相對較慢的儀器，使人員及儀器得到充分利用。

但也可看出復核人員的利用率均在9%左右，不超過10%，這說明復核人員的工作閑置率非常高，雖能保證模型中復核環節得以快速進行，但人員閑置率過高導致人力資源浪費，人工成本占企業經營運轉支出成本的很大一部分，這會直接導致企業營收下降、利潤降低。因此合理減少復核人員的數量，對復核人員的工作進行合理的時間安排都是極為重要的。

因此，可做改進，將四個復核人員精簡為一個，優化后復核人員利用率提升至23.18%，較之前有較大提升，且在相同時間內處理訂單數由440上升到442，有一定的提升。

與此同時，在揀選人員的揀選藥品的速度短時間得不到明顯提升、倉儲設施短時間得不到明顯更新迭代的情況下，傳送帶在傳送訂單的效率方面起著決定性作用。傳送帶速度的快慢直接影響到復核包裝任務完成的時間早晚，人員處理訂單的間隔時間越短，在訂單總量不變的前提下，全天的總工作時間就會集中，因此人員利用率就會明顯上升，且管理層有可能縮短工作人員的要求工作時間，人員的工作積極性有較大可能得到提升。

而在提升傳送帶的速度方面，可利用Flexsim軟件中的優化器來進行。

系統實體間存在“效益背反”關系，實體間相互制約，而在仿真模型中，實體間存在著顯著的邏輯關系，并且其某個屬性會在一定范圍內波動，使用優化器可在無法直覺判斷的情況下取得最優解。

優化器可以自動創建方案并對其進行測試，嘗試找到滿足目標函數的最佳方案。在優化前，需在Flexsim中的simulation experiment創建變量和績效指標，然后使用優化器(optimizer design)。使用優化器時，需要指定類型，因為變量的類型決定了變量的值。而其它類型的變量，則需要在定義了上下限之外，定義步長，規定兩個相鄰值的距離。對于排序變量，還可能定義組。

在這次仿真中，在參數設置中選取傳送帶，以吸收器的吸收量及訂單的處理數目作為績效評定標準，設置傳送帶速度的上下限為(0，3)，不需要設置步長和分組，并選擇目標函數，得到優化結果如圖3所示。

圖3 仿真結果優化圖

運行模型得到各傳動帶的最佳速度如表7所示。

表7 傳送帶最佳運行速度表

進行傳送帶速度優化之后，相同訂單處理數目由440上升到443，有一定的提升。

而綜合兩種優化方法，相同時間訂單處理數目達到452，提升幅度明顯。

在優化過程中，并未對現有設施做出過多的更新淘汰，降低了企業在提升效率方面需提供的成本，僅是使人員配置更為合理，并使庫房機器運行更配合工作人員的工作節奏，勞動力資源得到更充分利用，也能降低機器空轉率。由此可見，在物流行業尚未普及全自動化或半自動化較低的現階段，可通過科學的人員配置、設施選擇及布置實現物流效率最大化。

4 結論

揀選是決定物流流程的效率與質量的重要環節，高效準確度高的揀選環節能降低訂單交付時間和運營成本，提高物流企業面向社會的信譽度，樹立良好的企業形象，并且在改善客戶服務體驗的同時，提高物流企業在同行業的競爭力，擴大市場占有率。而醫藥及醫療服務在社會運轉中必須得到良好及時的供給，它牽系著無數的民眾的健康和正常生活，因此提高醫藥物流揀選效率與準確度更為迫切。運用Flexsim仿真軟件，將實體系統盡可能全面地仿真為虛擬模型，分析其不足之處，將無法在實體系統一一實行的各個優化方案逐一在仿真界面上實現，能清晰直觀地得到優化數據，給現實中醫藥物流管理層和技術層優化系統提供了良好的數據來源與支撐。