基于Flexsim的奶粉工廠配送中心作業流程仿真與優化

摘 要：基于對某乳業奶粉工廠物流配送中心的工作特點和現狀的分析，利用Flexsim仿真軟件，對奶粉工廠配送中心作業流程進行仿真與優化。通過建立奶粉工廠配送中心的仿真模型，模擬整個配送流程，分析仿真結果，找到當前配送中心系統的瓶頸和問題，并提出相應的優化策略，以提高配送效率和降低成本，對比仿真結果數據，驗證了改進方案的可行性。該研究為某乳業公司奶粉工廠的配送中心系統優化提供了有益的參考。

關鍵詞：配送中心；Flexsim；建模仿真

中圖分類號：F252 文獻標志碼：A DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.18.012

Abstract： Based on the analysis of the working characteristics and current situation of the logistics distribution center in a certain dairy milk powder factory， the Flexsim simulation software is used to simulate and optimize the operation process of the distribution center in the milk powder factory. By establishing a simulation model for the distribution center of a milk powder factory， simulating the entire distribution process， analyzing the simulation results， identifying the bottlenecks and problems in the current distribution center system， and proposing corresponding optimization strategies to improve distribution efficiency and reduce costs， the feasibility of the improvement plan is verified by comparing the simulation results data. This study provides useful reference for the optimization of the distribution center system in a milk powder factory of a certain dairy company.

Key words： distribution center; Flexsim; modeling and simulation

0 引 言

隨著全球市場和物流行業的快速增長，物流配送中心在供應鏈中扮演著關鍵角色，對產品的流通、儲存和運輸至關重要。作為乳品行業的知名企業，該奶粉工廠致力于提供高質量產品和服務。然而，隨著市場需求增長和公司規模擴大，其物流配送中心的運作效率面臨著嚴峻挑戰。因此，通過深入分析和優化配送中心系統，可以有效提高配送效率和資源利用率，降低成本，優化整個供應鏈管理。

計算機仿真技術具有成本低、可重復運行、建模和求解時間短的優點[1]。利用仿真建模技術可以快速預測物流系統的工作狀態和變化，優化物流系統可有效降低成本。Flexsim作為重要的物流生產仿真軟件，具有面向對象的特性，高運行效率和易用性，被廣泛應用于物流優化研究。張帆等使用Flexsim仿真軟件對生鮮農產品配送中心系統進行了仿真模型構建和瓶頸因素分析，以提供減少碳排放的決策和技術支持[2]。婁慧斌等通過SLP方法對食品加工廠配送中心進行科學規劃布局，并利用Flexsim建立了仿真模型，綜合分析結果以預測工作效率和優化運作，為企業節約成本[3]。陳影等選用Flexsim對煙草物流配送中心進行仿真建模，尋找瓶頸節點并確定最佳模型參數以達到優化效果[4]。梁瀟聆結合應急物流配送特點，規劃了配送中心流程和布局，并通過Flexsim仿真模擬了新老兩種配送中心的配送流程，證明了改進后的有效性和適用性[5]。朱文軍等分析了電子商務配送中心面臨的瓶頸，利用Flexsim建立了分揀作業仿真模型，進行模擬仿真和定量分析，提出了優化建議，為提高物流服務鏈整體工作效率提供重要參考[6]。由此可見，使用仿真技術模擬配送中心的運行情況，找出瓶頸并優化性能，提高設備利用率對企業生產和經營具有重要意義。本文利用Flexsim仿真平臺對某乳業奶粉工廠配送中心進行建模仿真，實時觀察系統運行情況，統計各實體的數據與結果。通過數據分析找出問題所在并提出改進方案，為提高配送中心作業效率提供參考。

1 奶粉工廠物流配送中心作業流程

1.1 奶粉工廠物流配送中心簡介

該奶粉工廠配送中心是A公司為了有效管理和優化成品奶粉的物流配送而設立的中心，該配送中心集倉儲和庫存管理、分揀和包裝、運輸配送為一體，它起著連接生產和銷售環節的重要作用，確保奶粉產品能夠及時、安全地送達到客戶手中。通過實地調研，其作業區的作業方式屬于“人-機結合”工作的半自動化作業[7]，通過對其目前作業流程進行仿真分析，確定物流系統是否能夠滿足需求和系統資源的最佳配置，并達到提高配送效率、降低成本以及提升客戶滿意度的目的。

1.2 奶粉工廠物流配送中心作業流程分析

A公司奶粉工廠的配送中心作業流程圖如圖1所示。該配送中心分為入庫處理區、儲存區、理貨分揀區和發貨區四個作業區，每個區域都擁有獨特的功能和資源配置。詳情如下所示。

1.2.1 入庫處理區

主要任務是對生產出的成品奶粉進行卸貨驗收、臨時存放處理和入庫檢驗等操作，以實現庫外物資的轉運。在接收貨物時，如果發現有不良品，將無法入庫，并需將貨物送入暫存區。主要配置有發生器、合成器、暫存區、檢驗加工臺、傳送帶等。

1.2.2 存儲區

主要負責對合格的成品奶粉進行存儲，采用先進先出的原則。主要配置有自動化立體貨架、堆垛機等。

1.2.3 理貨分揀區

主要負責對成品奶粉進行理貨和分揀工作，同時使用拆盤器對出庫貨物進行拆盤，理貨人員會根據客戶訂單對奶粉進行分揀，分揀完成后由操作員進行掃碼貼標后等待出庫。配備的主要設備包括叉車、拆盤器、加工處理器、出庫叉車、暫存區和訂單合成器等。

1.2.4 發貨區

主要是負責成品奶粉的裝車和配送活動，裝卸人員利用叉車搬運貨物。主要設備配置有配裝工具、暫存區、配送車輛。

2 作業流程仿真

通過實際調研可知，該公司奶粉工廠物流配送中心日均出庫總量為200噸左右，其中A類奶粉出庫量為18 000箱，B類奶粉出庫量為16 000箱，C類奶粉出庫量為15 000箱。A、B、C類奶6qUuwonO6+KwURDAuAJMPw==粉安全庫存量分別為1 800箱、1 600箱、1 500箱。該奶粉工廠配送中心將奶粉配送給下游的批發市場、電商平臺、零售店、連鎖超市四種客戶。

2.1 實體設備與相關參數

在奶粉工廠配送中心的模擬過程中，可使用Flexsim軟件中的實體庫提供的仿真對象來代替所需的實體設備。表1展示了奶粉工廠配送中心的實體設備與Flexsim實體庫中仿真對象的對應關系。

上游入庫貨物分為A、B、C三種不同類別，用三個發生器表示，設置不同的顏色，入庫時對其進行合格性檢驗，合格率為98%，不合格的產品通過吸收器進行處理，合格的產品進行打包入庫，存儲區以托盤的形式對成品奶粉進行儲存，每托盤上三種產品的打包數量分別為45箱、35箱、49箱，安全庫存量分別為40托盤、46托盤、31托盤。貨物打包完成后，會進入自動化立體倉庫，并通過堆垛機存儲到貨架上。當貨物需要出庫時，堆垛機會將其送往出庫傳送帶。接下來，出庫傳送帶會將貨物輸送至分揀傳送帶，最終將其送至出庫位置。立體倉庫的存儲采取先進先出的方法，主要考慮到奶粉的鮮活性和配送的及時性。該奶粉工廠配送中心的作業系統屬于半自動化作業系統，任務分配器會通過信息系統將訂單信息傳遞給理貨分揀區，工作人員利用運輸工具來進行貨物的分揀，隨后對貨物進行掃碼貼標，最后將其運送到相應的發貨區。四個吸收器實際上代表著針對四種不同類型的客戶進行配送。

仿真模型相關參數設計如下。

a.入庫區：發生器1、2、3代表三種奶粉的到達，臨時實體類型為box，貨物到達分別按照uniform（3s，10s）、uniform（3s，12s）、uniform（2s，9s）分布；產品檢驗臺的加工時間為3s；組盤合成器的托盤裝貨量分別為45、35、49。

b.存儲區：貨架最大容量為1 570托盤，停留時間服從泊松分布，均值為3 600，隨機數流為1；當貨架上的存儲量達到1 200個時系統關閉輸入端口，而當存儲量減少到150個時，系統會自動打開輸入端口進行補貨；傳送帶速度為1m/s。

c.理貨分揀區：叉車每次運載1個托盤，裝載卸載的時間設置為6s，提升速度為1m/s，最大工作速度為2m/s；托盤分解器的作業時間為120s；處理器進行貼標掃碼時間分別為55s、48s、62s；設置訂單合成器的平均作業時間為120s；每批次的訂單分揀表詳見表2。

d.發貨區：四個吸收器代表配送至四種不同類型的客戶。

2.2 建立仿真模型

a.確定仿真目標。仿真的主要目標包括以下幾點：首先，在保證質量的前提下，采用先進先出的方式對成品奶粉進行存儲，以縮短庫存周期，并確保產品能夠在合理的時間范圍內送達客戶；其次，找出奶粉工廠配送中心作業效率提高的限制因素；最后，評估和改進配送中心系統的設備配置。

b.仿真運行。根據實際調查，該配送中心的正常工作時間為8：30—17：00，共計8.5小時，即30 600秒。在仿真模型中，1秒的運行時間相當于實際時間的1秒。在仿真開始時，立體倉庫內沒有庫存。直到模型運行至約3 500秒時，庫存量才達到安全庫存并開始進行分揀作業。為了確保仿真結果準確性，當入庫區的貨物入庫完成時，應收集一次入貨區的作業數據。并在客戶訂單完成時停止模型運行并再次收集數據。如果需要盡快得出模型的研究數據，可以適當提高模型的運行速度，這不會影響數據運行結果。最終，仿真運行后，3D模型的效果如圖2所示。

2.3 仿真結果數據收集及分析

在Flexsim仿真模型運行結束后，將數據進行收集，結合實際調查情況，對其主要設備利用情況加以分析。本文以百分比的形式來表示設備的工作狀態，具體數據見表3、表4。

根據表3和表4所統計的數據，對該奶粉工廠配送中心的仿真輸出結果進行如下分析。

由表3統計的數據可以得出，成品奶粉由存儲區進入理貨分揀區時，需先對奶粉進行拆盤處理，拆盤分解器1、2、3、4的設備利用率分別為37.02%、46.47%、42.31%、39.41%，設備利用率很低，究其原因主要是出庫貨物過少并不能滿足機器設備需要或是拆盤后貨物及托盤存放區域小，沒有足夠的空間存放物品，導致拆盤器處于空閑狀態，造成資源的浪費。拆包完成后通過處理器對奶粉進行貼標等二次加工，配送中心設備的利用率主要取決于加工處理器的速度。如果加工處理器速度過慢，而訂單合成器速度過快，會導致訂單合成效率低下，因為缺乏足夠加工處理過的奶粉。相反地，如果加工處理器速度過快，而訂單合成器速度過慢，會導致訂單合成器因為有太多加工處理過的奶粉而來不及處理，造成奶粉積壓，降低理貨效率，延長配送時間，導致配送效率降低。從表3中加工處理器的運行效率可以看出，3臺加工處理器的設備利用率分別為86.61%、85.99%、85.58%，運行效率相對較高但仍有提升空間。此外，由于4臺訂單合成器的平均利用率僅為5.59%，說明加工處理器的產出量不足以滿足訂單合成器的需求，導致它們的利用率偏低。因此，加工處理和訂單合成時間的同步性對于提高理貨分揀效率至關重要。同時，這也可以提高設備的利用率，縮短配送時間，提高配送效率。

從表4的數據可以得出，從自動化立體倉庫分揀出來的貨物，需要3輛叉車進行分區域下放，叉車1、2的閑置率相對較低，分別為19.49%、21.28%，叉車3閑置率為98.95%，基本處于閑置狀態，出庫叉車4、5、6、7的閑置率分別是20.28%、62.29%、70.10%、75.66%，除叉車4外，其余叉車閑置率較高，造成配送中心設施設備資源的浪費。為了使企業資源的效益最大化，可以適當減少叉車的數量，充分利用設備資源，并減少不必要的設備投入。

3 Flexsim仿真模型優化及結果對比分析

3.1 模型優化

為了有效利用資源，需要對奶粉工廠的物流配送中心模型進行優化，以提升整體運作效率并降低成本。經過多次優化，最終方案如下。

3.1.1 模型結構優化

減少一條分揀線，將理貨分揀區的分解器由4臺減少至3臺；減少1臺下放出貨口貨物的叉車，同時減少2臺出貨叉車。

3.1.2 模型參數優化

為了提高加工處理器和訂單合成器的設備利用率，需要適當調整加工和訂單合成的時間，以確保兩個過程在時間上協調一致。具體而言，將加工處理器1、加工處理器2和加工處理器3的時間范圍作如下調整：將uniform（50s，55s）調整為uniform（40s，45s），將uniform（40s，48s）調整為uniform（30s，38s），將uniform（55s，62s）調整為uniform（45s，52s）。

優化后的 3D 模型圖如圖3所示，優化后收集的數據結果見表5、表6。

3.2 優化后模型對比及分析

為了對優化前后奶粉工廠配送中心的設備利用情況和作業效率進行比較，需要將仿真輸出的統計結果進行匯總分析。這樣可以更好地評估改進后的效果。具體見圖4、圖5。

通過圖4、圖5的優化前后仿真結果對比，可以得出以下結論：通過減少理貨分揀區的分解器的數量，調整加工設備的處理時間，分解器1、2、3的加工率由優化前的37.02%、46.47%、42.31%分別上升為50.59%、50%、61.71%，加工處理器4、5、6的有效利用率雖無顯著變化，但通過對其參數的優化，訂單合成器的平均利用率由優化前的5.59%上升到9.04%，設備的有效利用率得到了有效的提升。同時，因叉車數量減少，存儲區下放貨物的叉車1、2閑置率由優化前的19.45%、21.28%分別下降到8.45%、7.88%，出庫叉車4、5、6的閑置率由優化前的20.28%、62.29%、70.1%分別優化到了16.12%、17.88%、20.55%，閑置率平均下降了32.71%，降低了能源消耗，提高了資源的利用率，減少了企業的碳排放。

4 結 論

根據對A企業奶粉工廠物流配送中心作業流程的分析及利用Flexsim軟件建立的仿真模型，收集了固定設備和移動設備的加工率、閑置率等數據，并對優化前后的數據進行了分析。研究發現，理貨分揀作業是制約該奶粉物流配送中心整體作業效率提高的主要瓶頸。半自動化的“人-機結合”作業整體運作效率并不高，但經過優化后，配送中心整體運作效率有所改善。本文在前人研究的基礎上，以該奶粉工廠物流配送中心為例，進行實地調查和設定相關參數，對模型進行多次調整和運行。優化措施主要針對資源配置和利用不合理的作業環節進行改進，以提高作業效率，并降低物流成本。這些研究結果為該配送中心作業效率的優化提供了有價值的參考依據。

參考文獻：

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