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基于Flexsim智能立体货仓的供应链配送系统

来源：本站 | 宣布日期：2023-03-07

0 引言

随着我国物流业的蓬勃生长, 小批量、多品种、高时效的货物配送不绝增加, 客户的个性化需求也变得越来越多[1]。物流配送中心逐渐成为了物流界和学术界异常关注的热点话题, 但美中缺乏的是, 现如今缺乏关于物流配送能力评价方面的研究。物流配送中心在进行供应、仓储、拣选组盘以及、装卸、配送等物流运作环节时都会保存一定的能力限制, 就像凌驾生产型企业生产能力的生产计划无法按期完工一样, 凌驾物流配送能力的物流配送计划也无法实现, 不可满足主顾的要求, 所以需要研究配送中心, 为其制定物流配送计划变得尤为重要。同时, 系统地研究配送中心的效劳能力, 有助于配送中心剖析制约其生长的要害能力要素, 通过制定和实施适当的物流生长计划战略, 并对其有针对性地加以完善, 使企业以较低的投入来获得更具优势的运营绩效, 因此研究配送中心有着很是重要的理论和实际意义[2]。物流配送中心是供应链治理 (scm) 销售物流的重要组成, 它是凭据用户的订单和对销售的预测, 进行规�；晒骸⒔酢⒈９�, 然后凭据客户订单要求, 在划定的时间准时送达客户的物流场合[3]。物流配送中心各个子系统间强调衔接顺畅、协调运行、均衡高效的原则。

1 Flexsim系统仿真软件介绍

Flexsim软件是由美国Flexsim公司开发的对仓储系统仿真与建模的集成开发情况[4]。Flexsim软件建模与仿真能力强大, 不但开举事度低, 而运行效率很高。同时, Flexsim能够自主建立个性化模型, 这些模型可以设置个性化的时间、位置以及运动形态。Flexsim仿真软件研发了种种仓储仿真需要的实体模型, 用户只需要拖入需要用到的�？榧纯啥云浣邢嘤Φ牟僮�, 还可以利用C++编译界说模型, 便当、高效、快捷。在Flexsim中还可以便当地导入AUTO、CAD和3D模型。此软件已经在各个领域的配送中心的拣选仿真、仓储仿真、产品货仓分拣仿真、生产品流系统仿真、集装箱码头仿真、机场物流仿真等多个领域内获得乐成运用[5]�？梢晕餍懈饕盗可矶ㄖ聘鲂曰姆抡嬗虢�, 是治理策划人员评估优化计划的最有效的要领。本文是利用Flexsim软件对某智能立体货仓的供应链配送系统进行了模型仿真, 并进行数据剖析及其优化。

2 Flexsim物流仿真下仓储作业系统仿真建模

本文运用Flexsim软件, 针对某智能立体货仓的供应链配送系统进行模拟仿真 (见图1) , 通过运行模型, 剖析数据, 找出瓶颈环节, 并进行系统优化的革新战略。某供应链配送系统的模型以及主要的作业流程如下:

图1 整体外观

2.1 供应链配送系统流程

该智能立体货仓的供应链配送系统整体工程分为:商品供应区、商品存储区、商品组盘区以及商品发货区。

商品供应区:商家1向配送中心发送A、B两种类型的商品, 占比为6:4, 且时间抵达听从均值为25, 标准差为30的正态漫衍;商家2向配送中心发送C类商品, 抵达时间听从离散均匀漫衍商家3向配送中心发送B、D两种类型的商品, 占比为3:7, 抵达时间听从指数漫衍各个商家的商品将时间听从均匀漫衍, 加工工位最大可以同时加工3种商品。

商品存储区:商品加工完毕后由两辆穿梭车取货送到商品暂存区期待被送到输送线上进行商品检验, 之后由电梯送达相应的楼层, 楼层上的楼层穿梭车提取商品再送抵达相应的货位区�；跚怯�4层10行8列的高位货架组成。每一楼层都分派有1台穿梭车, 用于接相应楼层的商品。

商品组盘区:凭据组盘清单, 商品由叉车取相应的货送到商品组盘区, 由人工进行组盘, 设置人员的数量为2人, 组盘速度为10s/盘。组盘清单见表1。

表1 组盘清单

商品发货区:组盘完毕之后, 由分拣传送带凭据订单信息划分将商品存放于发货存储区, 最后由运输车送到销售存储区。销售存储区的货区是由3层9列的货架组成。商品抵达后, 从第1层第1列开始存放。种种商品的最小停留时间听从均匀漫衍。

2.2 实体设备相关参数

用到的种种设备与工具的数量和参数见表2。

3 仿真模型运行及数据剖析

通过运行模型, 对穿梭车的使用进行了数据收集, 获得相应的报告和状态图, 使得穿梭车的仿真结果信息直观、全面地反应出来。穿梭车利用率表见表3, AGV状态饼状图见图2。

运行得出穿梭车的利用率, 穿梭车利用率在2 731s时, 5台穿梭车的平均利用率为59%, 从小车的平均利用率来看, 看似小车的使用较为合理, 可是单看穿梭车1, 穿梭车的利用率高达92%, 并且连续时间很长, 势必会成为整个配送系统的瓶颈所在。不但会使得该工位爆发太过忙碌甚至泛起梗塞现象, 并且也会影响后续环节的使用效率。

表2 设备与工具对应表

表3 AGV利用率表

单位:%

4 模型优化

4.1 模型优化及优化后数据剖析

通过以上数据剖析, 穿梭车的利用极为不均衡, 将会成为整个系统的瓶颈, 有待于进一步优化, 应该降低穿梭车1的利用率, 所以可以将该工位的穿梭车设为两台。优化模型后, 穿梭车利用率见表4, AGV状态饼状图见图3。

表4 优化后穿梭车利用率表

单位:%

4.2 模型优化前后数据比照

通过比照表3和表4, 穿梭车的整体利用率获得了提高, 并且制止了穿梭车1的高忙碌状态, 使整个模型系统的忙碌率基本获得缓解, 并处于较好的水平。

5 总结

供应链配送系统是物流系统的重要组成部分, 利用系统仿真的要领对仓储作业系统进行建模、剖析和优化, 目的是为了提高仓储作业效率, 希望关于实际的计划、建设与升级、优化与革新起到一定的理论支持和借鉴作用[6]。本文是对某智能立体货仓的供应链配送系统进行实际测录、纪录各个设备的数据和参数并使用Flexsim仿真软件进行建模, 随后通太过析仿真数据发明穿梭车的利用不均衡, 并对穿梭车提出了改良优化计划, 最终通过再次运行优化后的模型, 并进行数据比照剖析证明了优化后模型的可行性, 抵达了优化穿梭车使用效率, 制止了其他资源的浪费, 提升了整体模型的利用率, 为项目的实施提供了指导作用。