配送中心分拣系统仿真与优化外文翻译资料
2022-08-31 17:13:09
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配送中心分拣系统仿真与优化
Dong MingWang, Li Qian, Zhou Zhilong
物流工程学院
武汉理工大学
武汉,中国
e-mai1:601690300@qq.com
摘要-三维仿真技术应用成为现代物流新领域研究的重点方向,主要研究物流仿真建模的方法和实现物流仿真的技术。基于对分拣系统原理的深入研究,本文使用三维仿真软件 Flexsim ,实现了配送中心两种分拣模式,摘果式分拣系统以及播种式分拣的系统设计、仿真建模、仿真运行,数据分析和系统优化并且验证了系统设计的有效性、合理性和优化效果,同时清晰地展示了两种分拣方式的优缺点,这对企业分拣系统的开发改进及Flexsim仿真软件在物流各领域的应用都具有重要的参考意义。
关键词- Flexsim系统仿真软件;分拣系统;系统设计;优化分析
I. 引言
分拣作为物流配送的一个关键环节,指的是依据顾客的订货要求和配送中心的送货计划,迅速、准确地将商品从储位或其它区域中拣出,并按照一定的方式进行分类、集中、等待配送的作业过程。随着科学技术的飞快发展,分拣作业的自动化、智能化、无人化优势逐渐凸显,极大提高了分拣作业的效率以及准确性。因此,要提高物流配送中心的整体效率,分拣系统的设计和优化是关键。
分拣系统按照订单组合可以分为两种拣选模式,摘果式分拣和播种式分拣,被广泛应用于现代配送中心。本文会使用Flexsim这种高度可视化的三维仿真软件提供有关这两种典型分拣方式的仿真建模以及分析。
A. 摘果式分拣的工作原理
类似“采摘水果”的做法,按种类将货物摆放在货架上,拣选箱通过传送带移动,根据客户订单要求通过手或机器从货架中取出货物,然后将货物放在合适的拣选箱就完成拣选任务。
高效的分拣系统,通常是一种数字显示型的拣选系统,那就是在货格口与口直接设置灯光和数字显示器,作为对工作人员有关订单中货物位置和货物数量的定量提示。这种无纸化的运作模式大大降低了分拣作业的错误率,很灵活,在订单增长时具有良好的伸缩性。因此,摘果式拣选是一种适用于拣选一定数量的各种类货物给需求不同的客户的商业模式。
电子拣选系统中货格口的数量取决于货物的种类,因为需要监控货架口与口之间的情况,这种摘果式分拣模式在货物种类有相当大的增长时,应对起来会更加困难。
基于Flexsim的摘果式分拣系统仿真l
1) 创建一个系统模型
基于摘果式分拣系统的流程设计(图1.)
图1.摘果式分拣系统模型
2) 建立仿真模型
基于摘果式分拣的流程和概念模型建立Flexsim仿真模型(图2.)
.
图2.摘果式分拣系统在Flexsim中的二维布局
以及逻辑图的仿真
在Flexsim中仿真的分拣系统的流程情况和系统参数如下所示
a)六个种类的商品按类型存储在六个货架上,每个货架配有一个工作人员,工作人员的最大速度设置为2,加速设置为1。
b)托盘(订单)的到达速率服从的分布函数:设置为60,也就是在真实情况下每15秒会有一个托盘被送到传送带上,接着进行分拣。
c)输送机的传输速度设置为1。
d) 每个订单所需要的不同数量的不同种类的商品,可以由不同方向的线设置,货物1,2,4,5,6的需求服从全局表4的随机序列。
表I. 全局表4
列1 |
列2 |
列3 |
列4 |
列5 |
|
行1 |
2 |
5 |
3 |
4 |
2 |
货物3的需求服从全局表5的随机
表II. 全局表5
列1 |
列2 |
列3 |
列4 |
列5 |
|
行1 |
9 |
6 |
7 |
8 |
5 |
e)每个订单(托盘)到达货格的口与口之间,操作员开始根据订单要求拣选。
f)根据路线进行拣选,最后完成整个订单任务。
3)运行仿真模型
仿真时间与实际时间的比例是4比1,仿真模型在仿真时间下以仿真速度4运行11520,可以模拟系统在真实时间8小时的运行情况。
图3.摘果式分拣系统在Flexsim中的动态三维图
4)仿真结果分析
在系统的运行中发生了阻塞的现象,因为传输线连接着上游和下游,每个部分的工作量以及每个个体的工作速度都是不一样的。
图4.半路拥堵
使用 Flexsim 的统计数据和数据导出功能,导出以下实体状态的数据
表III. 摘果式分拣系统状态的统计数据
Flexsim状态报告 |
|||
时间:11520 |
|||
对象 |
空闲 |
堵塞 |
空载 |
输送机2 ① |
0.00% |
22.35% |
66.53% |
输送机4 ② |
0.00% |
53.41% |
40.78% |
输送机32 ③ |
0.00% |
94.33% |
3.24% |
输送机6 ④ |
0.00% |
0.22% |
76.19% |
输送机28 ⑤ |
0.00% |
0.61% |
87.45% |
输送机11 ⑥ |
0.00% |
1.36% |
88.19% |
输送机13 ⑦ |
0.00% |
0.00% |
91.09% |
操作员21 ① |
58.79% |
0.00% |
0.00% |
操作员22 ② |
59.74% |
0.00% |
0.00% |
操作员36 ③ |
15.68% |
0.00% |
0.00% |
操作员26 ④ |
63.80% |
0.00% |
0.00% |
操作员23 ⑤ |
64.97% |
0.00% |
0.00% |
操作员25 ⑥ |
63.38% |
0.00% |
0.00% |
在表中,传送带与操作员的顺序与模型中线路的方向一致。很容易从表中看出,输送机②,③的堵塞情况十分严重,操作员③空闲率非常低(15.68%)。后面四台输送机的堵塞率非常低以及其他的操作员有较高的空闲率,甚至出现工作人员工作放缓的情况。这是因为在这个模型中第三种货物的市场需求量很大,导致第三部分的工作量增加。这表明,系统在人员利用以及工作量的分配上存在较严重的问题,这些问题大大降低了整个系统运行的效率。
5)系统优化
为了解决系统存在的问题,以下的优化措施可以采用:
·经常出货的产品可以通过分区以及使用移动货架来储存和配送,可以保持每个部分的工作量的平衡
·在严重拥堵的部分增加分流线,在那托盘可以顺便穿过以避免堵塞,并相应地增加人手来保证人员利用的平衡。(图.5)
图.5 改进后的摘果式拣选系统
Run the improved system, export the entitiesrsquo; state data as follows:
运行改进后的系统,导出实体的状态数据,如下所示:
表5.改进后系统的状态统计数据
Flexsim状态报告 |
|||
时间:11520 |
|||
对象 |
空闲 |
堵塞 |
空载 |
输送机2 ① |
0.00% |
0.00% |
83.33% |
输送机4 ② |
0.00% |
3.77% |
83.78% |
分拣传送带35 ③ |
0.00% |
0.00% |
75.48% |
输送机6 ④ |
0.00% |
7.12% |
61.08% |
输送机28 ⑤ |
0.00% |
9.13% |
74.69% |
输送机11 ⑥ |
0.00% |
12.55% |
73.58% |
输送机13 ⑦ |
0.00% |
0.00% |
87.71% |
操作员21 ① |
57.07% |
0.00% |
0.00% |
操作员22 ② |
59.15% |
0.00% |
0.00% |
操作员36 ③ |
51.76% |
0.00% |
0.00% |
操作员33 ④ |
51.79% |
0.00% |
0.00% |
操作员26 ⑤ |
62.32% |
0.00% |
0.00% |
操作员23 ⑥ |
62.95% |
0.00% |
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