李鲁迪
(华北电力大学 北京 102206)
在当今电子商务快速发展的时代背景下，越来越多的人们更青睐于网上购物，电子商务的发展给人们的生活带来极大便利的同时，也对仓储物流的速度提出了更高的要求。客户订单逐渐向多样化、小批量、多频次的趋势发展，同时，由于市场竞争的激烈，客户对订单出库速度也提出了更高的要求，从而使得仓储中心的拣选打包难度加大。为了更快、更准确的履行订单，对仓储中心的打包效率和订单出库效率提出了更高的要求。
为了进一步研究，本文以参观的青岛京东仓库为仿真研究对象，对其仓库的仓储物流进行仿真研究。主要优化了自动分拣、人工打包以及装车作业。尤其打包台个数、装车叉车个数的决策为本次建模和仿真所解决的重点内容。
(一)模型构建
根据上述的前提条件，首先拖托取一个source作为源出货点，一个sink作为资源释放结束。其次托取7个service的分别用于机械分拣、复杂包裹打包台1个、普通打包台5个以及堆垛操作1个。再拖取叉车相关操作元件。最后用传送带和队列进行连接。
(二)参数设置
整个模型参数设置为：
(1)source设置：由于网上超市订单的到达比较随机，为了更好的描述客户下订单的波动性和不确定性，这里采用正态分布描述订单的到达。订单的最大到达量为10000。
(2)机械分拣设置：由于客户订单的复杂性，包装的冲突性，许多商品不能打包在一起或者需要特殊材质包装。这里从分拣中心拣选出来的订单被分为了两类，复杂件打包和一般件打包。通过service来实现机械分拣，其队列为10，延迟时间为1秒。以0.05概率作为一个订单是复杂件的概率，通过对智能体(MyAgent)的染色来实现，复杂件为黑色，一般件为红色。
(3)分流装置：判断一个订单是否为复杂件，是则随机发送给一个复杂件打包台，否则分配给一个普通件打包台。
(4)打包台设置：复杂打包台的工作时间服从均匀分布uniform(1,3)分钟，队列为10。普通打包台的工作时间也服从均匀分布normal(3,30)秒，队列为10。均通过service来实现。且为了区分打包之后的订单，在订单离开打包台后将其染成绿色。
(5)堆垛操作设置：采用seize来实现。
(6)抓取叉车设置：采取seize来实现。
在设置好相关参数后，进行了模型的运行，10000个订单的处理时间为1182.73分钟。在测试的过程中有几次由于加速的原因堆放区爆满，所以测试了几次，取了其中一个测试结果。如图1所示。工人和叉车的工作时间利用率是主要研究的对象。接下来依次进行分析。
图1 仿真模型图示及仿真结果
(1)机械分类：机械分类是自动分拣器的工作效率，蓝色条形图所示。可见其大部分时间处于空闲状态，工作效率很高。所以只需放一个自动分拣器。
(2)复杂订单打包台：起初设置复杂订单打包台为两个，但运行之后发现其工作时间利用率均低于50%，因此放置了一个其时间利用率达到了91%。因此在实际仓库设置中使用一个复杂订单打包台。
(3)普通打包台：普通打包台的时间利用率为86.4%。最高的为88%，最低为84%。为较满意的结果。运行期间，分别设置了4个和6个，在4个打包台的情况下，出现了传送带堆叠最后运行失败；
在6个打包台的情况下，打包台的利用率不叫低。因此设置5个最为合适。经济效益最高。
(4)堆垛操作：堆垛操作人员容量设置为3。工人工作效率为76%，在2个的情况下出现传送带堆叠导致运行失败。
(5)叉车：由于运行过程中堆放区出现了堆叠现象所以叉车的利用率为100%，而堆放区域未超过最大堆放数量。
最后，订单拣选完后至出库的平均时间，从运行结果看平均出库时间为7.3分钟左右。之所以在1180分钟左右急剧上升是因为堆放区产生了一定数量的堆放，只有叉车在进行装车工作所以时间急剧上升。
本文对仓库订单处理操作利用Anylogic进行建模仿真，获得比较好的实验结果，使仓库在有效运转的情况下，资源的消耗最少，资源利用率最高，达到订单出库的时间要求。但此仿真软件多次运行的情况下加速过快会导致实验结果出现波动。因此本文所做的仿真与试验只具有一定的参考作用，需要再做更细致的处理。另一方面，针对仓 库的效率优化处理已不仅仅局限于对作业流程的改进，先进的设备和科技在提高分拣效率上会起到很大的作用。而作业流程和先进设备如何有效结合也是待研究解决的问题。
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