基于flexsim的高校物流配送流程仿真研究

隨著物流行業(yè)的飛速發(fā)展，人們對快遞業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量追求也在不斷提升，然而快遞配送“最后一公里”已然成為制約提高配送效率的關(guān)鍵問題。在眾多的網(wǎng)購用戶中，在校學(xué)生的比例占到了14%[1] 。這就導(dǎo)致了校園快遞配送量的不斷增加，然而傳統(tǒng)的人工配送方式存在的配送周期長、易丟件等問題，逐漸不能滿足師生在短時(shí)間內(nèi)完成取件的要求。因此針對如何提高配送效率，提出合理的改進(jìn)意見，成為解決該問題的關(guān)鍵所在。

由于高校校園內(nèi)學(xué)生數(shù)量較多，網(wǎng)購能力強(qiáng)，物流配送范圍廣，傳統(tǒng)末端配送的“門對門”服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)無法運(yùn)用在高校校園中[2] ，增加了快速且實(shí)時(shí)取件的難度，其次，面對大基數(shù)的快遞配送，驛站的快遞堆放和用戶的信息管理較混亂，造成服務(wù)質(zhì)量低的問題。而以智能化快遞柜為切入點(diǎn)優(yōu)化校園物流“最后一公里”，增加快遞的管理集中性，能從根本上節(jié)約在管理上的投入[3] 。

本文以蘭州市某一高校為研究對象，探討在高校物流“最后一公里[4-7]”環(huán)節(jié)中存在的問題，建議將智能自提柜引進(jìn)高校，并通過flexsim來模擬優(yōu)化后的配送方式，驗(yàn)證模型有效性，推進(jìn)校園物流配送高效化建設(shè)。

1  問題分析

蘭州市某高校有南、北和校外三個(gè)區(qū)域構(gòu)成，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，全校共有師生3萬多人，其中校內(nèi)2萬多人，在校擁有配送站點(diǎn)的快遞公司10家。由于在校學(xué)生明顯不具備送貨上門的條件，因此快遞公司配送都采用了開設(shè)校內(nèi)站點(diǎn)通過發(fā)送短信在固定地點(diǎn)人工取件的方式。具體取件流程如圖1所示。

圖1 取件流程

該模式相比于智能取件柜的掃碼、刷臉取件而言，流程較為復(fù)雜，且要在每天規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成取件，時(shí)間不夠靈活。而學(xué)生大多會(huì)集中在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)去取快遞，例如下課后。由于服務(wù)中心空間一般都有限，如果單位時(shí)間進(jìn)入的人數(shù)超過取件完成的人數(shù)，例如“雙十一”、“618”等，就會(huì)造成擁堵，大大降低取件效率[8] 。同時(shí)，此模式派件員對收件人的身份信息也只是簡單的詢問，在排隊(duì)較長時(shí)，冒領(lǐng)、丟件現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，不僅影響校園秩序，也降低了消費(fèi)者的滿意度。

基于此現(xiàn)狀，通過隨機(jī)抽樣的方法，抽取了該校600名在校師生進(jìn)行了校園快遞情況調(diào)查，對收取的532份有效問卷進(jìn)行了分析整理。其中，每個(gè)月使用快遞10次以上的占56.02%，排隊(duì)時(shí)間10分鐘及以上的就有51.51%，70.68%的師生發(fā)生過快遞丟失或損壞的情況，有62.41%由于上課等原因耽誤了取快遞，如果采用智能快遞柜代替人工配送方式，有91.73%的師生表示支持，最后通過意見征集，大多數(shù)師生認(rèn)為在快遞取件過程中，派送時(shí)間、派送地方、派送方式更為重要。

通過以上分析，為了進(jìn)一步優(yōu)化校園物流配送體系，提出引入智能自提柜來解決某高校存在的配送問題。朱文軍[9] 、應(yīng)毅[10] 利用flexsim技術(shù)進(jìn)行了電商配送中心分揀仿真優(yōu)化研究，通過對運(yùn)行結(jié)果的分析，優(yōu)化后的方案達(dá)到了預(yù)期的效果。因此本文也將利用flexsim對設(shè)定的模型進(jìn)行仿真模擬，并對校園物流配送提出合理的改進(jìn)意見。

2  校園物流配送模型構(gòu)建

2.1  校園配送流程優(yōu)化概述

某高校主校區(qū)面積較大，人數(shù)較多。據(jù)調(diào)查，校內(nèi)快遞平均每月在七萬件左右，一般在每天上午（7：00-11：00）各物流公司運(yùn)輸車到達(dá)指定?？奎c(diǎn)進(jìn)行卸貨分揀入庫，在快遞驛站等暫存區(qū)擺放好，同時(shí)形成短信取件碼發(fā)送給收件人。由于南北兩個(gè)校區(qū)都在固定的同一服務(wù)點(diǎn)取件，就容易造成下課后的取件高峰期擁堵。

因此，現(xiàn)需要對分揀及配送流程進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化，即快遞到站后，將南北校區(qū)的快遞分類，分別送至南北校區(qū)自提柜，并生成取件碼通知收件人，這樣收件人就可以更靈活的選取合適的時(shí)間就近收取快遞。對于較大件或者需要當(dāng)面驗(yàn)收的快遞，仍采用人工派送方式，這樣就可以大大緩解驛站壓力，減少高峰期排隊(duì)幾率。

2.2  智能自提柜選址

便捷的自提柜可以極大的提高取快遞的效率，合理的擺放位置更能實(shí)現(xiàn)規(guī)范化的取件過程，提高其利用率。該校南北兩個(gè)校區(qū)人數(shù)相當(dāng)，且宿舍樓相對集中，主服務(wù)站位于北區(qū)宿舍，如圖2所示，可將自提柜分別放置在南北食堂周圍，在每日快遞到達(dá)主服務(wù)站進(jìn)行卸貨分揀后，送至南北自提柜進(jìn)行上架操作。

圖2 校區(qū)平面示意圖

2.3  flexsim建模及仿真

校園快遞分揀至配送的流程具有一定的離散性，建立3D虛擬仿真系統(tǒng)有利于更直觀的發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)在運(yùn)作中存在的問題，然后對實(shí)際操作做出明智的決策[11] 。通過分析模型運(yùn)行后的數(shù)據(jù)，提出合理范圍內(nèi)的改進(jìn)意見后，再進(jìn)行驗(yàn)證，讓決策更有說服力。因此通過flexsim仿真軟件來模擬快遞進(jìn)站分揀至配送，最后取件成功的整個(gè)過程，具體流程如圖3所示。

圖3 配送流程圖

2.3.1  參數(shù)設(shè)置

模型布局及實(shí)體間連接方式如圖4所示。利用貨車發(fā)生器模擬每日7：00、14：00分別到達(dá)主站卸貨分揀區(qū)的快遞1500件、1000件，每日到達(dá)的快遞在總服務(wù)站進(jìn)行分揀，利用10個(gè)處理器分別模擬10名工作人員分揀快遞的過程，平均20s一件。根據(jù)實(shí)際情況，每日約有10%的大件快遞、包裝破損等需要開箱查驗(yàn)的快遞仍需留在總服務(wù)站采用人工取件的方式，因此分揀的快遞分為送至南、北自提柜區(qū)和留在北區(qū)人工取件區(qū)的三部分，分別約占每日快遞的50%、40%、10%。利用貨車模擬將分揀好的快遞運(yùn)送至南、北自提柜的過程，到達(dá)固定區(qū)域后利用處理器模擬工作人員將快遞上架，并自動(dòng)生成取件碼發(fā)送給取件人的過程，約30秒一件。自提柜設(shè)置為200的規(guī)格，南北區(qū)各4個(gè)。利用發(fā)生器模擬10：00開始收到取件碼前往各自取件地點(diǎn)進(jìn)行取件的師生，取件人數(shù)符合泊松過程，不考慮排隊(duì)后插隊(duì)、換隊(duì)或放棄的情況[8] ，取件時(shí)間間隔在取件區(qū)間內(nèi)服從負(fù)指數(shù)分布。取件過程通過合成器模擬，取件時(shí)間可能受到機(jī)器故障或操作不熟練等問題影響，因此自提柜取件約20s-30s一人，主站人工服務(wù)主要是收取破損件、需開箱驗(yàn)收的件，或進(jìn)行寄件服務(wù)，因此操作時(shí)間約為50s-70s一人?？紤]到校內(nèi)上下課高峰期，將12：00-13：00，18：30-19：30規(guī)定為取件高峰期，其余時(shí)段為非高峰期。自提柜每日23：00取件結(jié)束，主站人工區(qū)19：30取件結(jié)束，由于自身原因，每日取件結(jié)束后仍有10%的快遞沒有被取走。模型較大程度實(shí)現(xiàn)了校園物流配送流程和各環(huán)節(jié)的基本功能。

圖4 分揀配送流程flexsim仿真布局圖

3  仿真結(jié)果及分析

模型從7:00開始運(yùn)行，23:00運(yùn)行結(jié)束代表一個(gè)周期，以此來模擬一個(gè)工作日快遞從進(jìn)站到分揀，最后配送完成的整個(gè)過程。運(yùn)行過程無擁堵，正常運(yùn)行結(jié)束后，如表1所示，對部分實(shí)體運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理。

表1 實(shí)體運(yùn)行情況統(tǒng)計(jì)

實(shí)體元素 上午輸入 上午輸出 下午輸入 下午輸出 當(dāng)前容量

分揀暫存區(qū) 1500 1500 1000 1000 0

南區(qū)自提柜 724 96 496 1030 94

北區(qū)自提柜 621 76 407 822 130

主站人工取件區(qū) 155 27 97 196 29

其中，非高峰期和高峰期的取件情況如圖5所示，排隊(duì)情況如圖6所示。由此可以看出，在高峰期取件時(shí)間，最大排隊(duì)等待時(shí)間為0s，因此不會(huì)造成取件擁堵，相比之前所有人只能通過主站人工取件方式取件而言，改進(jìn)后的方案對高峰期排隊(duì)時(shí)間過長的問題得到了有效解決。

圖5 非高峰期與高峰期取件數(shù)量統(tǒng)計(jì)

圖6 取件等待時(shí)間

在人工操作中，運(yùn)行結(jié)果顯示，第一批貨物在7：00到站至10：00左右，工作人員可以完成這批貨物的分揀和上架工作，第二批貨物從14：00到站至16：15左右完成分揀和上架工作。10名工作人員同時(shí)參與第一批快遞的分揀工作，結(jié)果顯示，在7：00-8：00，10名工作人員共同完成1500件貨物的分揀工作。分揀完成后人工1-2負(fù)責(zé)主站人工區(qū)的上架工作和之后的取件工作，人工3-5負(fù)責(zé)北區(qū)自提柜的上架工作，人工6-10負(fù)責(zé)南區(qū)自提柜的上架工作。第二批貨物到站后，人工1-2不再參與這批貨物的分揀工作，由人工3-10共同完成分揀后繼續(xù)分別負(fù)責(zé)各自區(qū)域快遞的上架工作。截至第一批貨物上架完成時(shí)人工利用率如圖7所示，可以看出這段時(shí)間人工3-10利用率較高，有少量休息時(shí)間。后期可通過在此時(shí)間段內(nèi)增加兼職工作人員的方法改進(jìn)。第二批貨物分揀結(jié)束后的人工3-10利用率如圖8所示。主站人工取件區(qū)在19：30取件結(jié)束后，人工1-2利用率如圖9所示。

人工取件在19：30截止后，兩名工作人員共完成了252件貨物的上架工作和223件貨物的出庫工作，與自提柜相結(jié)合的取件方式大大緩解了之前人工派送的壓力，同時(shí)降低了人工成本。在實(shí)際問題中，工作人員還要面臨卸貨搬運(yùn)等問題，所以模型利用率相比實(shí)際較低，但總體上看，人工效率基本合理。

圖7 時(shí)段7：00-10：00人工利用率

圖8 時(shí)段7：00-16：30人工利用率

圖9 人工取件利用率

同時(shí)分析了南北自提柜8個(gè)取件合成器的利用率，如圖10所示，從10：00-23：00取件結(jié)束，南、北區(qū)合成器的整體利用率分別為72.14%、57.77%，利用率合理。合成器的利用率反應(yīng)了模型中自提柜的利用程度，說明采取自提柜取件的方式后，并不會(huì)造成資源浪費(fèi)。同時(shí)，合理范圍內(nèi)的空閑率，也可以應(yīng)對“雙十一”、“618”等時(shí)段校園內(nèi)快遞激增的情況。

圖10 合成器利用率

4  結(jié)  論

本文以某一高校末端配送為研究基礎(chǔ)，以解決實(shí)際問題為目的，面對高峰期取件擁堵等問題，提出適合該校物流配送條件的優(yōu)化方案，通過flexsim對該方案流程進(jìn)行仿真模擬，對運(yùn)行后的結(jié)果分析，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的方案不再造成工作人員長時(shí)間工作和高峰期取件排隊(duì)時(shí)間過長等問題，說明采用人工配送和自提柜取件相結(jié)合的改進(jìn)方案是可行且有利的，為之后面臨快遞不斷增多的情況提供了有效的解決方案，在加強(qiáng)管理的同時(shí)，更利于校園物流向高效化、便捷化的邁進(jìn)。

本文來源：《物流科技》http://m.00559.cn/w/jg/30901.html