物流中心“一个流”出库作业的仿真分析

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对物流中心的订单频率，按照箱订单和整托盘订单设计“一个流”出库作业，消除了作业中的瓶颈和积压，最后在保证工作时间的要求前提下将暂存功能区降低了90%以上。

综合物流中心是现代物流体系的重要组成部分，作为供应链中人流、物流、资金流、信息流的枢纽交汇点，综合物流中心倡导高效周转和快速响应的理念，从而满足越来越个性化的客户需求。

大家都了解一个经验数据，即，综合物流中心70%的作业时间（作业成本）是拣货作业。那么，高效拣货是高效综合物流中心的充要条件吗？

对于生产物流，本田生产方式（TPS）作为福特制的升级版，对于多频次、小批量的生产作业非常有效；那么，对于同样是多频次、小批量的综合物流中心出库作业，丰田生产方式是否可以借鉴呢？

针对这个问题，某电子类企业综合物流中心通过仿真分析来进行流程的改进，在保证改进后响应时间满足要求的前提下，来实现大幅度缩减功能区面积的目标。

物流中心现状

研究中的综合物流中心（以下简称为A物流中心）其平面布置如图1。

我们将这个物流中心的功能区进行抽象化，把原先的“L”型出入口设计抽象成“U”型设计，提取主要功能区后，可以将布局按图2进行研究。

根据图2，A物流中心的作业区可分为6个部分（如表1），分别用到货架、叉车、托盘、RFID、输送线、打包机、辅料（标签等）、液压车、电脑、打印机和卡车等。

A物流中心内还应该有一些辅助功能区，如叉车充电区、清洗区等，由于与研究对象关联度不强，此处略去，不作考虑。

通过对A物流中心出库作业的仿真，分析现有布局和作业中所存在的问题，研究瓶颈及改善空间等，为管理者提供决策依据，以达到作业协同、稳定、高效的目标。

通过对A物流中心的分析，该中心以订单（波次）作为出库作业驱动信息，主要出库作业有两种，一种是整箱出库，一种是整托盘出库。

出库作业流程。A物流中心的主要作业功能和流程如图3所示。

出库作业时间。A物流中心的作业界面大致分为，上午入库作业，并根据整箱作业区库存和最低库存的比对进行从整托盘区向整箱区的补货作业；下午13:00-17:00接受出库订单，并立即组织完成拣货、打包和装车出库作业；18:00下班。

出库作业频率。根据对一个月A物流中心接收订单的频率和订单SKU行数的分析，订单信息大致规律为：

・整箱订单分布为每天约1500行，其中13:00-16:00随机分布约占50%，16:00-17:00随机分布约占50%。

・整托盘订单分布为正态分布，均值5min，方差为2min。

・所有订单可以在18:00前完成出库。

・出库暂存区面积约为120个托盘。

出库作业模式。出库作业首先受到信息流的驱动，订单、运单和拣货单，到底哪一种适合作为出库作业的驱动信息？

一种是Make to Stock的模式，即收到订单以后，立刻组织人力进行出库作业，货物分拣包装后暂存于出库暂存区。包括批次拣货的模式，也是同一种类型。这种模式的好处是可以在第一时间进行作业，从而防止在高峰期拣货力量不足，影响出库；坏处是，处理好的货物并不是要马上装车出库，所以导致大量的货物积压在暂存区内，造成仓库作业区的紧张以及作业忙乱，容易出差错，同时过分宽裕的作业区也会导致隐性浪费。

一种是Make to Order的模式，即收到订单后不立即展开作业，而是根据一定批量的订单收到后，确定了一个运输，并形成运单以后再根据运单分解成为拣货订单，指导拣货作业。这种模式的好处是能够有效地实现出库作业的协调，保证出库作业“一个流”，实现货物少积压甚至不积压，从而大幅度减少仓库内预留的货物暂存区域，增加作业面积，提供工作效率。由于仓库作业顺畅、没有多余货物暂存在出库区，也可以减少货物的差错率。这种模式的坏处是，需要保证物流中心极大的柔性，在订单高峰期需要能够有效地组织人力进行作业，否则容易导致出库慢，影响订单响应速度。

在实际运营中，普遍采用Make to Stock的模式，极少采用Make to Order模式。根据本文的研究目标，我们尝试用仿真分析来研究采用Make to Order模式的可行性，从而寻求优化空间。

信息驱动之后，A物流中心内分两种主要的作业，一种是整托盘作业，一种是整箱作业，本例不研究拆箱分拣SKU的情况。

整托盘作业的货物存储于货架区，货物本身存放在托盘上，操作人员将叉车开到指定位置，叉起托盘，送到出库暂存查验区，然后回到货架区接收第二个指令。

整箱作业的货物存储于整箱分拣区。这个区域的货物经过分析适合于手工整箱拣货，并已经进行了优化配置。货物是入库时存入的，或每天上午由信息系统发出补货指令，从整托盘作业区补货过来的。此处，不考虑在出库作业的同时仍有必需的小量补货作业需要做。

整箱作业首先是拣货，分为几组，根据RFID指示将货物分拣到小车（或流水线）上，有的货物下有Pick on Light作业指示灯，可以更好地提高分拣效率降低分拣差错率。

整箱拣货之后送到归类整理打包区，根据不同运单、订单情况进行整理，然后打包托盘，并打拉伸膜，以免货物倾倒。

最后送到出库暂存检验区，经过最终审核后装车出库。

物流中心系统仿真假设条件如下：

1) 一个整托盘能存放6个整箱。

2) 一张订单内单个SKU超过6箱就被分解为整数个托盘和余数个整箱两张订单，即整箱订单单行拣货数量不超过5。

3) 出库作业时间为13:00-18:00，接收订单时间为13:00-17:00。

4) 根据历史操作数据分析，整箱订单分布为每天1500行，其中13:00-16:00随机分布750行，16:00-17:00随机分布750行。

5) 整托盘订单分布为正态分布，均值5min，方差为2min。

6) 其它设备和作业时间参数不模拟单个人的作业时间，必要的时候进行整合，采用环节综合处理能力来代替。如某环节两个人操作同一工序，2分钟各做完一个SKU，则可以用一个SinglePro来代替，Processing Time取1min。

7) 改变作业流程，将原先的以波次订单为驱动的出库模式变更为以运单驱动的出库模式。如图4所示。

抽象与建模

根据前面对于A物流中心作业流程和功能区的分析，本文对A物流中心的功能和作业进行抽象和精简，并建立仿真模型。

抽象和精简。物流中心的功能和作业区非常复杂，除了主要功能，还包括一些附属功能和增值服务。那些与要研究的内容关联性不强的部分，本文对其进行了简化和抽象。

本文在建立模型时，只考虑了功能的匹配和服务响应水平等因素，而对于成本和具体资源的数量没有做深入探讨。

该方案只研究主要出库动作，对于贴标签、扫描、填单等附属性、增值则不予以考虑。

模拟生成订单Delivery Table。根据对A物流中心订单性质的统计分析和前文仿真假设，本文依据订单性质生成一份模拟的一天出库作业订单，从13:00接单，到17:00截单，供1500行整箱出库拣货单见表示2。

根据这1500行订单作业的时间和功能区的堆积情况，我们就可以较好地了解作业流程的问题点和优化方向。

建立仿真模型。模型驱动为运单形成的拣货单，拣货单分为两种，一种是整托盘拣货单，一种是整箱拣货单。按照上文所分析的流程，模型模拟了从订单到出库的全过程主要作业情况见图5。

其picking（拣货）作业的模型如图6：

其packing（打包）作业的模型如图7：

通过仿真建模过程中涉及的实体、属性、事件、活动、资源等如下：

实体：整箱货物、整托盘货物、托盘

属性：实体在系统中的总运行时间和等候时间

事件：实体到达、开始等待、结束等待、接受操作、完成操作、实体离开

活动：等待、拣货、归类、分派、进托盘、打包、查验、装车等

物流中心仿真结果分析

在原出库流程下，为保证订单及时拣货，在流程的后端inspection（检查）区存放了大量的已处理待出库的货物。这些货物由于订单到得早，从而被安排拣货和包装，但由于车辆的路线安排等问题， 不能够按照同样的顺序被装车发运，所以只能存放在这一区域，也叫做出库暂存区。出库暂存区规划了约200平米。

通过合理确认各个环节的工作节拍，可以保证作业顺畅，经过优化以后，A物流中心出库作业仿真结果如表3。

通过表3可以看出，虽然订单分布有很强的不均匀性，16:00-17:00是订单峰值，但是在18:00之前（17:57）仍然完成了所有作业，满足订单要求，保证了工作时间安排。

另外，Sorting和Inspection区通过“一个流”的作业方式，极大地减少了作业空间需求。由于确认了工作节拍，Sorting（整理）区的最大数量可以根据需要自由调节，不影响整体作业。出库前的Inspection（检查）区的空间需求则可以压缩到只有3个托盘位！

表4通过对优化前后的效果对比，说明了仿真优化带来的资源利用效率方面的提升。

本文通过对A综合物流中心的仿真研究，分析了采用“一个流”的物流中心运作模式后，对原有的Make to Stock模式的改进，证明了通过环节协同、工作节拍一致性可以有效减小仓库内部暂存区的安排，从而提高资源有效利用率，减小工作差错率。