基于Flexsim的电商转运中心柔性分拣派发系统的仿真研究

摘 要：随着电子商务的蓬勃发展，促使网上购物活动十分活跃。由此产生的电商物流压力与日俱增，必然导致电商转运中心分拣派发系统承受越来越大的运行压力。这也自然地成为电商系统研究与改进的重要方向之一。选择具有代表性的B2C类电商企业为研究对象，运用Flexsim仿真软件，对其现有的转运中心分拣派发系统进行建模与仿真，可迅速地发现系统运行中存在的瓶颈问题和产生的原因，得到系统运行效率和设备空置率等关键数据。通过对仿真结果的分析，及时进行优化处理，采取必要措施加以解决，提高系统整体的工作效率。基于Flexsim的电商转运中心柔性分拣派发仿真优化方案，具有为同类的电商企业解决类似问题的参考价值。

关键词：B2C；电商物流；分拣派发系统；Flexsim仿真

Simulation Research on the Flexible Sorting and Distribution System ofE-commerce Transit Center Based on Flexsim

Shen Ning

Abstract：With the booming development of e-commerce，online shopping activities have become extremely active.The resulting pressure on e-commerce logistics is increasing day by day，which inevitably leads to the sorting and distribution system of e-commerce transit centers facing increasing operational pressure.This naturally becomes one of the important directions for the research and improvement of e-commerce systems.By choosing a representative B2C e-commerce enterprise as the research object and utilizing Flexsim simulation software to model and simulate its existing transit center sorting and distribution system，it is possible to quickly identify bottlenecks and their causes in system operation，and obtain key data such as system operating efficiency and equipment vacancy rates.Through the analysis of the simulation results，optimization can be carried out promptly，and necessary measures can be taken to solve the problems and improve the overall work efficiency of the system.The simulation optimization scheme of the e-commerce transit center's flexible sorting and distribution system based on Flexsim has reference value for similar e-commerce enterprises in solving similar problems.

Key words：B2C;E-commerce Logistics;Sorting and Distribution System;Flexsim Simulation

1 電商转运中心的现状和柔性分拣派发系统仿真研究的必要性

1.1 B2C电子商务的基本情况

B2C（business to customer，企业对客户）是指电子商务企业通过互联网和其他在线零售方式向消费者开展的电子商务销售活动。电子商务企业通过互联网的在线商店为消费者提供了一个新的购物环境，同时其交易过程比传统商店更为简单方便。现今，B2C电子商务具有庞大的用户群，用户可以利用简便的电子设备轻松完成购物，并且支付或转账金额数额也可没有限制，同时经营的品类也很全，可以满足用户各种各样的产品需求。

B2C电子商务的蓬勃发展，其网上购物的方式已经不仅局限于网页端，越来越倾向于移动设备上的短视频直播带货和APP团购方式，这样就使得购物者在任何时刻、任何方式下都可以方便地进行购物。在电子商务的整个交易中，伴随订单的生成，就会产生三个流，即信息流，支付流和物流。信息流和支付流增长速度虽然呈几何级数快速增长，但依托网上先进的虚拟服务和高速的网络速度已经可以顺利地完成，快速便捷地在电子商务平台上实现订单销售和支付服务，但是作为最终端的物流（即快递与配送服务），却成为了制约电子商务发展的主要瓶颈。［1］物流是不可能无限制地进行扩张。因此，如何更好地提高现有的物流资源利用率，就成为提高电子商务整体效率的关键所在。提高物流设备的利用率是尽最大的可能让设备不出现空闲或少空闲，从而保证所有设备一直处在较高的利用率水平上。对于较小的电商平台，一是可以通过人工调度和流程调节，寻找在平常订单比较稳定时，以最适合的订单分发配比模式，获取最佳物流状态。二是灵活应对各种购物节或突发状况进行即时调整，从而保证主流运输方向最大可能地畅通，同时通过不断地学习提升系统的柔性运营能力。

但对于较大的电商平台，面对订单数量巨大、品种繁多、数量不确定因素较多，同时收货地点众多、分散，遍布全国乃至海外等情况，快递服务时间有限，必须在规定时间内送达消费者手中，这使得面向电子商务业务的物流企业每天面对繁重的收货，分拣、分派、快递运输和配送压力，基本上没有即时、实地调整试验的机会。［2］特别是在电商转运中心分拣派发系统中，由于快递件的品种，数量，运达方向的不确定性，就使整个分拣派发过程，有的设备可能空闲，有的设备却很繁忙，来不及进行调整的情况。可见，在这种情况下，要想对其进行快速处理。因此，对于B2C电商企业而言，物流服务质量和效率是衡量其竞争力和服务能力的一项重要指标。［3］

1.2 电商物流分拣相关问题分析

1.2.1 订单问题

近年来，由于电子商务行业的快速发展，电子商务快递订单逐渐呈现出数量大、品种多的特点，所以在整个电子商务物流过程中，订单处理作为第一个重要环节，直接关系到后续货物的分拣、配送和运输速度。

1.2.2 分拣作业方式问题

分拣作业是电商转运中心中最主要的工作，其难度主要取决于订单情况。对于多种类、少批次或复杂度高的订单，电子商务转运中心面临的主要问题是如何在保证快递质量的基础上提高效率。而处理如此多的订单，大多电商转运中心仍采用机械与人工相组合的方式。少数大型的转运中心才能采取全自动化的分拣，虽然分拣效率有所提高，但成本同时也过高；而小型的中转中心仍然使用手动分拣，但分拣效率却不尽人意。［4］

1.3 B2C电商转运中心分拣派发系统

电商转运中心负责把按照用户订单采购要求包装完成的订单快递件，在规定时间内，集中运送到各转运中心进行分拣和派发。其工作流程是：将订单快递件送到分拣流水线入口处，经过扫描快递件包装盒上的二维码，将其传送分拣到指定投送的区域，如北京、上海等区域。在这个区域中，要完成将单个、分散的订单快递件，统一拼装成按物流模数规定的便于运输和装卸的大包装箱中，并通过总检将大包装箱内的所有订单快递件编制列表，最后在大包装箱外粘上标识大包装箱的二维码，通过平板车传输运到相应的货物运输机上，完成转运，其流程见图1。

一般来说，电商转运中心的分拣和派发系统的运行效率由初始设计的基本要求加以确定。但在实际运行中，由于客户采购的快递件具有随机性，不可避免地存在各区域的快递件数量的不均衡，使局部区域出现忙闲不均的现象。因此，按订单快递分拣的不均匀性，要经常对系统微调。人工微调成本高，周期长，很难做到及时，高效。而运用Flexsim仿真软件，对系统建模、仿真，可以快速、高效地优化解决系统存在的瓶颈问题。通过对仿真结果的分析，及时进行优化处理，采取措施加以解决，提高系统的工作效率。［5］

在本文研究过程中，选取电商转运中心分拣派发系统中一个区域的拼装、总检部分为研究对象，利用Flexsim仿真软件对其进行建模和仿真，阐述仿真过程的基本分析方法与研究的基本思路。其他区域基本可以参考本例进行研究。

2 Flexism仿真软件的基本设置和实体确定

Flexsim是PC Base的数字虚拟企业的仿真系统，是一款可以在微软的不同操作平台上运行全视窗3D专业仿真软件。在Flexsim模拟场景中，通过创建一个系统模型，我们可以在不中断真实工作情况下，调查出各种需要测试的运营情况，避免在更改实际系统时面临的成本和风险，这对于可视化模拟“瓶颈”电子商务中转中心的灵活分拣和配送过程至关重要。仿真建模前，应做好以下准备工作。［6］

（1）建模单位的选择

模型的建立需要先确定模型的基本单位。主要包括整个模型系统中使用的时间、长度和流体的单位，见图2。

本模型使用以下单位：

时间单位：秒

长度单位：米

流体单元：升

（2）Flexsim实体

根据仿真研究的需要，将实体从Flexsim主界面的实体库拖动到模型（建模）窗口，并结合其在仿真過程中的角色给出其名称、参数和属性见图3。

发生器：用于生成仿真模型中使用的临时实体。仿真模型中至少需要一个发生器。

暂存区：用于存储下游操作无法接收的临时实体。它是一种存储停滞实体的设备。

处理器：用于模拟临时实体加工过程的设备，如包装机、检验台等。

吸收器：用于接收已完成仿真模型中所有处理操作的临时实体。

临时实体：临时实体指在仿真模型中移动通过的实体，如快递件。

3 电商转运中心拼装检验区仿真模型的建立及参数的设定

为研究方便，经现场调研，运用统计学方法，选取一条分拣、总检、派发区域工作的作业流程和运行情况进行随机采样，并将统计分析后的结果，作为Flexsim仿真的最初原始数据［7］

3.1 Flexsim仿真原始数据

为便于使用Flexsm对对电商转运中心柔性分拣派发系统的工作进行模拟仿真分析，结合作业现场的实际运行情况，通过现场调研以及采样所得的样本数据，作如下假设：

（1）订单快递件到达：平均每0.5s到达一个订单快递件；

（2）订单快递件拼装：固定拼装时间为1.3s；

（3）拼装总检：固定检测时间为0.8s；

（4）订单分派：正常分派占99.7%，特殊分派0.3%。

3.2建立拼装、总检系统模型

在使用Flexsim仿真软件进行仿真准备时，首先要进行概念模型设计。根据概念模型，在Flexsim实体库中，选用相应的实体，并对其赋予一个默认的名称，见表1。之后，根据建立的系统概念模型，在Flexsim软件建模界面中，根据各实体之间的关系，构造出系统的实体模型，［8］见图4。

3.3 实体参数配置

实体间连接后，就要根据实际要求确定每个实体的模拟数据。在此过程中需要对每一个实体参数在相应的设置界面进行合理设置。之后将数据和逻辑添加到模型中。

在这个模型中，我们需要让三个种类的快递件a、b和c进入系统。为此，每个临时实体将根据平均分布原则随机得到1、2或3做为快递的类型值。

按给定Flexsim的原始数据，对各实体配置相应的参数，具体内容包括：

（1） 在入口上指定订单快递件的到达速率

在这个模型中，我们需要改变到达间隔和快递件类型，以产生三种快件的到达速率。在此模型中，快递件每0.5秒到达一个。

（2） 指定订单快递件的类型和颜色

在快递件进入系统时会产生一个类型值，该值会在1和3之间均匀分布，使得进入系统的快递件件是类型1、类型2或类型3的可能性相同。完成此分配的最佳方法是在生成器的离开触发器中更改其临时实体类型，并选择设置临时实体类型和颜色。

（3） 设置待拼装区容量和指定待拼装区的发送路径，待拼装区需要设置其容量为10000，并将不同类型的快递分别发送到对应的包装机上。

（4）设定包装机A、B和C的作业时间

本例中，设置的包装机A、B、C的作业时间均为1.3s。

（5）设置待检验区的最大容量

待检验区中，可暂存的包装箱中快递件的最大容量设置为10000。

（6）设置检验台的检验时间

双击检验台，打开属性窗口。在处理器标签上的检验模块中，设置为0.8s，即检验时间为常量0.8s。

（7）设定检验台的路径分配

在建立检查台连接时，应先将其连接到正常派发出口，然后再连接到特殊派发出口。此顺序使第一个输出端口能够连接到正常派发出口（包装箱若为标准物流模式尺寸的标准包装箱，由此口派发），第二个输出端口连接到特殊派发出口（包装箱的尺寸非标准值时，由此口派发）。我们按原始数据指定的百分比，将标准物流模式的包装箱按快递件99.7%的数量分配给正常派发出口；按快递件0.3%的数量分配给特殊派发出口。

以上实体参数配置的详细过程，可参照Flexsim软件说明书中有关对实体参数配置的介绍，在此不过多叙述。

4 电商转运中心拼装检验区Flexsim仿真运行及优化分析

4.1 Flexsim仿真运行

实体模型开始运行后。订单快递件从待拼装区开始，分别进入相应的3台包装机中的一个包装机上拼装，然后到待检验区，再进入检验台检验，并按规定将拼装箱的类型（如标准包装箱、长箱或非标准小箱等），分别派发到正常派发出口或特殊派发出口，见图5。

4.2 Flexsim仿真结果分析

为了达到优化模型系统的目的，就必须找到整体模拟系统过程中产生大量堆积的实体模型。可以采用以下有几种方法。首先，观察暂存区存货的高度。如果模型中有许多订单和快递物品堆积在临时存储区中，则表明流程中存在系统瓶颈。当模型运行模拟时，可以观察待检验区有很多订单快递件等待检验，出现大量堆集，而待拼装区的暂存订单快递件的数量很少，正如图3所看到的那样。其次，为更加明显地看出模型产生瓶颈的区域和位置， 可以双击3台包装机中的一个，打开属性窗口或双击检验台点击“统计选项卡”。在状态模块中点击其“百分比”，即为该实体的工作效率饼图（饼图中，其中idle代表设备空闲，processing代表设备工作），见图6、图7。

由此可见，检测台比包裝机要忙碌的多，很明显瓶颈处在检验台上，造成拼装后的订单快递件在待检验区的大量积压。而三台包装机空闲的时间较长，严重影响包装机工作效率，使分拣派发作业总体效率降低。

4.3 Flexsim仿真模型的优化

模型优化的方法很多。本例采用增加一台检验台来进行说明，见图8。优化后的包装机和检验台工作效率柱状状态图，见图9。

可见，增加一台检验台之后，待检验区中订单快递件暂存的数量减少，明显提高了检验台的工作速度。这样，使得三台包装机几乎接近满负荷工作，这对电商转运中心的分拣派发十分有利。

5 结论

综上所述，对于规模较大的电商转运中心分拣派发系统，经常是非常复杂的系统，并超出用数学方法创建数学模型的范围。而使用Flexsim模拟仿真电商转运中心分拣派发系统动态过程，工作量要小得多，且很容易得到测试结果。

通过建立Flexsim模型模仿现实系统，可以清楚地了解原系统中存在的瓶颈和问题，以最小的成本，最快的速度，对系统运行结果进行分析和优化。同时，根据从仿真中收集的信息，就可以了解将要实施的决策对于整个系统的影响，便于对设备的使用做出更加明智的选择，以提高整个系统的效率。达到在发展电子商务转运中心的过程中，利用各种先进的仿真技术，实现基于柔性分拣派发系统的仿真效果。［5］

此外，当Flexsim作为一款常用的建模软件，很多高校都将其用作核心课程的教学工具；在工作中，也有很多电商物流公司运用这款软件进行仿真模拟。如何使学生了解，会用，用得好Flexsim，是上好电商系统仿真课程的关键所在。因此，从理论和实践两个角度借助Flexsim 电商系统仿真模拟在课程教学上展示出的巨大优势，并通过Flexsim对一个电商转运中心分拣派发系统仿真实例的研究，继续扩大研究领域，逐步推广到全电商系统的仿真教学中。

参考文献：

［1］姚建凤.电商背景下物流快递分拣方式分析［J］.现代商贸工业.2021，42（23）：25-26.

［2］侯景超.智慧电商物流中心运营策略研究［J］.城市建设理论研究.2019，（22）：63-64.

［3］张小艺.基于Flexsim的B2C电商物流储位优化策略研究［J］.物流技术与应用，2019，24（07）：127-131.

［4］马向国，余佳敏，任宇佳.Flexsim物流系统建模与仿真案例实训［M］.北京：化学工业出版社，2022.

［5］沈宁.计算机仿真技术在电子商务物流与供应链管理中的应用［J］.数字化用户.2021，27（17）：62-63.

［6］梁潇聆.Flexsim在物流系统仿真课程教学过程中的应用研究［J］.绿色科技.2021，23（11）：254-255.

（责任编辑 郭晓勇）

收稿日期：2023-01-08

基金项目：辽宁省职业技术教育学会科研规划项目“基于产教融合的电商直播全链条专业化人才培育的探索与实践”（LZY20479）成果。

作者简介：沈宁（1983－），男，辽宁沈阳人，讲师，硕士，研究方向为电子商务与物流工程、计算机信息管理系统。