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基于Flexsim的AS/RS仿真与优化
摘要:随着中国的发展，物流产业也取得了很大的进展，有大量的软件给出了仿真系统。Flexsim是其中之一，可用于建立离散系统，是模拟自动存储和检索系统(AS/RS)的理想选择。在这篇文章中，以Flexsim为例，通过对该系统的仿真研究，对其进行了分析，并给出了一些优化措施。
1.介绍
自动立体仓库也被称为高层仓库，即AS/RS(自动存储和检索系统)。它是一种高电平立体机架，是利用计算机控制和自动堆叠卡车进行操作的仓库。立体仓库由立体货架和搬运设备、建筑物、控制设施等设备组成。
自动化立体仓库是一个具有多种因素和目标的复杂系统，通常包含自动化存储系统、自动引导车辆系统、自动分拣系统和自动输送系统等多种物流子系统。通过传统的分析方法，通常很难得到最优解，通常需要很长的时间，成本也很高，相反，Flexsim在这方面比较好。
本文以自动立体仓库为例。利用系统建模和仿真技术进行分析，建立了Flexsim环境下立体仓库模型，并给出了仿真结果。然后，对该自动仓库的资源配置进行了分析，并对其进行了优化。
2.Flexsim
Flexsim是由美国Flexsim软件生产公司开发的;它是在图形环境中集成c 编译器的第一个仿真软件。在这种情况下，c 不仅可以直接定义模型，而且几乎不存在问题。因此，我们不再需要传统的动态链接库和其他一些复杂的链接。
Flexsim是基于对象的仿真软件，用于动态的dis事件系统建模和系统的可视化仿真与监控。它集计算机3d图像处理技术、仿真技术、人工智能技术、数据处理技术于一体，专门用于制造、物流等领域。利用Flexsim系统仿真软件，可以建立计算机中研究对象的3d模型，然后对报表中的数据进行分析，最终获得优化设计或改进方案。
3.模拟步骤
正确的仿真步骤是系统仿真成功的重要保证，自动立体仓库仿真一般有以下几个步骤:
A.系统研究:系统研究是了解系统运行状况，收集系统数据，以进一步了解整个过程中的参数，从而建立系统模型。
B.确定仿真目标:根据不同的条件，它有不同的目标和模型，因此有必要确定目标。
C.建立系统模型:系统模型是对系统的描述，由模型和模型参数组成。系统模型的形式可以是多个，具有书面叙事类型、流模式、图表类型、数学表达式类型。
D.确定仿真算法:事件调度法、活动扫描法和过程交互法是目前常用的算法。
E.建立仿真模型:
仿真模型是标准化和数字化的过程。同时，根据计算机操作的特点，如输入模块、仿真时钟、随机数发生器等，也需要一些必要的部件。
F.仿真模型的操作:
它需要确定结束时间。通常有两种终止方法。一种方法是给出模拟时间长度，如8h；另一种方法是确定事件的数目。根据不同条件下，我们选择不同的方式。
G.仿真结果的输出:
它有两种不同的测量方法:一是实时在线输出，即模拟阶段的结果。另一个是在模拟结束时给出所有变量的值。
H.分析结果，形成仿真报告:
利用统计方法对仿真结果进行了分析，主要对系统的精度和可靠性进行了研究。
4.目标
建立模型首先要明确仿真的目的，这样我们就可以避免在仿真过程中缠绕不必要的细节，强调问题的关键点。
本文的目的是分析系统设计的合理性、可行性和系统效率，为系统设计、设备配置和管理等控制策略的选择提供依据。还可以预测现有系统的处理能力、输送机、轨道车、堆垛机等的工作效率。本文的目的是找出该系统的不足之处，优化仓库资源配置，同时满足输入商品数量的要求800，每天输出533。
5.立体仓库的仿真
A.系统描述:一家公司投资建造一个自动立体仓库，主要用于储存托盘材，它具有有限的成本和对高效率设备的高需求，以及固定数量的输入和输出货物。
细节将在文章后面描述。我们需要建立一个模型，并分析天气，它可以满足整个系统的需求，并获得最佳配置的资源。
B.总体结构:该立体仓库主要由操作面积、输入面积、货物贮存面积和输出面积组成，其整体结构如图1所示。经营范围为验收货物、分拣、包装、标签、核对工作、抓货种类、数量、包装条件等。然后托盘货物从操作区域交付到平台，等待存储。仓储的使用无疑是为商品存储提供了场所。最后，根据出站顺序将相应的货物从仓库运到正确的地方，这是输出区的职责。
图1
(1)本机型主要设备及功能:
A.排队:堆放货物和托盘。
B.机器人:携带与生产地点分离的货物。
运输:将货盘从合成器运送到处理器进行输入处理。
合成器:在货物分类后，我们可以使用合合器将它们包装成托盘，这使得把它们放入仓库更方便。输送机:运载货物到下一个过程在模型，一般为远的距离相对地。
货架:用于货物贮存。
AS/RS车辆:将托盘货物放入指定的地方，或将货物从仓库中取出以供出境。
分离器:在托盘中单独的货物。
配送员:送货。
调度员:将货物分配给移动设备，如操作员或运输者。
主要工作流程如图2所示。
图2
(2)假设和参数设定
建立仿真模型
在考虑实际需求的前提下，必须对该系统的仿真提出一些假设，主要有:假设生产速率服从指数分布指数(0，10，1);
在货架最小停留时间也服从指数分布，其平均值为2000;
每台托盘装载4件货物;一次运输跟机器人一样可以运载一件货物，并且AS/RS车容量是10;
该模型有六个货架;每个货架由10层组成，每层可放10个托盘。
运输器、机器人和AS/RS车辆的最大速度均为2米/秒，输送机的速度为1米/秒，一个托盘的加工时间为5秒。
模拟时间为8小时。
最后，为满足立体仓库的要求和设备的合理利用，我们还可以设置一些其他参数，以找到合理的解决方案。
整个模型如图3所示。
图3
仿真结果的分析与优化
首先，我们可以通过直观的动画演示来观看系统操作过程。它很容易掌握和理解系统的总体情况，然后我们就可以找到瓶颈。这些combiners与其他装备的主要联系如图4所示。
图4
货物到达时，由操作者携带;货物包装后放在可装载四单品的托盘;然后在存储之前进行处理，例如记录不同类别的货物或扫描条码的数量。在此过程中，货物由传送带运送到仓库，在那里有输入和输出区域的队列，货物在这里延迟的一段时间代表存储。当接收到下游经销商的订单时，货物开始作出输出的准备，这是由机器人将其从托盘取走。此时，空托盘被模块接收器吸收。
传送带显示为图5。
图5
在系统的最后，分离的货物按不同的订单交付卡车。
在目前的系统中，一些主要设备的比例如表1。
表1
因此，我们可以在这方面作出改善。我们减少了在这个节点上的传输，并尽可能的增加了运输的升力速度，然后我们发现它的效率增加，状态如图6所示。
图6
我们可以看到效率是以前的两倍。在这个系统中，我认为还有另外一个瓶颈，这是由于进入仓库的排队导致了'AS/RS'的利用率降低。即队列容量低，对整个系统影响很大。因此，如果我们要优化系统，我们必须增加队列的容量，我们可以将输入队列的最大内容从10更改为30。当货物到达时，他们可以在队列中堆积等候运载，这可以AS/RS车辆繁忙，提高效率，经过改进后，我们可以看到的结果如表2。
表2
通过两个表的比较，我们可以看到这一设备的所有的效率都有所提高，，而且这个时候的输入货物的数量是800，输出量533，符合这个仓库的要求。由于这是模拟，我们必须模拟仓库的每个部分，以保证系统的完整性，实际上，当我们建立一个真正的仓库，考虑多个因素，特别是在低效率和面积利用率低时，我们可以将输入和输出区域的队列放在一起，这意味着整个区域，但要分开实现两个不同的功能，而不是商品的混合。一方面，我们可以满足仓库的要求，另一方面，它可以节省较大的空间供其他使用，间接降低成本。
6.结论
利用Flexsim进行自动化仓库建模和仿真，可以在制造和管理中得到不同数据，为该仓库的实际运行提供了理论依据。针对自动化立体仓库的特点，本文以实际事件为例，首先分析了该自动化仓库的总体结构和运行过程；其次，建立了该系统的仿真模型，并给出了该过程的仿真分析，最后对仓库参数的合理性进行了分析，并对资源配置进行了优化，为完善整个系统的决策依据。
AcknowledgmentsThisworkwassupportedbyfundingprojectforYouthTalentCultivationPlanofBeijingCityUniversityUnderthegrantnumber(CITamp;TCD201504051)andthisworkwassupportedbyBeijingWuziUniversityCultivationFundProject(GJB20143006)。
基于 Flexsim 的京东订单系统仿真研究
订单处理系统是配送中心运营的起点和核心部分,高效的订单处理操作不仅可以提高客户满意度,还能降低成本。因此,为了提高处理能力和效率、降低订单处理成本，对订单处理难度与快速响应时间的权衡分析,是电子商务企业面临的两大挑战。本文基于排队模型以及中国电子商务巨头京东的一些数据,利用 Flexsim 构建了一个3D仿真模型, 旨在解决整个电子商务订单处理系统的瓶颈问题。根据仿真结果,本文给出了两种订单处理优化方案、服务站优化和排队优化两大难题。
关键词: 订单系统;Flexsim;仿真模型;成本;效率
1.介绍
淘宝监测数据显示,包裹的数量以每小时100万件的速度快速增长,在11月11日的高峰期,许多订单无法及时处理,从而导致严重的爆仓问题。结果导致当天订购的产品只能在一周后送达客户,甚至超过十天。为了避免此类问题,订单处理需要进行优化。如何在不增加成本的情况下提高效率,成为一个亟待解决的问题。在对订单处理系统进行分析和优化的基础上,建立了基于排队理论的订单处理系统概念模型, 并用 Anylogic 进行了仿真研究,重点研究了优化队列规则[1-2]。在此基础上,建立了基于排队理论的订单处理系统的M/M/n排队模型,并利用M/M/n对订单处理系统的 Matlab 模型进行了仿真和分析。性能参数因处理的订单数量而异[3-4]。
通过 Flexsim 对京东订单处理系统进行优化,发现瓶颈是进一步优化的。通过服务台数量的变化,排队论使操作效率的提高得以实现。本文将以京东为例,从物流仿真的角度对这一问题进行探讨。
2. 型号
京东物流由供应商、电力供应公司、网站、消费者、配送系统、支付系统、信息系统、订单系统等组成。如图1所示。
京东购物订单经历的步骤如下: 客户订单-接受订单-确认订单-卖家发货、排序、扫描-运输-快递包装-称量和扫描(点)、交货、客户收货。
为便于研究,京东产品按 Activity Based Classification (简称ABC) 分为以下三类。A代表大体积和低价值的东西,如衣物等。B代表一般价值产品,如数码产品和一些配件等。C代表一些体积小、价值高的东西,如金银首饰。
根据Eric统计,三种产品分为以下几类。
表一
以金银首饰、服装及数码配件为例,2012年京东数据如表2中显示。
表二
首先,我们可以建立一个概念模型,如图2所示。
图二：Flexsim 基本仿真结构
概念模型模拟了订单系统。从订单源到进入等待服务的队列。然后在处理器中处理订单, 最后进入接收器。现在建立了基于 Flexsim 的仿真模型。依次放入三个源、一个队列、一个处理器、一个接收器并将它们与一行连接起来。如图3。
假定总订单到达无限多, 并且进入FIFO (先进先出) 队列等待服务, 队列容量是无限多的, 处理指令所需要的职员是无限多的, 并且服务台是单一的。
三个来源意味着三不同的订单 A 、B 、C。连接队列的源是命令等待处理的位置。处理订单的服务台由人员和机器设备组成。这里简化成机器设备。它负责传输、租用、执行。最后一个是接受端——合并装置, 这意味着订单已经处理。
根据京东的统计, 描述了三种型号的订单:
(1) 进入系统的客户订单是服务对象, 订单来源不限。客户订单的到达是相互独立的, 订单到达间隔是独立的且相同分布的随机变量。订单到达时间为指数 (0, 120, 0)。订单 B 是指数 (0, 180, 0) 和 C 达到指数 全文共11177字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
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