2024年flexsim实验报告书.docVIP

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本次实验旨在学习配送中心的运营管理和策略,并提出实施方案通过使用Flexsim软件模拟物流配送中心的建设阶段运行阶段和绩效评估等作业,对比与实际运营情况进行分析,发现存在的问题并提出解决方案最后,我们将通过改进仓库的储存和分拣操作以及优化订单处理流程等方式提升整个配送中心的效率

实验报告

试验目的

學习配送中心建设流程和运行管理。编写项目提议書以及可行性研究汇报。對配送中心的运行绩效评价。

试验内容

运用Flexsim软件,模拟物流配送中心的建设阶段,运行阶段,绩效评估.

试验過程及内容

3.1试验背景:

某快运企业在南京的物流园区建立壹种配送中心,用来满足凯蒂服饰的配送业务需求,為凯蒂服饰企业的仓储、分拣、配送等作业提供服务。该配送中心作為服装供应链中间壹环,其上游连接服装企业,下游连接销售门店,模型如下:

收货

收货区

集装化和装运

P2

P3

配送中心

配送中心

P1P4

P1

P4

3.2作业区域设置

服装供应链系统假设和配送中心系统运作流程描述如下:

(1)将配送中心抽象出四個业务作业流程P1、P2、P3、P4。P1表达入库验收作业,P2表达分拣作业,P3表达流通加工作业(如包装、刷標志、贴標签等),P4表达出库发货作业;

(2)服装送至配送中心。在Pl作业环节,每單位货品耗用時间為uniform(120,20)s;

(3)然後依次通過其他各個作业环节:在P2环节,每單位货品耗用時间為uniform(5,2)min;在P3环节,耗用時间為normal(300,30)s;在P4环节,耗用時间為normal(6,1)min;最终货品在集运区等待装車发运;

(4)每两個作业环节之间需要uniform(60,lO)s的调整時间;

(5)當有订單或需求抵达時,按照需求提货出库,订單抵达時间间隔服從随机分布uniform(500,lO)min;每個订單的需求量為normal(80,5)個單位的产品。

3.3建模仿真

设计完毕後的整体布局图

参数设置:

1、发生器,订單的抵达服從均匀分布U(30000,600)

分离器设置

订單的需求量服從正态分布:N(80,5)

P1处理器

在Pl作业环节,每單位货品耗用時间為uniform(120,20)s;

4、P2处理器

在P2环节,每單位货品耗用時间為uniform(5,2)min;

5、P3处理器

在P3环节,耗用時间為normal(300,30)s;

6、P4处理器

在P4环节,耗用時间為normal(6,1)min;

7、包装箱发生器

合成器参数

仿真周期设為壹种月(259)和壹天(86400),使用复演法做多次独立的仿真试验,然後通過观测、记录、分析实時状态图和导出的仿真试验数据,得到最终的仿真成果。

3.4建模仿真数据和問題

3.4.1仿真汇报:如下表

P6\p8\p10\p12\s14\c15

S2\p6\p8\p10\p12\s14\c15

等待時间

上图是process6的运用率

上图是PR8

PR10

PR12

SEP14

COM15

Q7的状态,50%闲置率

Q7\Q11\Q13\Q16缺货率

(1)上两种仿真运行方式的比较分析。從上述记录可以懂得。壹天的缺货率不不小于壹种月的缺货率,這阐明在较長時间的运行状况下,订單有较大的比例得不到满足,這意味著在長期過程中,订單的堆积状况被放大,因而阐明订單在長期中其集

中程度波動较大。

(2)预测需求量变化分析。预测认為,假如每次需求量靠近normal(80。5)的随机分布,通過建模仿真,可以分析這個配送中心的规划与否合理,运行中有無瓶颈,库存随時间的变化等状况。從记录数据的队列長度平均值来看,queuel3、queuel5和queuel7货品堆积较严重,因此我們可以著重改善這三個队列之後的P1、P2和P4环节的作业效率,以提高整個系统的平衡性。然而,P1之前的堆积满足服装到货充足的实际状况,因而不应被看做是运作瓶颈,因此运行中的瓶颈应认為是P2和P4环节。库存随時间的变化具有较大的波動性,可由前述的库存变化图解释。假如市場需求扩大,预测每次需求量增長為normal(90,5)的随机分布,仍然采用本来的配置方案,就無法很好满足市場需求。由于在需求量靠近normal(80,5)的随机分布状况下,最终已經供不应求,假如改為需求量靠近normal(90,5)的随机分布,则将加剧缺货的频率和数量。為了满足需求從而占领市場,配送中心可以通過仿真成果分析,调整系统的资源配置,修改系统参数,再反复仿真运行和分析,直至确定系统方案,仿真結束。例如,配送中心应當优先改善P2和P4环节的作业效率。當然,在考虑了系统的平衡性和改善成本後,對于其他较為次要方面的改善也是可以考虑的。

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