基于Flexsim仿真的逆向物流网络模型优化研究

张兰 倪静 宋玉萍

摘 要：近年来，产品更新换代速度的加快对废旧产品逆向物流提出了更高的要求，文章针对四川的家电企业CH为研究对象，构建以混合整数线性规划模型为基础的逆向物流网络模型，并采用集合覆盖模型运用启发式算法解决候选物流节点的选址问题。考虑到收集点数量的随机性，将模型中难以分析的随机不确定因素结合仿真软件的特点，运用一定的规则对其约束和指引实现Flexsim仿真，分析逆向物流网络系统的处理效率及优化状态。仿真结果表明，Flexsim仿真软件对于不确定性因素影响下的离散事件复杂性系统的研究非常有效，继而实现更具应用价值的逆向物流系统。

关键词：逆向物流；仿真；最优化

中图分类号：F252.19 文献标识码：A

Abstract： Recent years，the speed of product update has increased obviously， which gives the request for reverse logistics of waste products. Based on CH enterprise located in Sichuan province， mixed integer linear programming model is proposed for appropriate reverse logistics network model. And the location of the logistics nodes have been solved by the set covering model using henuristic algorithm. Considering the randomness of the collection points' number， the difficult part to analysis will be applied to Flexsim simulation to optimize the reverse logistics network model of TV recycling， All that will verify the validity and rationality of the logistics system construction.

Key words： reverse logistics； simulation； optimization

0 引 言

如今产品更新换代速度不断提高，生命周期日益缩短，大量产品因功能失效而被迅速淘汰[1]。随着家用电器逐步普及，生产量持续增加，废旧产品的数量正在以惊人的速度上升[2]。2013年八大品种再生资源回收总值为4 817.1亿元，同比下降11%，但其中废弃电子产品却出现最大增幅，同比增长22%。与此同时，国家已要求生产企业对产品生命周期全过程负责，为积极推动电子电器废物的无害化、资源化处理，制定了一系列相关法规[3]。目前针对回收逆向物流网络结构的研究基本上采用混合整数线性规划方法进行建模求解[4-5]，其目标函数主要考虑模型运行期间的成本最低[6]，约束条件一般为库存容量、设备数量、运输能力以及生产处理能力，从而求出最佳废品收集点、再加工中心、再加工制造厂、仓储点、销售点、填埋点。马祖军、代颖等研究了逆向物流系统各节点的功能，并且根据废旧产品的种类及其回收处理方式的不同，并将逆向物流网络的类型和结构进行了分类[7]。薛雷等通过建立混合整数线性规划模型，构建了一个由第三方物流参与的逆向物流网络，对家电产品回收的逆向物流网络的设施进行选址优化[8]。

由于逆向物流网络系统受到高度的复杂性和不确定性影响，运用混合整数线性规划模型进行研究，很难满足实际逆向物流系统的构建需求。计算机系统仿真的研究方法和技术对于一些不确定性因素影响下的离散事件复杂性系统研究非常有效[9-10]，而逆向物流网络系统具有高度的系统复杂性。文章针对四川的家电企业CH为研究对象，提出适宜CH的电视回收混合整数线性规划逆向物流模型。再根据实际情况，运用仿真方法对逆向物流网络中的行为主体进行研究，建立模型运行规则，对混合整数线性规划模型的输出数据输入仿真模型，通过随机性验证，对电视机回收逆向物流网络进行校正。本文将模型与仿真相结合，分析企业逆向物流网络的有效性，以实现更具实际意义的逆向物流系统。

1 逆向物流模型方法研究

CH逆向物流网络主要包括以下节点：收集点、销售点、检测中心、再制造中心、分销中心、处理中心。

逆向物流网络各节点的功能如下：

收集点：通过有偿或无偿的方式，收集分散在各地的废旧物品，运往处理地点；销售点：销售再制造和再利用的电视机；检测中心：对回收产品的质量进行检测，确定合适的处理方式，并据此进行分类，包括检测、分类和仓储等环节，早期检测和分类可以及早识别出是否有可进入市场的二手电视机，节省对可用的电视机的运输成本；再制造中心：对回收产品或其零部件进行处理，以获取价值；分销中心：将处理后的再生产品运往市场进行销售；处理中心：对环境有危害或潜在危害的废弃物进行妥善处理的场所，对无法再利用的废旧产品或零部件进行销毁。

1.1 模型假设

为了便于分析和解决问题，对电视机回收逆向物流网络数学模型，做如下假设和简化。该模型的建立基于如下假设：

（1）废旧电视机收集点的回收量、各种设施的处理能力以及投资运营成本、设施之间的运输成本都是确定已知的；

（2）检测中心、再制造中心、废弃物处置中心以及分销中心的规模，处理能力是已知的；

（3）不考虑在回收处理过程中产品的损耗，即经检验合格的产品分为再制造产品和再利用产品，不合格的产品分为原材料和废弃物；

（4）在单位时间内废旧产品的运输成本已知，不受市场变化的影响，且只与运输量、运输距离有关，不考虑设施建设和管理成本；

（5）各种设施选址只在地理位置已知的一些备选地点中进行选择；

（6）检测中心和再制造中心的产品送往分销中心为终端，为正向物流，文章不考虑。

1.2 确定条件下逆向物流网络混合整数线性规划模型建立

1.3 随机条件下逆向物流网络模型仿真优化

Flexsim仿真软件采用了面向对象技术，并具有3D显示功能，是用来对生产制造、物料处理、物流、交通、管理等离散时间系统进行仿真的软件产品，对于不确定性因素影响下的离散事件复杂性系统的研究非常有效。文章将用Flexsim解决CH的电视机回收逆向物流网络模型仿真优化。为了便于分析和解决问题，对于逆向物流网络仿真模型（如图2所示），该模型的建立基于如下假设：

（1）收集点回收数量与时间服从随机分布；

（2）各物流节点的处理能力是已知的；

（3）检测中心通过处理送往分销中心的废旧品数量百分率是确定的，再制造中心处理废弃物的百分率是确定的；

（4）检测中心和再制造中心的产品送往分销中心为终端。

由于仿真模型是通过运用计算机程序语言建立的一种虚拟现实的模型，在模型建立的过程中需要运用一定的规则去对其约束和引导，以期能够实现需要的结果。在文章所建立的模型中，运用以下规则对其进行约束。

2 电视机回收逆向物流网络优化实证分析

2.1 电视机回收逆向物流网络数据

根据四川省行政区域划分，将其划分为21个不同区域，可知攀枝花、凉山、甘孜、阿坝这4个行政区域与其他省相隔较近，且相对人口密度小，CH公司将这4个区域的电视机供应划分在其他区域，因此文章暂对这4个行政区域不予考虑。设每个行政区域为一个收集点，负责回收废弃的电视机。

根据四川省年鉴及相关资料，各行政区域的人口及所占的比例推算得到的各区域的平均年废弃量（如表1所示）。

CH在成都、内江、南充设有3个区域配送中心（Regional Distribution Center， RDC），可知CH的分销中心地址为成都、内江、南充。绵阳作为CH的生产基地，并设有再制造中心，从电视机回收逆向物流网络及各物流节点的功能分析，假设处理中心靠近再制造中心，即假设建在绵阳。检测中心需识别是否有可进入市场的二手电视机，节省可用的电视机的运输成本，但检测和分类需要昂贵的设备，地方设置有限，且待选的检测中心要满足服务要求，因而须权衡三者关系，CH公司目前规划将在四川设3个检测中心。根据收集的CH公司再制造的相关数据可知各物流节点的成本、能力限制（如表2所示）。

本案例各节点设施间的运输成本采用重型卡车，重型卡车的装载容量为：15吨；运输费用：0.5元/吨公里。电视机平均重量为：30Kg/台。

假设收集点收集的电视机经检测中心检测有60%的电视机只要经过简单的处理就可以进入分销中心，40%的电视机需要进入再制造中心进行拆解、专业处理、再制造。再制造中心的处理废旧电视机有30%的量是要进入处理中心进行机械处理、地下掩埋或焚烧等处理。

2.2 确定条件下CH逆向物流网络规划

公司拥有较完整的销售网络（收集点）、分销中心、再制造工厂，以及成熟的电子垃圾处理工艺。基于CH公司现有的资源，文章主要讨论如何在待选的检测点建立最佳检测点以及逆向物流网络中各种设施节点间的理论最优流量，以实现成本最小化。

2.2.1 物流节点选址

集合覆盖模型适用于商业物流系统，是以最小代价将某一集合利用其若干子集加以覆盖。由于案例约束条件较多，文章运用启发式算法求解可保证得到可行解，以便确定候选检测点位置。

本文假设最大的服务半径为200KM，各点的容量能力不限。通过分析，检测点建议在绵阳、成都、内江、南充这4个候选地选择。

2.2.2 模型求解

将以上相关数据带入数学模型，运用Lingo软件建模求解。通过计算分析最优解，本文建议在成都、内江、南充设立检测中心。计算得到各物流路径上运输量（单位：万台）如图3所示。

得到总成本最小为：2.754799×1010元。

2.3 随机条件下模型仿真

根据仿真规则，将在确定的假设条件下进行无量纲化处理（统一折算为万台/年），并假设各收集点的废旧电视机的产生服从正态分布，均值如表3所示，标准偏差为2，使用随机数流1。

各物流节点的能力限制如表4所示。

并假设检测中心的处理时间为1.5。再制造中心的处理时间为0.5。

通过导入现有的实体，建立连接，实体布局图如图4所示。运行3 000次，文章分别提取150次，500次，600次，750次，1 000次，1 500次，2 000次，2 500次，3 000次的状态。

统计分析发现，新建物流节点检测中心成都的处理能力需要提高，而内江的处理能力有空闲状态，因此在构建检测中心时需要对两者的能力重新分配，由于受到各收集点的数量产生的随机性影响，检测中心的处理效率处于不稳定状态，且呈下降趋势，如图5所示。因此需要对系统收集点的废旧电视机的产生进行有效预测，保证检测中心的运转通畅，从而使得整个逆向物流系统处于稳定运行状态。

3 总 结

随着经济的不断发展和电视机的不断普及应用，对废旧电视机的回收与再利用已经成为一个必须面对的严峻问题。电视机回收逆向物流的运作效率直接依赖和受限于逆向物流网络结构，在废旧电视机的逆向物流中，确定逆向物流网络的结构，并对其有效性进行分析，是极其重要的工作。

电视机回收逆向物流网络规划的主要困难在于系统中电视机的回收数量、各种设施的建设成本和营运成本等参数都具有不确定性。文章提出了混合整数线性规划模型与离散事件的系统仿真结合的方法，解决了电视机回收逆向物流网络优化问题。文章采用混合整数线性规划模型确定了最优检测中心和各种设施节点间的理论最优流量，并针对混合整数线性规划模型中难以分析的随机不确定因素进行考虑，运用Flexsim仿真软件实现仿真，达到电视机回收逆向物流网络模型优化。总体上讲，文章研究出发点是具有实际应用价值的，对于构建我国区域废旧电视机回收逆向物流网络具有一定的适用性。

参考文献：

[1] 刘枚莲，刘静思. 广西电子废弃物回收对策分析[J]. 技术经济与管理研究，2010（S2）：125-129.

[2] 熊中楷，梁晓萍. 考虑消费者环保意识的闭环供应链回收模式研究[J]. 软科学，2014（11）：61-66.

[3] 郭艺勋. 电子废弃品第三方回收体系的系统动力学模型[J]. 中国流通经济，2009（3）：41-44.

[4] 徐家旺，朱云龙，黄小原，等. 闭环供应链管理问题的研究进展[J]. 系统工程，2008（8）：1-10.