侯景超 牛德坤
摘 要:文章以京东沈阳亚一物流中心的仓库作业系统为研究对象,为了满足京东超市市场规模的扩大和第三方物流业务的增加,保证其仓储作业在正常期间与大促期间均能顺利运行。根据仓库布局,作业流程等影响因素,借助Flexsim系统仿真软件模拟其仓储运营情况。通过对仿真结果的输出和分析,优化存在的瓶颈,减少仓库在布局和设备存在不合理现象,从而确定合适的方案,提高现有系统的运行效率,同时也能有效的避开建设物流中心必须面对的高成本、高风险因素。为京东沈阳亚一物流中心作业流程重组提供了参考,也为仓储布局的优化和资源合理配置提供了一定借鉴作用。
关键词:物流中心;Flexsim;仿真优化;仓储作业
中圖分类号:F560.84文献标识码:A 文章编号:1005-6432(2023)18-0000-00
1引言
京东作为国内自营物流一体化企业的代表,有着属于京东企业文化特色的进货、销售、仓储与配送等诸多物流活动,通过提供高质量的网络电商环境,吸引着一大批着重于品质的消费群体。而京东沈阳亚一物流中心,作为东北地区的物流中心集物流、信息流和资金流高度集中汇聚和互通的重要节点,是能够调度整体物流供应链的关键组成部分,其职能包括了组织分拨、信息汇总、调度、分拨等诸多命令的中心枢纽。[1]
物流中心面临的主要问题是仓储物流活动的完成速率缓慢,日常单量尚且需要全力以赴,大促期间更是加班加点,给员工的精神与身体均造成了一定的负担。为了解决物流中心内仓储工作速率缓慢低下与大促期间时常出现的园区爆仓问题,考虑布局和作业流程等因素,适当引入智能设备提升作业能力,以此来降低运营成本和其他多方面的支出费用。经过企业现有资源重组配置、流程再造等手段,打造一个更为完善的体系后,其不仅可以满足自营物流需要,还可以将剩余生产力转向第三方市场,从事租赁、仓储、配送等社会化分拨物流,获取多样化经营的利润。
2研究现状
近年来,我国仓储与配送中心的建设如火如荼,但整个行业仍处于一种粗放型的状态,仓储管理水平较低、仓库布局不合理、仓储设备利用率不高。[2]国内学者斯建永利用对配送中心的各功能区进行布置,通过Flexsim仿真确定了基于利用率所需的合理托盘量,对配送中心的规划方案进行了评价。[3]马莹等基于SLP布局方法对物流园区功能布局进行了研究,借助Flexsim仿真软件进行优化分析,最终得到优化的布局方案。[4]
张俊强研究了物流配送中心的作业流程,运用精益化思想分析作业流程,识别整个流程中的作业价值流,找到重复工作和等待时间等浪费资源的环节,通过采取措施消除这些环节来优化作业流程,提高了配送中心的作业运作效率,降低了物流成本。[5]
3京东沈阳亚一物流中心仿真模型
3.1京东沈阳亚一物流中心概述
京东沈阳亚一物流中心作为八大枢纽“亚洲一号项目”之一,拥有9.6万平方米,同时也东北地区最大的电商平台实体化仓库。目前,日常产能一般是处理2万个订单,极限处理能力可以达到5万单。园区内覆盖粮油仓、百货仓、食品仓、母婴仓、图书仓、3C仓等。[6]单仓拥有很多不同功能的分区组成,其中包括入库区、月台区、上架区、轻型货架区、理货区、打包复核区、办公监控区等。[7]通过实地调研发现众多仓内日常作业主要依赖人工拣货,采用摘果式拣货方式完成拣货操作,在此过程中依赖RF的枪下达订单信息,根据商品在位置安排路线进行拣货,其中大部分下达的拣货单是多个客户订单的总和。[8]此外,拣货人员依据系统提供的拣货任务能够完成大约每单20~30个拣货储位。基于仓库货架采用巷道式布局的方式,没有严格限制拣货人员的具体拣货路径,他们可以按照合并订单中的商品顺序依次走遍所有货架进行拣货,因此效率较低。尤其是在双十一或618大促期间拣货人员繁多,通道会拥堵、撞车、人力吃不消,[10]叉车在作业环境中压坏商品的情况也时有发生。文章所选的单仓案例模型为米面粮油一号库。
3.2京东沈阳亚一物流中心作业流程
京东沈阳亚一仓储物流中心仓库作业系统包含的工作有根据仓内货物数量决定是否下达采购订单,接收处理网络电商平台的订单。[11]总体作业流程如下:
3.2.1 仓库货物验收入库作业
收货员依据采购需求将货物的主要信息按采购单据逐一核准、校验准确无误后方可收货、并登记收货信息档案。验收完成后,由电动地牛将货物从车厢中转移到月台区,货物此时是待入库品。
3.2.2 入库货物上架作业
根据商品的种类、名称、型号、规格、性质、和、包装,将商品正确的上架。货物上架流程是由叉车司机取得入库单后,按照每品商品所对应的容器号将入库暂存区的货物运往库内货架。
3.2.3 仓库货物维护和盘点作业
对货物合理的保存、科学地管理,将货物分区、分类、按要求码垛、盘点、保养等是仓库货物维护的主要工作。理货员的工作首先要确认RF枪上的库存信息与储位上实际库存量是否匹配,有无破损和差异出现。同时要定期三个月以及大促过后对仓货物进行一次全面盘点,以及时收录准确的库存信息。
3.2.4 复核和包装作业
由拣货员按照订单完成拣货任务后会将货物放至打包缓冲区,接下来的物流活动是进行复核打包任务,打包员可以扫描容器号编码来获取订单信息,通过电脑上的商品信息和数量来检查拣货员的拣货结果正确与否。复合完毕之后就直接将货物按照相应打包标准进行打包出库。
3.2.5 拣货作业
拣货员手中的RF枪可以接受到系统内所生成的拣货单,拣货单可以向拣货员展示客户订单中货物的商品编码、储位编号等信息,并且还能说明货物在库区内所处的具体分区、通道号、储位号等位置信息。
3.3基于Flexsim的京东亚一物流中心仿真
Flexsim实体模型库中的实体多种多样,根据其作业流程和仓库布局搭建临时实体模型,[12]如图1 Flexsim的实体仿真情况所示:
3.3.1 货物到达参数设置
根据调研的历史数据来看,在正常的工作日期间物流中心工作14个小时,每天到货数量在4万件左右,从早上八点开始每4小时到达一批采购车队。米面粮油与方便食品到达区的设置容量均为10000,方便食品标为蓝色,米面粮油标为黄色。
3.3.2 合成器参数设置
京东沈阳亚一物流中心入库作业的检验与装卸车工作是由入库组的工作人员进行检验和装卸,在仿真模型中用合成器来代替。方便食品区的货物与托盘合成之后,每单位码8个轻型方便食品入库,即执行时间为8秒。米面粮油区的货物与托盘合成之后,以托盘为单位,每单位码8个重型米面粮油入库,即执行时间为16秒。
3.3.3 月台参数设置
月台是货物到达后的第一个以托盘为单位的存放地点,待装卸工人将到达的货品按照相应的规格码垛的暂存区。[13]整个月台区分为轻型方便食品月台区和重型米面粮油月台区,容量设置为150。
3.3.4 拆包器参数设置
由于方便食品的拆包方式较为繁琐,则方便食品拆包器的单位工作时间设为15秒;米面粮油拆包器的单位工作时间为10秒。
3.3.5 上架区参数设置
上架区轻、重型货物储存区面积占比同月台区一样,均为1:2,轻型方便食品上架区的容量设置为10000,输出方法为随机上架。重型米面粮油上架区的容量设置为5000。
3.3.6 任务分配器及叉车参数设置
根据实际情况,负责方便食品作业区上架的叉车共3辆,负责米面粮油作业区上架的叉车共12辆,叉车存取货物的时间忽略不计,叉车的最大速度是2M/S,加速度和减速度为1M/s,叉车每次的装载量为100。
3.3.7 货架参数设置
轻型方便食品货架共16个,货架层高3层,最大容量为100件。重型米面粮油货架共24个,货架层高6层,最大容量为600件。考虑保质期的问题,即模型遵循先进先出的原则,方便食品货架的最小停留时间为200秒,米面粮油货架的最小停留时间为500秒。
3.3.8 拣货员参数设置
拣货员通常进行的拣货操作中订单在20~40件不等,因此在仿真模型中取中位数30件/单每个订单中方便食品和米面粮油均有任务,拣货员在实际工作中一天内会有3~4组拣货员在不同的时段完成拣货任务。拣货组按轮换班班制人数为20人每组。对拣货员步行速度进行设置,最大速度为1M/S,每次搬运量为30。
3.3.9 打包缓冲区参数设置
打包缓冲区是拣货员完成相应拣货任务之后放置待出库货物的区域,最大容量为10000。
3.3.10打包台参数设置
考虑到打包员在打包过程中需要自己到暂存区取货,所以将其路上往返时间、检查商品质量等问题的时间都计算在打包器的单位工作时间内,则打包器的单位工作时长为17秒/件。
3.4 仿真结果输出
按照上述模型布局及其参数的设置,按工作14个小时仿真后输出结果(即运行时间为50400秒),如图2所示。工作时间内该仿真系统运行输出为15905件,出库率39.76%如图2所示:
3.5模型优化结果
经过入库流程重组和设备提升后的单仓工作系统可以出库38187件货物,如下图3出库数目图所示,占所到达4万件货物的95.47%。
化后的仿真时间与货物到达数量均不变,Source与打包器的效率分析如表1所示,货物到达与合成器效率分析报告表所示:在相同到达货物数量下,机械打包器均无堆积,平均停留时间在2秒左右,达到优化要求。
4 结论
文章以京东沈阳亚一仓储物流中心仓库作业系统为核心,运用Flexsim仿真软件建立了仓库作业系统仿真模型,采用14小时仿真过程进行日常仓储作业仿真,并得出优化前后的效率分别是39.76%、95.47%,通过分析仿真结果,找出影响京东沈阳亚一物流中心作业系统的瓶颈因素,并提出了一定的解决方法。
在货物到达不变的情况下优化上架区的占地面积,在经过码垛之后直接由月台区通过传送带的方式将单位托盘的货物直接上架至各自区域的货架上去,库区内所有需要分流的节点均有自动分拣矩阵进行识别与传送,在货物到达指定货架位置时由自动堆垛机进行上架和拣货下架。下架后的货物继续由传送带进行运输,运送至打包缓冲区前进行统一拆包进入缓冲区进行等待打包出库,从而更好地应对大促期间的压力,也可以将此方法应用到更多的实际案例中。
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