熱文回顧 | 生產型企業Miniload“貨到人”揀選系統仿真及優化

頭部廣 告

摘要：為了提高某生產型企業零件倉庫Miniload“貨到人”揀選系統的作業效率，采用RaLC仿真建模軟件構建離散事件仿真模型。在此基礎上，設計了基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略和基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略。有效解決了多臺存取設備任務下發不合理、利用率較低以及揀選站緩存料箱不足、人員等待揀貨的問題。通過應用上述策略，系統完工時間平均降低8.49%，從而驗證了所提策略的有效性。

關鍵詞：“貨到人”揀選系統；Miniload；仿真與優化；RaLC仿真建模軟件

作者：屈衍志1 李明1 王文蕊2 蘇玉闊3 吳瑞博1

1山東建筑大學信息與電氣工程學院

2山東建筑大學交通工程學院

3濟南二機床集團有限公司

一

引言

長期的生產經驗表明，生產型企業零部件的準備及等待時間占據了生產周期的85%，而實際設備加工時間僅占15%。因此，提高零部件的準備效率成為縮短生產周期的關鍵[1-2]。相較于傳統“人到貨”揀選模式，基于Miniload的“貨到人”揀選系統具有存儲能力強、揀選效率高、普適性強的優點，當前被廣泛運用于生產型企業的零配件拆零揀選中[3]。

針對某生產型企業采用的Miniload“貨到人”揀選系統，應用RaLC仿真建模軟件構建離散事件仿真模型，導入歷史作業數據進行仿真實驗。基于仿真結果，對系統的運行情況進行分析，識別影響存取設備與揀選站之間協同作業的效率瓶頸。在此基礎上，設計相應的策略優化系統性能，從而實現整體效率的提升。

二

Miniload“貨到人”揀選系統分析

1.系統介紹

某生產型企業零件倉主要存儲管螺紋端直通卡套接頭、空氣開關、三通卡套接頭體和限位開關操作桿等裝配零件，配備了一套Miniload“貨到人”揀選系統用于拆零揀選作業。系統布局如圖1所示，由存取設備、輸送設備和揀選站組成。存取設備包含巷道料箱堆垛機（以下簡稱“堆垛機”）和雙深位料箱貨架。堆垛機采用分區并行出庫策略，每臺堆垛機僅負責所在巷道內的料箱出入庫任務。在雙深位料箱貨架中，貨物遵循“一物一箱”原則，即每種貨物僅存放于一個專用料箱內，嚴禁混放，并且每個料箱存儲位置固定不變。輸送設備包含輸送機和提升機，其中由輸送機組成的輸送線分為上下兩層，上層為回庫輸送線，下層為出庫輸送線，二者由提升機連接。揀選站包含揀選輔助設備和緩存輸送線，緩存輸送線最多可緩存3個料箱。

圖1 某生產型企業零件倉Miniload“貨到人”揀選系統布局

2.系統作業流程

零件倉拆零揀選作業采用次日響應模式，即當天處理昨日廠內各部門提交的訂單揀選任務，具體作業流程如下：當揀選站處于空閑狀態且存在未完成訂單時，系統根據訂單提交的時間順序，將訂單下發至空閑的揀選站。訂單一旦被下發到揀選站，堆垛機將按照訂單行的默認順序，從雙深位料箱貨架中取出對應的料箱，并將其運送至出庫站臺。料箱通過出庫輸送線輸送至揀選站的緩存輸送線，在此排隊等待。當料箱進入揀選站后，揀選人員進行揀選作業。待揀選任務完成后，料箱通過回庫輸送線輸送至入庫站臺，由堆垛機運回雙深位料箱貨架進行存儲。

三

Miniload“貨到人”揀選系統仿真與分析

RaLC是一款復雜的離散系統仿真建模軟件，能夠對倉儲系統進行仿真設計、分析和驗證，提供高效直觀的三維立體動畫演示，為可視化作業流程以及數字化系統仿真和方案提供驗證平臺[4]，本文借助RaLC仿真建模軟件對Miniload“貨到人”揀選系統進行仿真建模。

圖2 仿真模型架構

1.模型架構

依照數據層、調度層、執行層和設備實體的功能層次，構建Miniload“貨到人”揀選系統的仿真模型架構，如圖2所示。在此基礎上，采用模塊化編程的思想，將整個模型劃分為多個功能模塊。各功能模塊通過數據庫實現信息交互，具體的數據庫表格設計如表1所示。

表1 數據庫表格匯總

表2 參數設定

數據層內部包含三個數據庫表格，負責各功能模塊的信息交互；調度層包含訂單下發模塊和堆垛機調度模塊，負責調度訂單下發和堆垛機出庫任務執行；執行層包含揀選人員控制模塊和堆垛機控制模塊，負責控制料箱出庫、回庫和揀選作業；設備實體包含存取設備實體、輸送設備實體和揀選人員實體。各功能模塊的作業流程如圖3～圖6所示。

圖3 訂單下發模塊作業流程

圖4 堆垛機調度模塊作業流程

圖5 揀選人員控制模塊作業流程

圖6 堆垛機控制模塊作業流程

2.模型建立

基于前文提出的仿真模型架構，建立某生產型企業Miniload“貨到人”揀選系統離散仿真模型，如圖7所示。倉庫內各類物流設備參數如表2所示。

圖7 某生產型企業Miniload“貨到人”揀選系統離散仿真模型

3.仿真分析

基于現場收集的訂單數據，以訂單行數量為指標選取六天的訂單形成測試數據集，詳見表3。該測試數據集涵蓋了訂單行數量最多的兩天訂單、訂單行數量最少的兩天訂單，以及訂單行數量接近平均值的兩天訂單。利用Miniload“貨到人”揀選系統的離散仿真模型對測試數據集進行仿真測試。

表3 測試數據集

表4 優化前堆垛機運轉情況統計表

（1）堆垛機作業情況仿真分析與優化

①優化前堆垛機作業情況仿真分析

選取堆垛機利用率作為堆垛機作業情況的衡量指標，計算方法如式（1）所示。
其中，總作業周期指堆垛機首個作業任務的開始時間到最終作業任務的結束時間形成的時間段，累計有效作業時間指在總作業周期內堆垛機所有非空閑時間的總和。

訂單按照接單時間順序下發，堆垛機運轉情況如表4所示。

1號、2號、3號堆垛機的利用率平均值依次為59.41%、59.22%、61.55%。通過仿真過程分析發現，訂單下發順序不合理導致各堆垛機的任務量不均衡，造成在下次訂單下發前，堆垛機存在無任務等待時間較長的問題。

②基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略

為均衡每次訂單下發后各堆垛機任務量，設計基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略。即在揀選站每次完成一條訂單后，以堆垛機任務均衡度為參考指標，如式（2）所示，從待分配訂單中選取一條合適的訂單進行下發，以確保各堆垛機的任務量保持均衡。

式中，P表示堆垛機任務均衡度；m表示堆垛機編號，xm(1≤m≤3)表示堆垛機任務表中堆垛機m的待執行任務量，x表示堆垛機任務表中堆垛機平均待執行任務量。堆垛機任務均衡度越高，表明各堆垛機待執行任務數量越均衡，反之越不均衡。

基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略具體步驟如下：

步驟1：基于堆垛機任務表，獲取當前各堆垛機的任務數量。從訂單表獲取未下發的訂單號，形成未下發訂單號列表。定義訂單號-均衡度記錄表并初始化為空表，跳轉至步驟2；

步驟2：若未下發訂單號列表不為空，則跳轉至步驟3，否則跳轉至步驟4；

步驟3：從待下發訂單列表中讀取首個訂單，并從訂單表中獲取其對應的任務集。依據庫存表確定任務集中每個任務的巷道位置，并統計該訂單在各巷道的待執行任務量。將步驟1中得出的當前各堆垛機的任務量與各巷道待執行任務量依據巷道相加，計算將該訂單下發至揀選站后的堆垛機任務均衡度。將訂單號和堆垛機任務均衡度記錄至訂單號-均衡度記錄表中，刪除訂單號列表的首個訂單，跳轉至步驟2；

步驟4：將訂單號-均衡度記錄表按照堆垛機任務均衡度降序排序，選出下發至揀選站后使得堆垛機任務均衡度最大的訂單，從訂單表中獲取對應訂單信息并寫入堆垛機任務表中，完成訂單下發。

③優化后堆垛機作業情況仿真分析

仿真模型采用基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略，堆垛機運轉情況如表5所示。

相較于訂單按照接單時間順序下發，采用基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略后，在各個訂單組的測試中，1號、2號、3號堆垛機的利用率平均值分別提升了6.56%、7.49%、10.03%。

表5 優化后堆垛機運轉情況統計表

（2）揀選站作業情況仿真分析與優化

①優化前揀選站作業情況仿真分析

選取揀貨員有效作業占空比作為揀選站作業情況的衡量指標，計算方法如式（3）所示。

其中，總作業周期指揀貨員首個揀選任務的開始時間到最終揀選任務的結束時間形成的時間段，累計有效作業時間指在總作業周期內揀貨員所有非空閑時間的總和。

各臺堆垛機出庫任務順序根據訂單下發順序執行，揀貨員作業情況如表6所示。

經過6個訂單組的測試，1號揀貨員至5號揀貨員的有效作業占空比平均值依次為56%、53.09%、47.79%、48.99%、46.25%。仿真過程分析發現，現采用的出庫任務順序執行策略未考慮各揀選站緩存輸送線的料箱數量，堆垛機的出庫任務執行順序不合理會導致揀選站無法及時獲取下一個料箱，揀貨員存在等待時間較長的問題。

表6優化前揀貨員作業情況統計表

②基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略

為減少揀選站缺貨等待時間，設計一種基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略。即在堆垛機執行下一個出庫任務前，根據當前各揀選站緩存輸送線上的料箱數量選取出庫任務下發至堆垛機，以確保揀選站的料箱連續供應。該策略具體步驟如下：

步驟1：某堆垛機待執行下一個出庫任務前，在堆垛機任務表獲取該堆垛機的待執行任務集，根據待執行任務集獲取待服務揀選站編號列表。定義揀選站編號-料箱數量記錄表并初始化為空表，跳轉至步驟2；

步驟2：若待服務揀選站編號列表不為空,則跳轉至步驟3，否則跳轉至步驟4；

步驟3：讀取待服務揀選站編號列表的首個揀選站編號，獲取編號對應揀選站緩存輸送線上的料箱數量，將揀選站編號和料箱數量記錄至揀選站編號-料箱數量記錄表中，刪除待服務揀選站編號列表的首個揀選站編號，跳轉至步驟2；

步驟4：將揀選站編號-料箱數量記錄表按照料箱數量升序排序，獲取緩存輸送線上料箱數量最少的揀選站，從步驟1中得到的待執行任務集中獲取服務于該揀選站的首行出庫任務，將出庫任務下發至該堆垛機執行。

③優化后揀選站作業情況仿真分析

仿真模型應用基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略，揀貨員作業情況如表7所示。

相較于根據訂單下發順序執行，采用基于揀選站缺貨程度的出庫任務調度策略后，在各個訂單組的測試中，1號揀貨員至5號揀貨員的有效作業占空比平均值分別提升了10.32%、8.98%、10.87%、7.9%、11.78%。

表7 優化后揀貨員作業情況統計表

表8 系統完工時間情況統計表

（3）系統完工時間對比分析

為檢驗前文提出的策略的有效性，以系統完工時間作為評估指標，利用測試數據集對采用原策略和策略的模型進行仿真實驗。仿真實驗結果如表8所示。

相較于原策略，采用基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略和基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略后，系統完工時間的平均值由5:00:16降低至4:34:38，平均降低了8.49%。

四

結論

以某生產型企業零件倉的Miniload“貨到人”揀選系統為研究對象，利用RaLC仿真建模軟件構建了離散仿真模型。通過仿真實驗，發現系統存在多臺存取設備任務下發不合理、利用率較低，以及揀選站緩存料箱不足、人員等待揀貨等問題。為解決這些問題，設計了基于堆垛機任務均衡度的訂單下發策略和基于揀選站緩存量的出庫任務調度策略。實驗結果表明，設計策略有效改善了存取設備與揀選站之間協同作業的效率瓶頸問題，提高了堆垛機的設備利用率和揀貨員的有效作業占空比，提升了系統整體運行效率。

參考文獻:

[1]郭姣,段穎豪,郭飛宇.基于SLP的電機制造廠生產車間布局優化及仿真[J].物流技術,2023,42(10):85-91.

[2]郭金晟,周水銀,王瑩瑩,等.考慮制造業即時物流的揀選訂單分配與排序優化研究[J].工業工程與管理,2023,28(06):1-13.

[3]Boysen N, de Koster R. 50 years of warehousing research—An operations research perspective[J]. European Journal of Operational Research, 2024.

[4]許新宇.基于RaLC的T公司配送中心倉儲系統仿真與優化研究[D].大連交通大學,2020.

———— 物流技術與應用 ————

編輯、排版：王茜

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