物流系统仿真技术与其应用课件.ppt

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1、第5章 物流系统仿真技术及其应用,5.1物流系统仿真概述5.2 物流系统仿真理论5.3 物流系统计算机仿真5.4 物流系统仿真应用分析,5.1物流系统仿真概述,5.1.1系统模型与仿真的概念1.系统模型 系统模型是反映系统内部要素的关系，反映系统某些方面本质特征，以及内部要素与外界环境关系的系统的抽象，是对一个现实存在的系统或计划建立的系统的某种形式的描述。2.仿真 仿真是以系统理论、形式化理论、随机过程理论、统计理论以及优化理论为基础，借助计算机和仿真软件对实际系统行为进行动态实验研究的方法。 根据系统特性仿真模型的类别分为离散系统仿真、连续系统仿真和混合系统仿真三大类。,三种系统仿真类别涵

2、义图：,离散系统仿真,连续系统仿真,混合系统仿真,5.1.2系统仿真的基本步骤,问题阐述和仿真目标确定建立仿真模型数据采集模型的确认模型的编程实现与验证仿真试验设计模型的仿真运行仿真结果的输出分析,5.1.3系统仿真技术在物流工程中的应用,物流作为一个多因素、多目标的复杂系统，追求其整体的优化是一个复杂的系统分析问题。现代物流越来越多地强调物流的系统化和综合化。在物流系统研究中系统仿真技术的应用主要有以下几个方面：物流系统规划与设计仓储规模与库存管理物料运输调度物料成本估算 系统仿真在物流系统的应用，除以上4个主要方面外，还可以用来对物流系统进行可靠性分析等。,5.2 物流系统仿真理论,5.2

3、.1离散事件系统仿真,离散事件系统仿真的概念 离散事件系统是指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统，因而离散事件系统一般都具有随机特性，系统的状态变量往往是离散变化的。 离散事件系统一般由以下六个基本要素所组成：,离散事件系统仿真方法 离散事件系统仿真，实质上是对那些由随机系统定义的，用数值方式或逻辑方式描述的动态模型的处理过程。离散事件系统仿真方法可分为两种：,面向过程的离散事件系统仿真 面向过程的仿真方法主要研究仿真过程中发生的事件以及模型中实体的活动。这些事件或活动的发生是顺序的，而仿真时钟的推进正是依赖于这些事件和活动的发生顺序。面向对象的离散事件系统仿真 在面向对象仿真中，组

4、成系统的实体以对象来描述。对象有三个基本的描述部分，即属性、活动和消息。每个对象都是一个封装了对象的属性及对象状态变化操作的自主的模块，对象之间靠消息传递来建立联系以协调活动。5.2.2物流系统仿真优化理论 1.物流系统优化问题 物流系统要求在一定条件下，达到物流总费用最省、顾客服务水平最好、全社会经济效益最高的综合目标。,物流系统优化的必要性 物流系统要素之间的联系同时也是冲突、相持和协同的综合表现。物流系统要素之间存在目标、产权、运作等方面的冲突。这些冲突决定了我们必须进行物流系统优化研究。系统优化设计 优化设计是最优化技术与计算机技术在设计领域应用的结果，它为工程设计提供了一种重要的科学

5、设计方法，在解决复杂设计问题时，它能从众多的设计方案中找到尽可能完善的设计方案。 要实现问题的优化必须具备两个条件： 存在一个优化目标 具有多个方案可供选择 优化设计通常主要包括两部分内容： 优化设计的建模技术； 优化设计问题的求解技术,将一个实际的设计问题抽象成一个优化设计问题，并建立起符合实际要求的优化设计数学模型，这是优化设计的关键。建立实际问题的优化数学模型，不仅需要掌握优化设计方法的基本理论，更重要的是要具有该设计领域的设计经验。2.物流系统优化方法 物流系统优化主要有运筹学方法、智能优化方法和模拟仿真法三种方法。 运筹学方法 物流系统的运筹学优化方法一般建立在物流系统的数学模型的基

6、础上，物流系统数学模型中的目标函数是在一定条件下，达到物流总费用最省、顾客服务水平最好、全社会经济效益最高的综合目标。一般认为，运筹最优化方法是物流系统工程方法论中的重要组成部分。 智能优化方法,智能优化算法，又称现代优化算法，是20世纪80年代初兴起的优化算法，这些算法包括禁忌搜索（tabu search）、模拟退火算法、遗传算法、人工神经网络，以及近年发展起来的群体智能技术等，它们主要用于解决大量的实际应用问题。它们共同的目标是求NP-hard组合问题的全局最优解。 目前引人注目的有模拟退火法（SA），禁忌搜索（TS），遗传算法（GA），三种随机优化方法为那些传统最优化技术难以处理的组合优

7、化问题提供了切实可行的解决方案。这三种优化方法各有所长，三者的比较如下表所示。,三种常用智能优化算法的比较表,模拟仿真方法 仿真技术是高科技发展的前沿，是可对各种问题进行多学科综合研究的边缘科学。优点：投资少、周期短、见效快、可控、安全无破坏性、极易修改结构及参数、易于考虑多种因素。可以克服一般研究方法由于难以考虑各种因素相互间的互动影响，使研究结果与实际情况相距甚远的缺点，而且可以减少投资风险和避免造成人力、资金的浪费。为此，发达国家在众多领域中广泛采用了仿真技术。 系统仿真就是对真实系统的模仿，这种模仿是对现实系统某一层次抽象属性的模拟。,5.3 物流系统计算机仿真,5.3.1物流系统计算

8、机仿真概述 计算机仿真是一种非实物仿真方法，是用计算机对一个系统的结构和行为进行动态演示， 以评价或预测一个系统的行为效果，为决策提供信息的一种方法。 对于物流系统应用计算机仿真技术，不仅可以避免建立物理实验模拟系统的投资，减少设计成本，而且可以通过计算机技术进行精确计算和验证分析，提高系统方案的可行性。 仿真结束后可根据统计数据生成仿真报告，显示各物流设备的利用率、空闲率、阻塞率等数据。可根据仿真报告提供的数据对物流系统的优缺点进行判断，做出科学决策。,5.3.2物流系统计算机仿真软件RaLC仿真软件 RaLC系列仿真软件，是由日本人工智能服务株式会社独立开发的拥有自主知识产权的物流仿真软件

9、。RaLC系列仿真软件，集现代物流技术、人工智能、3D图像、数据处理和计算机仿真等技术于一体，专门服务于物流行业和工业工程领域，处于国际领先水平。 RaLC系列仿真软件，是专业面向物流的3D动画仿真软件系统。 RaLC系列仿真软件，采取模块化设计理念，注重数据分析，提供直观结果，以创作利润和产业化为根本目标。软件具有易学易用、快速建模、专业实用、性价比高等特点。,F1exsim仿真软件 Flexsim是由美国的Flexsim Software Production公司出品的，是一款商业化离散事件系统仿真软件。Flexsim采用面向对象技术，并具有三维显示功能。建模快捷方便和显示能力强大是该软件

10、的重要特点。该软件提供了原始数据拟和、输入建模、图形化的模型构建、虚拟现实显示、运行模型进行仿真试验、对结果进行优化、生成3D动画影像文件等功能，也提供了与其他工具软件的接口。Flexsim应用深层开发对象，这些对象代表着一定的活动和排序过程Flexsim中的对象参数可以表示几乎所有存在的实物对象Flexsim可以使模型构造更具有层次结构,AnyLogic仿真软件 AnyLogic，是一款应用广泛，对离散、连续和混合系统建模和仿真的工具。 AnyLogic是一款独创的仿真软件，它以最新的复杂系统设计方法论为基础，是第一个将UML语言引入模型仿真领域的工具，也是唯一支持混合状态系统设计并有效描述

11、离散和连续行为的语言的商业化软件。AnyLogic是一个专业虚拟原型环境，用于设计包括离散，连续和混合行为的复杂系统使用AnyLogic, 用户并不需要另外再学习什么语言或图形语言AnyLogic的动态仿真具有独创的结构AnyLogic提供客户独特的仿真方法,Quest仿真软件 Quest开发商是Dassault Systemes法国达索系统公司开发，DELMIA是针对eManufacturing-数字化制造技术的统一产品品牌，Quest是针对设备建模、实验、分析设备分布和工艺流程的柔性、面向对象的、基于连续事件的专用模拟软件。作为制造业生产线的仿真器，Quest具有出类拔萃的操作简便性和功能

12、。优点：演示性能强大，富有现实感，几乎独一无二，可以设 置逻辑命令语言。缺点：Quest以适用于大型制造业生产线为目的，没有自动立体仓库等常用设备，对物流生产线不太适用，且价格非常昂贵。,AutoMod仿真软件 AutoMod 仿真软件由美国 Brooks Automation Inc.公司出品，目前已成为国际上产品较成熟、应用较广泛的仿真软件之一，可以完成制造系统、物料处理、企业内部物流、港口、配送中心，以及控制系统等的仿真分析、评价和优化设计。 AutoMod 仿真软件通过建立实时模型从而对物料处理、物流和配送系统进行规划设计和方案优化。AutoMod主要包括了三大模块： AutoMod，

13、提供给用户一系列的物流系统模块来仿真现实世界中的物流自动化系统。AutoStat，为仿真项目提供增强的统计分析工具。AutoView，允许用户通过AutoMod模型定义场景和摄像机的移动，产生高质量的AVI格式的动画。,Arena仿真软件 Arena系统仿真软件是由美国Rockwell公司在早期的SIMAN/CINEMA仿真系统基础上开发的具有代表性的一款支持离散事件系统仿真的仿真软件包。作为通用的可视化仿真环境,Arena软件具有广泛的应用领域，其中代表性的包括：制造业、物流及供应链、服务、医疗、军事、日常生产作业、各类资源的配置、业务过程的规划、系统性能和计划结果的评价、风险预测等。Are

14、na通过使用层次化的建模体系以保证灵活地进行各个水平上的仿真建模。Arena是一个通用仿真工具，离散系统、连续系统和混合系统都可以用它来构建。,5.4 物流系统仿真应用分析,结合Y医药物流中心实际案例，利用ARENA仿真软件对物流系统进行分析，介绍仿真技术在物流系统分析中的应用。5.4.1项目规划方案介绍 本方案结合Y医药物流中心的地理条件，在科学进行需求PCB、EIQ分析的基础上，形成了医药交易区、仓储区、商务办公区三大主功能相互依托，完备辅助功能区予以支撑的方案设计。最终可实现年吞吐量400万箱、经营品种8000-10000种、可容纳200-500家不同规模医药企业的现代化医药物流大平台。

15、布局结构 对于一期一体化仓库总体规划为三层结构，单层高度7.8米，单层建设面积10764m2。仓库设计符合国家GSP要求，功能完备，布局合理。,动线设计 结合仓库跨度大，横向长的特点，进货、补货采取从中间向两边辐射，出货从两边利用重力输送装置及升降机向一层分拣系统集中后到出货口的设计思路。 对于以托盘入库，以托盘形式出库的动线如下图，说明如下：,以整托盘形式P进库；直接送往一楼重型货架托盘存储区；通过升降机送往二楼重型货架托盘存储区；通过升降机送往三楼重型货架托盘存储区；进行分拣作业后，直接送到出货暂存区，后合流后出库；通过升降机送到一楼，进行分拣作业后，直接送到出货暂存区，后合流后出库；通过

16、升降机送到一楼，进行分拣作业后，直接送到出货暂存区，后合流后出库；和以整箱C及拆零B出库进行汇集，整体到达出库暂存区，完成出库。,对于以整箱入库，以托盘、整箱及单件三种形式出库的动线如图说明如下:,以整箱形式C入库。在进货暂存区理货后形成托盘存储形式P。直接送往一楼就地堆码区。通过升降机送往二楼就地堆码区。通过升降机送往三楼重力式货架区。一楼直接堆码区可直接通过主出库输送机把整箱货C通过分拣设备进行出库。也可送到拆零区进行拆零出库。二楼直接堆码区可通过库区两边二楼到一楼的重力式输送系统直接把整箱货C送到主出库输送机上，后通过分拣设备进行出库。也可通过库中间二楼到一楼的重力式输送系统把整箱货C送

17、到一楼拆零区进行拆零出库。三楼的重力式货架整箱货可通过库区右下脚的重力式输送系统送到二楼的重力式输送系统，然后再到达一楼的主输送系统经过分拣后出库。拆零区的单件B可直接通过输送带送到主输送带，后通过分拣出库，和以整托盘P出库进行汇集，整体到达出库暂存区，完成出库。,5.4.2物流系统ARENA仿真过程1.系统边界 本仿真模型主要是以江苏Y医药物流中心出入库作业系统为主要研究对象，系统边界范围从医药物流中心接收入库或出库订单并开始服务到货物入库完毕或货物装车完毕为止。2.仿真目标 本仿真模型的仿真目标为：统计并分析系统的实体、资源利用率和队列的量化指标；通过对仿真输出报告中统计结果的分析，评估系

18、统的总体运营性能状况，并探寻影响系统运营的瓶颈因素；在仿真模型中设定系统服务水平指标及总成本函数，并以服务水平最优和系统总成本最小为目标，对系统资源进行优化分析及合理配置。,3.模型简化在本仿真模型中，将订单实体设定为订单中不同的出入库作业指令，即包含多个不同出入库作业指令的订单在模型中被认为是在同一时刻到达的多个不同的订单实体；本仿真模型的运行时间定义为30天，每天工作16小时（2次倒班，每次工作8小时）；假设叉车以匀速运行，时速为15km/h，每张订单的延迟成本设定为50元/张；假设所有设施设备一般都不会出现故障，也就是说只要有出入库的需求指令，设施设备就应当正常运转。,4.模型的实体定义

19、 实体在Arena仿真模型中一般包括两种：永久性实体与临时性实体。本模型中，永久性实体分为资源类和运输设备类，临时性实体分为订单实体和实物实体。 在本模型中，订单实体定义为A、B、C、D、E五种订单类别，其订单类别及方式如下表所示：,5. ARENA建模 根据项目中对Y医药物流中心的作业系统的流程分析，构建出Y医药物流中心作业系统第0级Arena模型架构，如下图：,出库订单到达子模型的逻辑结构图：,入库订单到达子模型的逻辑结构图：,订单处理子模型的逻辑结构图：,出库作业子模型在Arena的第1级构架图：,Decide模块参数设定如图：,整托盘出库子模型Arena逻辑结构图：,整箱出库子模型逻辑

20、结构图：,出库确认子模型的逻辑结构图：,入库作业子模型的Arena第1级构架图：,卸货与检验子模型的Arena逻辑结构图：,整托盘入库作业子模型的Arena逻辑结构图：,整箱入库作业子模型的Arena逻辑结构图：,入库确认子模型的逻辑结构图：,6.输入数据分析经验分布拟合 经验分布拟合方法主要采用TRIA分布来对部分操作活动进行数据拟合。这些操作活动可以通过对历史数据的观测得出一定的规律，从而采用经验分布的方式来实现对操作活动的数据拟合。TRIA分布拟合的随机活动过程如下表：,输入分析器拟合 对所得数据运用Arena自带的输入分析器进行数据拟合，其拟合结果如下图：,资源计划表拟合 对于A类出库

21、订单和D类入库订单的到达时间，其规律一般是在一天中固定的某几个时间段并按照计划的方式到达，因此这类活动应当采用资源计划表方法对其进行数据拟合，其资源计划表的设定如下图：,A类出库订单资源计划表,D类入库订单资源计划表,7.系统参数设置 在该仿真模型中，根据实际情况将每天的工作时间设定为8小时，每次运行一周（即运行长度为7天）。 主要统计指标为总成本，因此以总成本的精度要求来确定仿真次数。初次可以设定仿真次数为8次，其仿真结果总成本为19178.36，其半宽值为968.2458。在此可以设定可接受的半宽值为500，可依据公式 来确定其合适的仿真次数。,（次）,根据仿真目标所需的仿真统计指标，可以

22、选择相应的输出统计类别。在本仿真模型中，需要选择成本、队列、运输、实体、进程、传送、资源以及站点等输出统计类别，其选择结果如右图：,8.系统模型的验证与输出评估 本仿真模型的输出统计结果与真实系统的实际数据对比如下表：,从表中可以明显得出，实际数据与仿真统计结果的误差不超过14，在合理的接受范围内，所以认为该仿真模型是有效的。,实体在系统中所经历的增值活动、非增值活动、搬运、其他类别时间及成本输出统计结果如下表所示：,实体各类活动时间输出统计结果（单位：h）,实体各类活动成本输出统计结果（单位：元）,从输出统计结果中总活动时间可以得出，C类订单出库时间B类订单出库时间E类订单入库时间D类订单入

23、库时间A类订单出库时间，这说明C类订单的整箱零散出库方式需要在货物拣选、货物搬运上花费更多的时间和精力。,系统资源利用状况输出统计结果表：,由表可以得出，整个医药物流中心作业系统的资源利用率偏低，对于拣选操作人员、复核员和装卸工来说，人员利用率明显偏低，这也如实地反映了他们的工作强度低，也间接地说明人员数量比较臃肿，因此应考虑对此类员工进行精简。 同时可以看出 ，装卸工、复核员和拣选操作人员的利用率比值都较低，说明这三种员工数量过剩，应考虑适当精简。,系统各类活动进程时间及成本输出统计结果：,可以看出传送带传送和电瓶叉车搬运的总时间大致相当，但比升降机运输的总时间要多，而且其总成本分别为292

24、8.38、3390.08和3366.96元，平均完成每个订单的该活动运输成本为418.34、423.76和420.87元，说明每个订单的搬运活动所花费的成本基本一致。在装卸成本中，从表中可以得出，装车活动成本为537.64元，卸车活动成本为322.56，这说明装车活动成本还是占主要部分。,9.方案优化本模型的服务水平输出统计结果如下表：,从指标的仿真结果可以看出：装卸工、拣选操作员和复核员这三种操作人员的人时产出结果分别为48.32、67.77、32.67，这说明复核员和装卸工的人时产出相比较低，而拣选操作员的人时产出相对较好，应该考虑提高复核员和装卸工的工作效率。,Arena各类成本输出图：

25、,从输出结果和分析可得，该医药物流中心主要存在的问题在于操作人员数量臃肿，效率低下，设备闲置时间过长，利用率较低，从而造成系统的总成本相对较高，运营效率相对较低，因此应当考虑对该医药物流中心的操作人员及设备进行优化分析。,在Arena自带的Optquest优化分析软件中将控制变量设定为升降机、复核员、拣选操作员和装卸工，并且给每个控制变量设定相应的参考值范围，控制变量的设置如下图：,随后设定系统优化的约束函数，如下图：,最后设定以系统总成本最小为目标的目标函数，如图：,在以上三项设定好后，就该设定优化运行的时间，时间越长，其优化结果越合理。在该优化分析中设定优化运行时间为30分钟，软件会自动检

26、测到每次运行的结果，并能够在窗口中直接输出当前的最优目标值；软件也能在Performance Graph窗口中画出其变化曲线图。最优方案及优化过程如下图：,从图可以看出，当优化运行到第9次，装卸工、分拣操作员、复核员和升降机这4个控制变量的值分别为6、7、3、5时，总成本函数的最优值为17763.46元，比之前方案的总成本减少了1271.09元，可见优化后的效果很显著。,优化前后的资源配置数量对比表,将优化后新的控制变量所对应的数据重新输入到模型中，重新进行仿真运算得到新的统计结果，并将其与之前的统计结果进行相应的对比，如下表：,服务水平指标优化前后结果对比,各类成本优化前后结果对比,从上表可

27、以看出，优化后的仿真结果并没有因人员的减少而减少，设备忙时运输量反而会增加，出库订单延迟率有明显的降低，总成本也有很大程度的降低，三种搬运方式总忙成本以及拣选货物、复核检验都有所减少，优化前后的装卸成本基本持平。通过以上对比分析可明显看出系统性能比优化前有了较大的改善。,本章小结 计算机仿真技术是规划设计、评价选择物流设计方案等的重要技术。物流系统仿真技术是目前物流系统规划设计、优化分析中一种科学、经济、实用的技术。通过使用仿真技术对物流系统进行仿真模拟，可以加强物流系统分析的量化程度，准确分析评价物流系统的性能，避免以前“模糊”的分析结论及“盲目”的决策，大大降低了其决策风险，提高了物流系统运作效率。,