物流系统分析优化与整合.ppt

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1、物流系统设计与仿真,1,物流系统规划与设计,主讲:罗建锋,物流系统设计与仿真,2,第六章 物流系统分析优化与整合,掌握物流系统分析的要点和实质了解物流建模的方法步骤,能够提出对物流系统优化的方案,物流系统设计与仿真,3,6.1 物流系统分析,6.1.1系统分析与物流分析的概念所谓系统分析就是利用系统科学的分析工具和方法，分析和确定系统的目的、功能、环境、费用与效益等问题物流系统分析是一种有目的、有步骤地探索过程，一项研究问题的方法，解决问题的途径，优化的技术，决策的工具物流系统分析是物流系统规划和设计的最重要组成部分，任何物流系统规划设计方案的最终选择都依赖于物流系统分析这一过程的可靠和准确。

2、通过对现有系统的调查和分析，以确定新系统的目标的极为重要的阶段，是系统工程的技术前导。物流系统分析目的就是以整体为目标、以特定问题为对象、而且还要采用定量方法。,物流系统设计与仿真,4,6.1 物流系统分析,一般来说,对物流系统分析需要回答以下几个问题:(1)我们为什么要进行这项工作(2)进行这项工作能增加什么价值(3)为什么要按照现有程序进行该项工作(4)为了提高效率,能否改变作业步骤的次序(5)为什么要由某一个小组或个人来完成这些工作,物流系统设计与仿真,5,6.1 物流系统分析,（6）其他人可以完成这项工作吗？（7）还有更好的系统运行方式吗？,物流系统设计与仿真,6,6.1 物流系统分析

3、,6.1.2一个物流系统是由各个功能环节构成，由于环节多、流程长、范围广且错综复杂，因此，在物流系统分析中要依据以下原则：（一）整体效益原则 局部效益要求服从整体效益（二）总成本观原则 物流总成本观是指在保持一定的服务水平的条件下，应同时考虑所有的有关成本项目（三）避免次优化原则（四）当前与长远效益相结合原则 如果只顾当前利益而忽视长远利益，就容易发生物流系统短期之内达到饱和，发展后劲不足;（五）内部分析要与外部环境因素相结合原则 内部的分析要与社会经济发展动向、产品的市场状况等各种大环境因素相结合，才能顺应发展，取得成功。,物流系统设计与仿真,7,6.1 物流系统分析,物流系统分析常用方法:

4、物流一体化分析方法：所谓物流一体化，就是以物流系统为核心的，从生产企业、物流企业、销售企业直至消费者供应链的整体化和系统化。可分为三个层次：物流自身一体化、微观物流一体化和宏观物流一体化 它是物流业发展的高级和成熟阶段。数学分析方法:运筹学法、统筹法（网络分析法）、系统优化法系统仿真：,物流系统设计与仿真,8,6.1 物流系统分析,6.1.4物流系统分析的内容：（一）数据收集 数据收集包括确定数据需求、数据来源，分析可得数据的充分性和准确性、数据聚类、建立收集辅助数据的方法，对得不到的数据进行估计等。数据来源依赖于物流项目的性质，数据来源则根据数据需求而定。,物流系统设计与仿真,9,6.1 物

5、流系统分析,6.1.4物流系统分析的内容：（一）数据收集数据充分性和准确性数据的充分性：包括数据完整性和样本容量。对于研究范围内没有丢失的数据就认为数据流是完整的，当一些数据特性丢失时就认为数据是不完整的（数据特性是指数据的各个组成部分）例如货物的日需求数据包括日期、货物的重量和体积。样本容量：是指为了在分析中得到一个较理想的准确度而需要的数据点数量。,物流系统设计与仿真,10,6.1 物流系统分析,6.1.4物流系统分析的内容：（一）数据收集数据充分性和准确性数据的准确性：是指数据的可靠性。数据的准确性可通过扫描那些超过可接受范围的过大或过小的数值来证实，比较不同数据来源的同数据也可助于证实

6、数据的准确性。数据采集：就用具体方法和系统来收集数据。样本容量：物流分析结果的有效性取决于样本容量及在分析中所使用的数据点数量。,物流系统设计与仿真,11,6.1 物流系统分析,异常数据审查：异常数据是指非正常数据代表的数据点。例如体积大而又很轻的偶然一次运输、某一次特殊高费率运输、在节日期间铁路工作情况统计等都不能代表正常数据。如果计算平均装货密度，只要有一次体积大而又很轻的货物就会使密度下降，同样高费率的特殊货物会使平均费率上升，可用百分数法和基于数值的方法。百分数法：把在一定百分点之上或之下的数据删除，如密度低于5%或高于95%的数据点被认为是异常数据点而被去除。,物流系统设计与仿真,1

7、2,6.1 物流系统分析,基于数值方法：低于或高于某一特定值的数据点将被去除，这种方法需要指定截止数值。数据汇总。聚类方法用来对相似产品或地点进行分类，以缩小问题的范围，聚类的关键是根据特定的特征值定义的相似性测量。例如，产品相似度可用产品的大小、形状、颜色、重量、密度等来定义。常用聚类方法有最近距离、最远距离和均值距离方法。这几种方法基本步骤都相同，这里只介绍最远距离聚类算法。,物流系统设计与仿真,13,6.1 物流系统分析,对丢失的或得不到的数据进行估计：在数据流中间丢失的数据可用插值法进行估计。现行插值是相当简单。例如9月和11月需求数值分别是200和240，10月的需求可以估计为220

8、。但有些数据流的函数形式需要非线性插值，这就需要用非线性回归模型。概率分布的形式及参数。物流系统分析中，概率分布常用来表示有关输入数据的不确定性。例如，货车的到达时间、装卸时间可能是不确定的。在这种情况下，用分布函数来描述过程的变化。在确定数据分布时，注意函数分布形式及参数值。,物流系统设计与仿真,14,6.1 物流系统分析,1、原始数据收集是规划与设计物流系统的依据。以以参考和分析历史资料，也可做现场调查分析。（1）物料特性。包括物料的尺寸、形状、重量、是否耐压冲击、对环境温度湿度的要求，储存期长短对其质量的改变，物料本身对环境的影响，是否需要密封，不同物料之间有什么影响，能否放在一起，等等

9、。（2）物料流量。首先从整体角度掌握进入和流出物流系统的总物流量，包括最大值、最小值、平均值及其概念分布；其次调查流程中各环节的输入、输出量及其频率，包括分流和合流的数据；此后还要了解今后的发展规划，估计其可能达到的最大物流量。,物流系统设计与仿真,15,6.1 物流系统分析,物流量受很多随机因素的影响，需要较大量的数据进行统计分析，才能得到可信的结果。（3）环境条件。主要指物流系统输入输出的接口条件，包括接口的设备、场地与生产加工设备的衔接条件。例如物流系统输入输出端的运输工具是汽车、火车、轮船还是其他运输设备，周转有无储存场地等。（4）经济数据。如劳务费、维护费用、设备费用、建筑费用、土地

10、费用、贷款利率、投资期限、最小收益等。（5）物流搬运设备的数据。包括现有的可供选择的各种物料搬运设备的能力、技术能力、使用寿命和售价等数据。,物流系统设计与仿真,16,6.1 物流系统分析,收集到物流系统这些原始数据后，再对这些数据进行整理、分析，并以此为基础进行系统分析，提出初步方案。2、方案中可控变量与不可控变量物流系统中的方案有些因素必须严格满足一定的条件，是规划设计人员不能更改的；另一因素则可以由规划人员在一定范围内进行选择，这些就是物流系统中的可控变量。例如在仓库收发货站台的位置和数量、搬运设备的载重理和作用速度、物品进出库的策略等都是必须满足一定要求的可控变量。,物流系统设计与仿真

11、,17,6.1 物流系统分析,又例如在规划设计一个仓库时，为使设备利用率达到最高，可以对堆垛机的数量和运行速度、货架的尺寸等进行一定的变动。物流系统的规划设计就是通过调整可控变量观察系统性能的变化趋势，从而选择可控变量的最佳匹配，达到系统的最佳效果。不可控变量。物流系统规划中还有很多随机的、不确定的因素，这是设计人员无法控制的因素。例如在商业物流系统中，订单到达的时间间隔和订单量的多少、港口物流系统船舶到达港口的日期和数量等就是一些不可控因素，而且具有随机性。规划时，必须以大量的资料的统计分析和主观经验为基础进行。,物流系统设计与仿真,18,6.1 物流系统分析,因此只有明确了物流系统中哪些变

12、量是可控的，哪些是不可控的，才能对不同变量进行正确的处理，建立合适、可行的规模模型。,物流系统设计与仿真,19,6.1 物流系统分析,最远距离聚类法：最远距离聚类法与最短距离聚类法的区别在于计算原来的类与新类距离时采用的公式不同。最远距离聚类法的计算公式是,物流系统设计与仿真,20,6.1 物流系统分析,例题:下面用例子来说明，最远距离聚类法的聚类过程如下,物流系统设计与仿真,21,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,22,6.1 物流系统分析,(1)在99阶距离矩阵中，非对角元素中最小者是d94=0.51，将第4区与第9区并为一类，记为G10，即G10=G4，G9。按照公式分别计算G1

13、，G2，G3，G5，G6，G7，G8与G10之间的距离，得到一个新的88阶距离矩阵,物流系统设计与仿真,23,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,24,6.1 物流系统分析,(2)在第1步所得到的88阶距离矩阵中，非对角线元素中最小者为d57=0.83，故将G5与G7归并为一类，记为G11，即G11=G5，G7。按照公式（3.4.11）式分别计算G1，G2，G3，G6，G8，G10与G11之间的距离，得到一个新的77阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,25,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,26,6.1 物流系统分析,(3)在第2步所得到的77阶距离矩阵中，非对角线元素中最小者为

14、d28=0.88，故将G2与G8归并为一类，记为G12，即G12=G2，G8。再按照公式（3.4.11）分别计算G1，G3，G6，G10，G11与G12之间的距离，得到一个新的66阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,27,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,28,6.1 物流系统分析,(4)在第3步所得的66阶距离矩阵中，非对角元素中最小者为d3，10=1.23，故将G3与G10归并为一类，记为G13，即G13=G3，G10=G3，（G4，G9）。再按照公式（3.4.11）计算G1，G6，G11，G12与G13之间的距离，得到一个新的55阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,29,6.1

15、物流系统分析,物流系统设计与仿真,30,6.1 物流系统分析,(5)在第4步所得的55阶距离矩阵中，非对角线元素中最小者为d1，12=1.52，故将G1与G12归并为一类，记为G14，即G14=G1，G12=G1，（G2，G8）。再按照公式（3.4.11）分别计算G6，G11，G13与G14之间的距离，得到一个新的44阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,31,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,32,6.1 物流系统分析,(6)在第5步所得的44阶距离矩阵中，非对角线元素中最小者为d6，11=1.78，故将G6与G11归并为一类，记为G15，即G15=G6，G11=G6，（G5，G7）。

16、再按照公式（3.4.11）分别计算G13，G14和G15之间的距离，得到一个新的33阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,33,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,34,6.1 物流系统分析,(7)在第6步所得的33阶距离矩阵中，非对角线元素中最小者为d13，14=3.10，故将G13与G14归并为一类，记为G16，即G16=G13，G14=（G3，（G4，G9），（G1，（G2，G8）。再按照公式（3.4.11）计算G15与G16之间的距离，可得一个新的22阶距离矩阵如下,物流系统设计与仿真,35,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,36,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,

17、37,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,38,6.1 物流系统分析,（二）数据分析优化模型启发式方法：新建法、改进法、综合方法（三）模拟方法 问题的复杂性及各种变量之间的相互关系用一些公式进行建模，模型的输入用概率分布进行描述，然后运行模拟模型来模仿实际系统的运行状态及其随时间变化的过程，并通过对模拟运行过程的观察和统计得到被模拟系统的输出参数和基本特性，以此估计和推断实际系统的真实参数和性能。,物流系统设计与仿真,39,6.1 物流系统分析,仿真意味着在建模时用小对象描述存在的物体来进行模拟。仿真也是系统运行或者过程进行的模拟。可以通过仿真建模来研究系统行为的进行。可以通过仿真建模来

18、研究系统随时间变化的特性。研究时为模型做一系列系统相关的假设。这些假设有数学的、逻辑的和抽象的关系。这些关系存在于实体（对象）之 间。系统是由互相联系、互相制约、互相依存的若干组成部分（要素）结合在一起的具有特定功能和运动规律的有机整体。模型是为了某种特定目的将系统的某一部分信 息进行抽象而构成的系统替代物，它不是“系统的复现”，而是按研究的实际需要和侧重面，寻找一个便于进行系统研究的“替身”,物流系统设计与仿真,40,6.1 物流系统分析,所谓计算 机仿真，就是在实体上不存在、或者不易在实体上进行实验的情况下，先通过对考察对象进行建模，用数学方程式表达出其物理特性；然后编制计算机程序，并通过

19、 计算机运算出对象在系统参数、以及内外环境条件改变的情况下，其主要参数如何变化，从而达到全面了解和掌握考察对象特性的目的。,物流系统设计与仿真,41,6.1 物流系统分析,计算机仿真有系统、模型和计算机三要素，它们之间的关系如图所示。,物流系统设计与仿真,42,6.1 物流系统分析,目前随着研究系统的不断复杂化和计算机技术的不断发展，仿真技术越来越多地运用到系统研究与优化的工作中。运用仿真技术可以有效的缩短试验周期、降低成本、优化系统参数，在系统优化中发挥着越来越重要的作用。,物流系统设计与仿真,43,6.1 物流系统分析,1 Flexsim仿真软件 1.1 Flexsim介绍 Flexsim

20、 是一款基于真实对象的仿真软件，提供的建模可以帮助可视化流程来优化生产并最小化运作费用。一条流程可定义为单元（在Flexsim里单元叫做流程单元）完成的一系列操作或工步。如果流程能用图或流程图来定义，那么就可以用Flexsim进行仿真建模。3 Flexsim提供给用户一个强大的平台，可以在三维环境下通过拖拉对象进行形象化、建模和仿真流程。另外，也可以对流程性能、瓶颈和生产能力进行深入的统计分析。,物流系统设计与仿真,44,6.1 物流系统分析,1.2 Flexsim应用 在 物流中心的优化中，仿真是很重要的环节，它可以有效的评估各种设计方案的效率和优缺点，从而指导实际的物理结构设计，有效的节省

21、了成本。目前有很多优秀的 仿真软件，Witness，Quest，Flexsim等等。这些仿真软件都各有各的特点。Witness对模型的描述清楚，对用户的开放程度大，可以有 效的编写用户代码，但是三维显示效果较差；Quest的三维显示效果好于Witness，但对用户的开放程度太低；Flexsim对用户开放程度高，三维 显示效果好，因此我们选取Flexsim 2.6网络版作为我们的仿真开发工具。,物流系统设计与仿真,45,6.1 物流系统分析,2 港口物流中心的仿真模型 2.1 仿真模型 整个仿真模型模拟的是从对外公路堆场港内公路码头航运整个物流过程的运作。具体的地图如图所示：,物流系统设计与仿真

22、,46,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,47,6.1 物流系统分析,在此仿真模型中，标出了前后场的堆场位置，以及围绕前后场的主要交通干道（其中沿着北港池每300米一个泊位）。2.2 假设 1.港外公路按泊松分布（假设并可变）从长期的平均水平来看，按照供需平衡的条件，港外公路的货物流量和进入后方堆场的货物流量相等，但由于具体到每天每个航线的货物数量的差异，港外公路的货物流量也是波动变化的，但在长期水平上保持稳定。由于船舶和卡车的货容量差异，卡车的到达频率要远大于航班的频率。,物流系统设计与仿真,48,6.1 物流系统分析,2.港内公路按不同的排班（假设并可变）港 内公路主要是负责将在前

23、方堆场堆放24小时后仍未拉走的货物拉到后方堆场。所以从平均水平上看它的货流量和港外公路的货流量相等，由于港外公路的货流量的波动性和港内公路的相对稳定性，造成单从每一天看来，这两个流量并不相等，而且当排班采取24小时工作制、12小时工作制和8小时工作制等不同排班时所需 的卡车数量并不相同，我们通过仿真可以看出在一定的卡车数量水平和利用率的基础上采取的最优的排班方式。,物流系统设计与仿真,49,6.1 物流系统分析,3.航运按班期表（实际）当每年的航班表发生变化时便可自动导入到模型中。4.航运容量 每个航班的货运量的平均水平以及波动范围。5.前后场堆场容量（假设并可变，可折算成堆场面积）前后堆场可

24、以容纳的集装箱的最大数量，可以通过对堆场容量的调整找出最优的堆场容量，达到既可以有效满足存放货物的需求又达到比较高的利用率。6.集装箱在前后场的停放时间（按平均7天计，可变）堆场的存放货物数量的平均值是外部公路货流量平均值的7倍，这样就可以满足集装箱在后方堆场的堆放时间的平均水平为7天。但由于外部公路的货流量的波动性导致停放时间在7天左右一定范围内波动。,物流系统设计与仿真,50,6.1 物流系统分析,3 仿真结果 3.1 仿真显示和计算数据 1.前后堆场集装箱量的变化（可视）2.港内外公路交通流量（计算数据）3.堆场利用率（以90%为最高限）对前后堆场集装箱数量的变化，我们在仿真模型中专门增

25、加了一个显示部分，如图3所示。,物流系统设计与仿真,51,6.1 物流系统分析,后方堆场集装箱总量的变化图（动态）,物流系统设计与仿真,52,6.1 物流系统分析,图表示在仿真模型的运行过程中，可动态的显示后方堆场中集装箱数量的变化，横轴显示的是时间，单位是秒，纵轴显示的是集装箱数量。由 于我们在运行中设定：外部公路采取24小时工作制，港内公路采取12小时工作制，因此当一天刚开始时，港内的货流速度比外部的货流速度快，因此堆场的货物 量会上升，当港内下班后，港外的货流仍在继续，这是货物量会逐渐下降。通过统计图我们可以随时观察后方堆场的货物数量随运行时间的变化。,物流系统设计与仿真,53,6.1

26、物流系统分析,然后我们可以动态仿真从2005年到2010年的情况，随着年吞吐量的增加，后方堆场的最大堆箱量也在增加，我们可以通过理论计算和仿真模型两种方法来得出后方堆场的最大堆箱量和容量，并通过比较两种方法的结论来确定每年需要提供的后方堆场的堆放能力。下面我们以2005年为例，我们通过仿真模型可以得到后方堆场的堆箱量随时间的变化曲线，并可以从图上得到最大的堆箱量以及达到最大堆箱量的时间（单位：秒），如下图所示。,物流系统设计与仿真,54,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,55,6.1 物流系统分析,从图4可以看出，在时间点59000秒左右（约16个小时），后方堆场堆箱量达到最大，最大堆

27、箱量（增量）为14428箱。而通过理论计算，我们得出2005年后方堆场最大堆箱量相比平均堆箱量的最大增加值是在54524s（约15个小时）得到，最大增加量为：14673箱。这一结果与仿真所得结果极为接近，误差分别为，到达最大时间为7.5%，最大箱量为1.6%。由 于集装箱需要在后方堆场平均堆放7天，根据预测结果，2005年的年吞吐量为：428万箱。其中进出口各占50%，而进口箱有70%进入后方堆场，我们可 以据此得出平均每天进入后方堆场的集装箱量为：41079箱。因此后方堆场的最大堆箱量和容量分别为：55754箱和61948箱。,物流系统设计与仿真,56,6.1 物流系统分析,3.2 仿真结果

28、 下面以图示的方式给出仿真结果。其中 图5为仿真模型整体效果图，图6为仿真模型运作图，包括了港口码头、前后方堆场的运行。,物流系统设计与仿真,57,6.1 物流系统分析,物流系统设计与仿真,58,6.1 物流系统分析,图5 仿真模型整体效果图,物流系统设计与仿真,59,图6 仿真模型运作图,物流系统设计与仿真,60,6.1 物流系统分析,4 结论 按 照项目规划和前期的物流中心集装箱数量的预测结果，我们建立了包括航班、对外公路运输和前后场集疏港在内的仿真模型，以一组港口的实际数据为边界条件，通 过仿真给出了后方堆场箱量随航班、对外公路运输和前后场倒箱的运行而变化的数量。改变任何边界条件都会产生

29、新的仿真结果，这些结果对今后物流中心的发展及 决策可提供有力的支持。,物流系统设计与仿真,61,6.2 物流系统分析的仿真技术,一、物流系统仿真的特点与方法：（一）物流系统仿真的特点：物流系统中的流的仿真 物流系统的排队仿真 物流组织中人的因素仿真（二）物流系统分析仿真常用方法：连续性系统仿真 连续系统是指系统中的状态变量随时间连续地变化的系统 和离散事件系统仿真 离散系统的状态变量仅在离散时间点有跳跃变化,物流系统设计与仿真,62,6.2 物流系统分析的仿真技术,物流系统分析仿真的基本步骤,物流系统设计与仿真,63,6.2 物流系统分析的仿真技术,物流系统分析仿真的核心技术：仿真时钟：仿真钟

30、推进方法有三大类：事件调度法、固定增量推进法和主导时钟推进法。事件调度法：面向事件的方法，是通过定义事件，并按时间顺序处理所发生的一系列事件 随机数和随机变量的产生：首先要建立随机变量模型。即确定系统的随机变量并确定这些随机变量的分布类型和参数,物流系统设计与仿真,64,6.2 物流系统分析的仿真技术,物流系统三维虚拟仿真的计算机实现：（一）仿真平台的组成：主要有以下4个模块组成：特征造型数据类库、三维场景管理模块和交互接口模块（二）面向对象的仿真建模方法：计算机仿真主要包括仿真建模、程序实现、仿真结果的统计分析三大部分（三）三维图形仿真工具OpenGL：OpenGL具体功能主要有：模型绘制、

31、模型观察、颜色模式的指定、光照应用、图像效果增强、位图和图像处理、纹理映射、实时动画（四）三维仿真建模场景的构造和管理：建立物体模型、在三维空间中布置物体、计算模型中物体的颜色、光栅化（rasterization）,物流系统设计与仿真,65,基于FLEXSIM仿真案例,案例一：Flexsim 在冶金物流企业流程重组中的应用研究 1、物流企业BPR 与系统仿真 仿真就是将现实的情况利用计算机来建立模型，模拟时间系统的运行状态及其随时间变化的过程，通过对仿真运行过程的观察及统计，得到被仿真系统的仿真输出参数和基本特征，由此来推断出实际系 统的情况。而针对复杂的系统，系统仿真技术就是以相似原理、信息

32、技术、系统技术及其应用领域有关 的专业技术为基础，以计算机和各种物理效应设备为工具，利用系统模型对实际的或设想的系统进行实 验研究的一门综合性新技术。,物流系统设计与仿真,66,基于FLEXSIM仿真案例,随着计算机的高速发展，仿真技术也逐渐被人们所熟知，大部分世界发达国家都将仿真技术应用于各行各业。仅在二十世纪90 年代初，仿真技术就为英国节省了大约3 亿英镑的资金。同样仿真技术也在我国水利建设、航空航天、管理科学及机械制造等多个领域得到了广泛的应用。物流系统是企业连结客户的主要纽带，是供应链的主要组成部分。仿真技术在物流系统中主要应用于物流的规划与设计、物料控制、物料运输调度、业务流程分析

33、及物流成本的估算,物流系统设计与仿真,67,基于FLEXSIM仿真案例,物流企业BPR实施的关键步骤主要包括流程分析与诊断、业务流程的再设计及流程再造的实施，其 中流程分析与诊断就是指对企业现有的业务流程进行描述，分析其中存在的瓶颈，并进而给予诊断。流程分析和诊断是业务流程再造实施中的关键环节。在这个阶段中企业找出流程之间的关系，分析并量化现有的流程，理解流程改进的要求及范围。其目的就是运用各种技术和手段来理解和分析现有的业务流程，找出瓶颈点，为业务流程再造提供决策依据，目前比较成功的业务流程分析主要集中在经营流程上据统计有70%-75%的欧美企业实施了BPR，并已经取得了喜人的成绩。,物流系

34、统设计与仿真,68,基于FLEXSIM仿真案例（1）,但同时也有很多企业实施的结果归于失败，失败很大程度上是由于错误的选择了流程重建的环节。流程重建不能全线出击，必须首先分析全部作业流程，选择存在问题最突出的环节或核心环节进行重建，而如何发现这些流程中的瓶颈，是一件非常困难的事情。运用lexsim 可以直观的发现业务流程中的瓶颈，为BPR 提供科学依据。（1）企业基本业务流程描述 物流企业主要面向的产品是成品及半成品冶金产品。对于半成品，一方面要防止下线存储于中间库时产生混堆现象，另一方面也要保证上线的准确、及时。而对于成品，则要保证对下游顾客供货的准确性。,物流系统设计与仿真,69,基于FL

35、EXSIM仿真案例（1）,冶金企业的产品往往是下游用户的生产建设的主要原材料，因此产品供货的不准确、不及时往往会给两方企业带来很大的损失。以下是企业原始的业务流程，从采购入库来看，本物流企业主要包括对上游生产厂家下线钢管成品 及半成品的代储及自有产品仓储。从销售出库来看，主要包括下线半成品上线及自有与代储成品的销售 出库。,物流系统设计与仿真,70,基于FLEXSIM仿真案例（1）,1.成品或半成品由上游生产企业下线，仓储部门统计人员从采购人员手中接到下线的成品及半成品下线通知单；2.统计人员处理下线单，并交到现场理货员手中，由理货员寻找适当的货架；3.协同吊运汽车及下线车将产品放入相应货架，

36、并填写相应的单据，交给下线人员；4.质量检查部门对下线产品进行检查，不合格的产品予以退还；5.出库流程为仓储部门统计人员接到销售部门的发货单查询并填写钢管存放地点、炉号等基本信息，理货员根据收到的发货单寻找钢管并测量钢管吨数或打尺测量长度。现场调度人员指挥吊车及提货车进行装车，理货员返回磅单让记账员填写实发吨数及运费，记账员分配单据给销售、财务及客户，最后记账员删除库存帐。,物流系统设计与仿真,71,基于FLEXSIM仿真案例（1）,（2）BPR 过程问题描述 企业原占地面积约60 亩，有一个堆场及一个室内仓库。在近期新近购买了约200 亩的土地。随着 业务范围增大，现有流程已无法满足外部的变

37、化，企业内部出现了业务混乱的现象。因此企业对内部业 务流程进行了几次重组，购买了新的物流设备，增添了新的操作人员，但效果非常的不理想。改变后的 流程没有达到预期的效果，反而更加混乱。,物流系统设计与仿真,72,基于FLEXSIM仿真案例（1）,通过对物流企业业务流程重组步骤的分析，发现企业在BPR 之前并没有利用合适的技术对流程进行分析和诊断，没有发现真正的瓶颈点，而是采取全面出击的方式，认为简单的加大设备及人力的投入就能够实施BPR，对于BPR 来说是没有理论依据的。在这里我们采用Flexsim 技术对原始的业务流程进行仿真，对业务流程进行诊断和分析，发现原始流程的瓶颈，为BPR 提供强有力

38、的理论基础。,物流系统设计与仿真,73,基于FLEXSIM仿真案例（1）,（3）Flexsim Flexsim仿真模型建立过程 Flexsim是一个全新的面向对象的离散式（Discrete Manufacturing）仿真建模工具，它是一个在图形 建模环境中集成了C+IDE 和编辑器的仿真软件，在不需要传统的动态链接库及用户定义变量的复杂链 接基础上，使用C+就可以直接定义模型。在使用时为用户提供了图形化的模型构建、原始数据拟合虚拟现实显示、输入建模、运行模型、优化结果，生成3D 动画文件等功能，可实现建模、仿真及业务流程的可视化及预测等操作。,物流系统设计与仿真,74,基于FLEXSIM仿真

39、案例（1）,1）Flexsim 建模过程 对物流业务流程进行的仿真研究，其目的是统计流程中各个子流程如理货、统计、定单处理及吊装 等的性能，帮助决策者理性直观的了解到各个流程中人员及设备的利用率。主要包括以下几个部分：1.流程系统定义：定义一个流程系统，必须对现实的物流业务流程进行描述；2.模型建立：模型的建立应在符合实际情况的基础上尽量的简化，仿真模型的构造应该是紧紧围绕仿真目标展开，不同的仿真目标对仿真内容要求不一样。只要能达到目标，应尽可能地简化模型。一方面可以减少工作量，另一方面减少不必要的干扰引起的误差。,物流系统设计与仿真,75,基于FLEXSIM仿真案例（1）,3.数据准备、各个

40、对象之间关联性确定：包括针对现实中各个模拟对象数据的收集，按照收集到数据的情况，确定模型中参数及随机变量的分布情况，进行数据的输入，并通过连线将各个对象按照一定的流程关系逻辑性的连接在一起；4.模型的编辑及运行：模型运行是一个动态的复杂过程，只有通过反复的实验运行，才能得到合理的结果。；5.分析仿真结果：依据实际情况的不同真所要达到的目的也是不一样的。因此针对不同仿真所要达到的目的，对结果进行分析，如图,物流系统设计与仿真,76,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,77,基于FLEXSIM仿真案例（1）,2）模型的简化及建立根据原有的业务流程，我们对流程进行简化，如下：根据产

41、品类型设计三个入口source，分别定义为A（line pipe）、B(structure pipe)及C(fluid pipe)三种产品，以不同的颜色加以区别，并根据实际情况给予不同的到达时间，分别为30、80 及满足平均值为15，标准差为6 的正态分布到达时间。根据流程我们在这里设计了一个缓存区（Queue）以模拟下线车入库的等待，而后针对三个不同型号的产品设计了三个处理器（Processor），并将处理订单和寻找下线产品存放地点的时间分别定义为设定时间和处理时间，相应的给予固定时间值。因为第二个处理器，也就是操作人员业务水平较低，在处理器2 中的设定时间我们规定了一个泊松分布，以代表不确

42、定性。,物流系统设计与仿真,78,基于FLEXSIM仿真案例（1）,根据流程我们在这里设计了一个缓存区，以代表在订单处理时，运输装置等待入库的模拟，而后我们根据现实的一个存储功能区设置了六个货架及一台吊运汽车。并依照实际情况对吊车的速度、最大容量及货架的规格加以赋值。设置一个处理器（test processor），对产品进行检查，根据历史数据对退还率加以赋值。对这些产品，我们在货架（Rack）中设置产品离开的时间为常数，分别为8、12。有80%的产品离开货架的时间为一个固定的常量，也就是说在下线的时候我们已经收到上线通知或者销售定单。而对剩余20%无法确定的时间我们则根据历史情况按照泊松分布进

43、行赋值。,物流系统设计与仿真,79,基于FLEXSIM仿真案例（1）,同时设置一个处理器，分别将设定时间和处理时间设为找管时间及处理定单时间，最终通过产品出口（Sink）将产品运出。根据以上的流程关系，连接各个实体。由上述流程建立模型分别如下图：,物流系统设计与仿真,80,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,81,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,82,基于FLEXSIM仿真案例（1）,3）系统运行及分析 模型简化及建立、参数赋予及内部程序确定后，就可以在VC.NET 环境进行编译，编译通过后就可以运行分析结果。模型的分析主要包括两步：从总体上观察流程是否

44、能够顺利运行：通过选择Stats 中Standard Reports 输出关于(入口)Source 及出口(Sink)的Excel 表,主要包括的参数有输入、输出、最大平均等待时间、空闲率及最大容量等，如下表：,物流系统设计与仿真,83,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,84,基于FLEXSIM仿真案例（1）,由Flexsim 标准仿真表,可以清楚的看出在仿真运行到12180 模拟时间时，系统的三个Source 输入的 总数与到达Sink 的数量是一致的，说明流程基本上比较顺畅,能够完成整个业务量,但在两个输入口都存 在一定的平均等待时间和阻塞时间。这也说明了系统中还存在一

45、定的瓶颈，使系统无法达到完全的顺畅。标准仿真报告无法详尽而直观的表示出主要业务流程的物流情况，因此为了具体分析系统的状况，接下来再来研究一下系统中各个处理器的情况。对各个处理器的分析,物流系统设计与仿真,85,基于FLEXSIM仿真案例（1）,采取最详尽、最直观的饼图（State Pie Charts）观测方法，通过选择各个处理器在12180 模拟时间 的性质（Properties）中状态值（State），得出五个处理器的状态图（如44 所示）。,物流系统设计与仿真,86,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,87,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,88,基

46、于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,89,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,90,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,91,基于FLEXSIM仿真案例（1）,其中处理器1、2、3 分别为A、B 及C 的订单处理及运输到缓存区的业务流程模拟，处理器4 为质量检验的流程模拟，处理器5 为出库的订单处理时间。如表52：,物流系统设计与仿真,92,基于FLEXSIM仿真案例（1）,物流系统设计与仿真,93,基于FLEXSIM仿真案例（1）,“瓶颈”就是系统中相对繁忙的元素。由饼图及表格我们不难看出处理器2、3、5 相对比较空闲，处理器1 相对较忙，

47、但均无堵塞的现象，处理器4 空闲率为1.1%，是整个业务流程的瓶颈。如果企业未来的发展方向是扩大业务量，或者由于上游或质检部门本身人员的变动，处理业务的时间增加，则这个瓶颈点势必影响业务流程的顺畅运行，导致堵塞的发生。企业应率先对这个瓶颈点采取措施，如增加人员及设立多个并行的部门等方法，以确保企业的正常运营。因此通过直观的仿真方法对流程进行模拟是非常必要和有效的，它为BPR 的有效实施提供了基础的理论依据。,物流系统设计与仿真,94,基于FLEXSIM仿真案例（2）,基于Flexsim仿真工具的某钢管物流企业引入新供应商选择研究0引言企业间竞争的加剧,导致企业发展战略对核心竞争能力的强调。越来

48、越多的企业将非核心竞争力的业务采用外包,委托,合作经营等方式与主业剥离。企业将物流业务外包给第三方物流企业是降低物流成本的方法。钢管物流企业在钢铁行业价值链中,承担着运输、储藏、装卸、流通加工、配送和信息处理的作用。,物流系统设计与仿真,95,基于FLEXSIM仿真案例（2）,对钢管物流企业来说,物流管理是为了谋求物流总成本最低,或者在既定的物流总成本的约束下,使客户服务水平最高。钢管物流企业依据自身行业特点,与其它物流企业相比,具有如下特点:钢管物流企业主要服务对象为钢管生产企业,从事为生产企业进行钢管代储,自有钢管储藏,装卸,简单加工和销售业务,物流设施昂贵,专业性强;经营产品为钢管,具有

49、品种、规格多,体 积、重量大,价值高,搬运困难等特点;,物流系统设计与仿真,96,基于FLEXSIM仿真案例（2）,产品采购,销售以钢管重量吨数为结算单位,而物流过程以钢管只数为单位,增加物流信息处理过程的复杂性;物流公司的供应商数目较少,通常为单一生产企业服务为主,所占业务比重占绝大部分,零散供应商所占比重较小;供应商间产品差异大,反映为同型号钢管长短不一,生产执行不同标准,有成捆产品也有零散产品,造成单据处理、货物验收及装卸的复杂性。,物流系统设计与仿真,97,基于FLEXSIM仿真案例（2）,钢管物流企业为实现自身的发展,摆脱单一供应商带来的风险,提高自身竞争力,需要引进更多供应商,实现

50、多供应商竞争的经营方式。然而,目前我国钢管物流企业经营现状是以为一家核心生产企业服务为主核心生产企业的地位明显,对物流企业的经营,决策起到重要支配作用,物流企业的运营能力等都围绕核心企业业务需求而设计实现。因此,物流企业为提高自身能力,只能在不影响对主要供应商服务水平情况下,逐步引入新供应商,小批量承接零散物流业务,在实际操作过程中积累运营管理经验,提高自身竞争能力,最终获得能与供应商公平议价的地位。,物流系统设计与仿真,98,基于FLEXSIM仿真案例（2）,1、Flexsim简介及仿真建模步骤Flexsim仿真软件是一个面向对象的模拟仿真软件,建立可以帮助使用者想象规划、流程、设计的模型,