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文档简介
1、仓储物流仿真应用案例介绍,案例一看板备货员作业量分配案例,2,看板备货员作业量分配案例,图中所示为一汽车零部件3PL企业的看板件存储区,直接向汽车总装线送货,有看板收集人员定时在总装线巡线,将收集到的看板送到存储区的看板接收站点,交给看板备货员。 收集看板的巡线路线共有18条,单位时间内产生看板的数量相差较大,且巡线周期不尽相同,因此需要18条路线的备货任务尽可能平均地分配给各备货员。,3,看板件货位,看板接收站点,看板备货员作业量分配案例,仿真的建模和分析基于真实的数据,如下表所示,此案例需要用到每天收集到的看板数量(日消耗器具数)、各条路线的巡线周期(循环时间)等材料。根据以往的计算平均值
2、的方法,18条路线至少需要分配给10名备货员,即用下表中备货员人员分工的行中10个彩色的单元格表示,下面通过仿真分析一下这种分配方法的效果如何。,4,看板备货员作业量分配案例,右图即为仿真模型,每个备货员在看板接收区有一个专用的站点,在站点等待看板,然后驾驶牵引车拉着巡线员送来的空器具去对应的货位拣货,拣好的器具送回站点,由巡线员在下次巡线时送上线。仿真模型按此流程运行,在运行中收集规划者关注的数据,分析得出结论。,5,备货员 (牵引车),巡线路线的器具车,物料 (黑点),看板备货员作业量分配案例,初始方案的仿真结果如下: 根据前表中10月15日至10月19日的出库量,运行5天。 3号备货员负
3、责6、7号路线,作业量过大来不及处理,5天内发生了连续发生了约300次备货延误,延误时间越来越长。 1、9、8号备货员由于偶然的看板过多或负责的路线巡线周期不同步出现了一定的延误,但延误时间不大且没有累积。,6,使用仿真软件的遗传算法优化模块,能够自动寻找最好的分配方案,通过智能的优化计算,发现了很多种方案,这里只列举5个。 这些方案都能保证备货不发生延误,但都至少需要11名备货员!可见根据平均值计算出的10名难以分配均衡不发生延误的。,看板备货员作业量分配案例,7,看板备货员作业量分配案例,不甘心增加人员的话就设定备货员仅限10名,通过遗传算法优化模块来寻找适当的分配方案。 优化计算足够长的
4、时间仍然找不到不发生延误的分配方案,较好的分配方案也只是少发生延误或延误时间较短,下面列举2个,延误时间都达到1小时,是不可接受的。,8,案例二JIS件配餐送货及时性分析,9,JIS件配餐送货及时性分析案例,本案例中的3PL企业根据整车总装线的上线顺序为不同配置的车辆配餐,每种零件都有专门的器具,在仓库的排序区按总装线的车序排列零件,然后由卡车送至总装厂。收到总装上线的车序后3PL大约有3小时来配餐和送货,在满足送货不延误的前提下,尽量把卡车装满再发车,因此卡车的数量和积载率也是优化的目标之一。,10,JIS件配餐送货及时性分析案例,仓库内的物流流程大致有供应商送货、入库、高架存储、地面堆垛、
5、配餐和出库装车,由于各环节都有专人负责且工作量都不是特别大,人员没有精简余地,仿真分析验证了各流程之间的配合情况,没有发现问题。,11,JIS件配餐送货及时性分析案例,通过仿真分析确认了各种影响配送及时率和卡车积载率的因素,包括:卡车数、空中车身数(涂装车间与总装线之间的车身缓存数量)和在途时间等。下表具体表示了它们之间的量化关系。,12,卡车数 与 及时率,变量:配送卡车数(2-8辆) 定量:发车时间(提前50min);空中车身数(80辆)。 结果:使用4辆配送卡车及可保证1号库排序件及时率100%。,卡车数 与 积载率,变量:配送卡车数(2-8辆) 定量:发车时间(提前50min);空中车
6、身数(80辆)。 结果:卡车的积载率随卡车数增加而降低。当采用4辆卡车时,卡车利用率在80%上下浮动,比较合理。,在途时间 与 及时率,变量:在途时间(送货截止时间减发车时间)(40-70min,增量为5分钟) 定量:配送卡车数(4辆);空中车身数(80辆)。 结果:及时率受在途时间的影响,在途时间提前50min及以上能满足及时率100%。,JIS件配餐送货及时性分析案例,空中车身数是涂装车间与总装线之间的车身缓存数量,直接影响留给3PL配送的时间,并且是当时影响及时率的最显著因素,于是重点分析其影响及对策。,13,车身数 与 积载率,变量:空中车身数(涂装总装之间)(40-140辆,增量为5辆) 定量:配送卡车数(4辆);发车时间(提前50min) 结果:空中车身数极少时,因配送不及时,JIS件积压,故积载率较高; 空中车身数在65-105时,为保证及时率必须配餐后立即发车,积载率很低; 当车身数大于110后,积载率阶梯型增大。,车身数 与 及
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