基于智慧物流的空調(diào)器成品裝貨車位規(guī)劃設(shè)計

文錫峰 李斌

中國輕工業(yè)長沙工程有限公司智能工業(yè)設(shè)計院，中國·湖南 長沙 410114

平臺設(shè)計；AnyLogic；車輛預(yù)約；物流仿真

1 背景

隨著家電行業(yè)的迅速發(fā)展，中國家電產(chǎn)業(yè)已經(jīng)完成了從小到大的過程，正在實現(xiàn)由弱變強的跨越。作為世界家電產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，前期發(fā)展過程中的資源優(yōu)勢、人員優(yōu)勢正逐漸減弱。以智能制造為目標(biāo)的工業(yè)化方向，將智能化、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)引入家電企業(yè)，對于家電工業(yè)而言是機(jī)遇更是挑戰(zhàn)，挑戰(zhàn)的是裝備自動化和信息化水平，挑戰(zhàn)是基礎(chǔ)建設(shè)與新興技術(shù)的對接與有效融合[1]。

SW 集團(tuán)為中國500 強企業(yè)，隨著品牌的提升、渠道建設(shè)的完善，產(chǎn)品陣容的健全，在工業(yè)智能化進(jìn)程背景下，集團(tuán)在智能制造產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面存在較大提升空間。在新一輪的戰(zhàn)略規(guī)劃中，全力打造智慧家居、智能制造體系建設(shè)。家用空調(diào)作為其產(chǎn)品系列中重要一環(huán)亟待改善。為擴(kuò)大產(chǎn)品市場影響力，同時提升生產(chǎn)效率，SW 集團(tuán)啟動了智能家電產(chǎn)業(yè)園智能空調(diào)新工廠的規(guī)劃和建設(shè)。

2 裝貨停車現(xiàn)狀及主要問題

2.1 園區(qū)倉儲現(xiàn)狀

SW 集團(tuán)在安徽基地規(guī)劃年產(chǎn)能300 套家用空調(diào)，年生產(chǎn)工作300 天，采用雙班制，每班工作時間10 小時。按照20 萬套空調(diào)成品倉儲容量，園區(qū)規(guī)劃成品倉庫四棟，建筑平面尺寸分為兩類，其中成品庫一、成品庫四為135m×52m；成品庫二、成品庫三為135m×64.8m。對應(yīng)的裝貨面長度為52m 和64.8m。

空調(diào)器成品裝車分為側(cè)面裝貨和尾部裝貨兩種形式。以22.5m 為代表的拖掛車主要為側(cè)裝，每車平均裝載空調(diào)器成品400 套。300 萬套成品空調(diào)的發(fā)貨量，每天的發(fā)貨量達(dá)到25車次，而空調(diào)市場需求季節(jié)波動明顯，在生產(chǎn)出貨旺季，每天的出貨量為日常出貨量的3 至4 倍，[2]進(jìn)入園區(qū)的成品提貨車輛可達(dá)到100 車次/天。

2.2 車位規(guī)劃設(shè)計存在的問題

2.2.1 裝貨車位樣式選擇

根據(jù)成品車輛的長度尺寸及車廂高度。在滿足空調(diào)成品裝貨需求的前提下，設(shè)計以簡單實用為原則。

首先是雨棚的高度，成品車輛滿載高度4.8 米，考慮裝貨操作空間，以高出地面6m的雨棚較為合適。其次是平臺的高度，普通貨車車廂高度1.2m，為保證平臺與車廂之間便捷運輸，一般發(fā)貨平臺高出裝貨地面1.2m，對于車廂高度超出1.2m 或者低于1.2m 的成品車，可結(jié)合液壓升降機(jī)輔助成品裝載。最后是成品發(fā)貨的平臺類型，如圖1、2所示：分為直線型和月臺型。[3]

圖1 直線型發(fā)貨平臺倉庫平面圖與側(cè)視圖

圖2 月臺型發(fā)貨平臺倉庫平面圖與側(cè)視圖

直線型發(fā)貨平臺，造型簡單，沿著成品倉庫發(fā)貨側(cè)面設(shè)計平臺，裝貨面下沉1.2m，優(yōu)點：裝貨平臺、雨棚面積小，投資較少，缺點：側(cè)裝時大量占用裝貨面的停車位，同等發(fā)貨區(qū)域下，可用車位數(shù)減少。月臺型平臺，港灣式停車位，停車位下沉1.2m，優(yōu)點：裝貨效率高，缺點：裝車占用大量面積。平臺、雨棚建設(shè)投資大。規(guī)劃難點在于合理選擇裝貨平臺樣式，既避免裝貨車位浪費，又保證成品有序裝車、順暢發(fā)貨。

2.2.2 停車位規(guī)劃

另一方面，與裝貨位結(jié)合考慮的是貨車停車位的規(guī)劃?？照{(diào)成品發(fā)貨高峰期，成品運輸車輛集中進(jìn)入園區(qū)，由于裝貨不及時，導(dǎo)致大量車輛出現(xiàn)排隊等待的現(xiàn)象，貨車停車位數(shù)量設(shè)計預(yù)留不足，直接導(dǎo)致園區(qū)交通擁擠，部分空調(diào)公司甚至出現(xiàn)在園區(qū)外圍大量貨車排隊等待進(jìn)入園區(qū)的現(xiàn)象，對于市政交通也造成較大影響。

若規(guī)劃大量的貨車停車位，將造成園區(qū)使用面積的浪費。如何保證高峰發(fā)貨需求，同時盡量減少發(fā)貨平臺投資與貨車停車位數(shù)量，這也是新建園區(qū)規(guī)劃設(shè)計的難題。

3 規(guī)劃方案仿真分析

3.1 AnyLogic 離散事件建模概述

Anylogic 是基于Java 語言開發(fā)的一款應(yīng)用廣泛、能夠?qū)﹄x散事件、系統(tǒng)動力學(xué)、多智能體和混合系統(tǒng)建模與仿真的工具軟件。裝貨車位及園區(qū)停車位的規(guī)劃，以充分提高成品裝車效率為目的，減少園區(qū)排隊裝車時間，主要利用到Anylogic 離散事件建模功能。

離散事件建模的主要操作包括各類時間延遲、資源服務(wù)支路選擇分離和組合等。實體對資源進(jìn)行競爭，并導(dǎo)致時間延遲，因此在所有的離散事件建模中都具有供實體排隊的隊列。離散事件模型可以抽象為一個過程流圖，其中的各個模塊表示各種操作。過程流圖通常以“Source”模塊開始，“Source”模塊產(chǎn)生實體并將實體放置到過程之中，實體經(jīng)過各個程后最終進(jìn)入“Sink”模塊，并從模型中消失。[4]

3.2 模型構(gòu)建與仿真運行

根據(jù)前期規(guī)劃數(shù)據(jù)的收集，建立基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表如表1所示。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表

成品提貨車從進(jìn)入園區(qū)到離開，簡單流程圖如圖3、4所示：

圖3 裝車流程

根據(jù)流程圖采用AnyLogic 離散事件仿真，建模型如圖3.2所示：

圖4 模型建立

為了最大限度地反映實際情況，包括車輛的進(jìn)入園區(qū)的隨機(jī)性，成品裝車時間存在不同程度的波動，仿真數(shù)據(jù)處理結(jié)合實際選擇不同的分布函數(shù)。在生產(chǎn)出貨旺季，每天的出貨量為日常出貨量4 倍，進(jìn)入園區(qū)的成品提貨車輛可達(dá)到100車次/天。車輛數(shù)參照速率時間表生成，不同時間段集中進(jìn)入園區(qū)的車輛數(shù)差異較大，尤其是白天工作時間與晚間工作時間，車輛到達(dá)存在波峰與波谷，[5]分時段每小時達(dá)到的車輛設(shè)置如表2所示：

表2 成品運輸車輛分時段車次表

由于裝車效率受到不同因素的影響，仿真設(shè)置每輛成品車的裝貨時間服從三角形分布,存在最可能的完成時間，以及至少和最多耗時。

3.3 裝貨車輛與停車位分析

3.3.1 充足的貨車停車位

在充足停車位前提下，保證進(jìn)入園區(qū)車輛的流量小于園區(qū)物流周轉(zhuǎn)的能力，即每小時進(jìn)入園區(qū)的車輛數(shù)小于每小時可以裝貨完成離開的車輛數(shù)。

旺季時進(jìn)入園區(qū)的成品車輛數(shù)nw輛，按照工作時間20h計算，即平均每12min 一輛成品車進(jìn)入園區(qū)。若采用直線型發(fā)貨平臺則，空調(diào)器成品側(cè)面裝貨，最多滿足8 車位同時裝貨，按照每車3小時裝車速度，最終結(jié)果是排隊等待車輛直線增加，[6]園區(qū)將塞滿成品運輸貨車，整體陷入癱瘓狀態(tài)。采用月臺型發(fā)貨平臺，規(guī)劃園區(qū)16 個成品裝貨位，按照每輛車裝貨3h計算，即平均11.25min 有一輛車裝貨完畢，車輛離開園區(qū)的檢測時間2-3min，按照瓶頸時間計算，即平均11.25min 一輛成品車離開園區(qū)。每小時進(jìn)入園區(qū)的車輛數(shù)小于每小時裝貨完成離開的車輛數(shù)。規(guī)劃滿足園區(qū)車輛正常周轉(zhuǎn)。

3.3.2 有限貨車停車位

根據(jù)設(shè)定數(shù)據(jù)，時間單位設(shè)置為：分鐘，仿真運行3 個月，每輛成品車的裝貨時間服從三角形分布，按照最短時間160min，最長時間200min，平均180min 的速度裝貨。園區(qū)成品車等待如下圖所示，即至多38 個停車位可完全滿足旺季成品裝貨，裝貨車位在發(fā)貨旺季平均利用率為82%。

圖5 成品車輛運輸仿真分析

4 智慧物流下規(guī)劃設(shè)計改進(jìn)

4.1 成品車輛預(yù)約系統(tǒng)

基于常規(guī)的成品發(fā)貨，在裝貨車位規(guī)劃設(shè)計中已充分利用現(xiàn)有信息和資源。即使規(guī)劃充足的車位保證園區(qū)貨車按照指定區(qū)域有序停放，但是按照人工排班，且每個裝貨車位裝載能力有限。如果成品提貨車輛集中到達(dá)，必然延長車輛提貨的等待時間，另一方面裝貨車位分配不明確，也將帶來倉庫發(fā)貨效率下降，無法及時出庫等問題。

按照工業(yè)智能化要求，規(guī)劃設(shè)計考慮智慧物流相關(guān)功能，引入成品發(fā)貨車輛預(yù)約登記系統(tǒng)。連接倉庫信息與企業(yè)成品車輛運輸信息，通過預(yù)約平臺實現(xiàn)了運輸和倉儲信息互聯(lián)互通。成品發(fā)貨承運商通過平臺在線創(chuàng)建預(yù)約訂單，上傳包括預(yù)提貨信息、司機(jī)及車輛信息、提貨時間等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。同時，系統(tǒng)后臺可清晰查詢到各裝貨車位的狀態(tài)，承運商可根據(jù)裝貨狀態(tài)信息安排車輛進(jìn)場計劃。生成的提貨申請將同步至倉庫方的WMS 管理系統(tǒng)。倉庫操作人員受理預(yù)約申請后，核實預(yù)約信息并根據(jù)裝貨車位實際情況給予確認(rèn)或另行建議預(yù)約時間。最終生成一張預(yù)約提貨的訂單。倉庫根據(jù)訂單信息提前安排裝貨車位和裝載資源。司機(jī)亦按照約定時間前往倉庫，無需在貨場長時間等待。[7]

圖6 車輛預(yù)約系統(tǒng)主流程

4.2 車位優(yōu)化

從仿真分析中可以發(fā)現(xiàn)，影響車位規(guī)劃的敏感性因素在旺季分時段來車數(shù)量。通過調(diào)整不同時段進(jìn)入園區(qū)成品貨車數(shù)量，如表3所示：

表3 車輛數(shù)分時段均衡

將各時段的車輛均衡化，滿足車輛正常周轉(zhuǎn)，園區(qū)停車位數(shù)量直接減少至15 輛。在時間段劃分上進(jìn)一步均衡化，分別以5h，4h，3h，2h 進(jìn)行仿真驗證，

從驗證數(shù)據(jù)中可知，將時間跨度進(jìn)一步細(xì)分，對于停車位數(shù)量要求呈直線下降?；谥腔畚锪飨萝囕v預(yù)約系統(tǒng)，共享裝貨車位信息，由倉庫管理人員提前安排裝貨車位和裝載資源，成品車輛與發(fā)貨資源理想匹配，園區(qū)規(guī)劃貨車停車位數(shù)趨近于0，進(jìn)入園區(qū)的成品貨車都能對應(yīng)找到裝貨車位，園區(qū)場地利用率大幅提高，節(jié)約了土地資源，綜合降低空調(diào)生產(chǎn)的成本。

5 規(guī)劃設(shè)計效果

通過仿真分析將園區(qū)裝貨車位規(guī)劃實現(xiàn)初次優(yōu)化，選擇合適的裝貨平臺，精確計算貨車位數(shù)量，確保了規(guī)劃的合理性，使得空調(diào)成品發(fā)貨有條不紊地進(jìn)行。另一方面，在智慧物流條件下，引進(jìn)車輛預(yù)約系統(tǒng)，承運商可根據(jù)裝貨狀態(tài)信息安排車輛進(jìn)場計劃。進(jìn)入園區(qū)的成品貨車都能對應(yīng)找到裝貨車位，園區(qū)場地利用率大幅提高，對于貨車停車位不再占用工業(yè)工地面積，節(jié)約土地資源，在容積率指上更容易滿足政府或環(huán)境要求，投資建設(shè)成本得到大幅縮減。綜合而言，通過仿真驗證實現(xiàn)了科學(xué)規(guī)劃的一次提效，工業(yè)智能化、智慧物流促成了園區(qū)規(guī)劃的二次跨越。