基于flexsim的高校物流配送流程仿真研究

武蓉 贺国先

摘 要：针对高校物流配送面临的效率低、管理复杂等问题，文章以兰州市某一高校為研究对象，结合实际情况发现在高峰期完成完整的取件流程存在排队时间过久等现象，基于此提出以人工配送和智能自提柜相结合的模式代替现有的人工派件方式，并利用flexsim软件对改进后的配送模式进行模拟仿真，提高了配送效率，减少了人工成本。

关键词：高校物流；配送；flexsim 仿真

中图分类号：F252；TP391文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.08.005

Abstract： In view of the problems of low efficiency and complex management faced by colleges and universities in logistics distribution， this paper takes a university in Lanzhou as the research object， and combined with the actual situation， finds that there are problems such as too long queuing time when completing the complete pick-up process at peak times. Based on this， it proposes to replace the existing manual delivery mode by combining artificial distribution and intelligent pickup cabinet. In addition， flexsim software is used to simulate the improved distribution mode. By comparing the results with the previous traditional distribution mode， the distribution efficiency is improved and the labor cost is reduced.

Key words： university logistics; distribution; flexsim simulation

0    引    言

随着物流行业的飞速发展，人们对快递业务服务质量的要求也在不断提升，然而快递配送“最后一公里”已然成为制约配送效率提高的关键问题。在众多网购用户中，在校学生的比例为14%[1]。这就导致校园快递配送量不断增加，然而传统人工配送方式由于存在配送周期长、易丢件等问题，逐渐不能满足师生在短时间内完成取件的要求。因此应该积极研究开发新型快递配送模式以解决目前高校的物流配送问题。

首先，由于高校校园内学生较多，学生的网购能力较强，物流配送范围较广，传统末端配送的“门对门”服务标准无法运用在高校中[2]，增加了快速、实时取件的难度。其次，基于大基数快递配送，驿站的快递堆放和用户的信息管理较混乱，造成服务质量低等问题。而以智能化快递柜为切入点优化校园物流“最后一公里”，增加快递管理的集中性，能从根本上节约管理方面的投入[3]。

本文以兰州市某一高校为研究对象，探讨高校物流“最后一公里[4-7]”环节存在的问题，建议将智能自提柜引进高校，并通过flexsim软件模拟优化后的配送方式，验证模型的有效性，以推进校园高效物流配送体系的建设。

1    问题分析

兰州市某高校由南区域、北区域和校外区域组成，据相关数据统计，全校共有师生3万多人，其中校内2万多人，在校拥有配送站点的快递公司10家。由于在校学生明显不具备送货上门的条件，因此快递公司配送都采用了开设校内站点通过发送短信在固定地点人工取件的方式。具体取件流程如图1所示。

该取件模式相比智能取件柜的扫码、刷脸取件模式，取件流程较为复杂，且要在规定时间内完成取件，取件时间不够灵活。而学生大多集中在同一时间段内取快递，例如下课后。由于服务中心空间有限，如果单位时间内进入的人数超过完成取件的人数，例如“双十一”“618”等活动期间，就会造成拥堵，极大降低取件效率[8]。同时，此取件模式下，派件员对收件人的身份信息也只是简单的询问，在排队人员较多时，冒领、丢件现象时有发生，这不仅影响了校园秩序，还降低了消费者的满意度。

基于此，通过随机抽样的方法抽取了该校600名在校师生进行了校园快递情况调查，对收取的532份有效问卷进行了分析整理。其中，每个月使用快递10次以上的占56.02%，排队时间10分钟及以上的占51.51%，70.68%的师生有过快递丢失或损坏的情况；有62.41%的师生由于上课等原因耽误了取快递，对于采用智能快递柜代替人工配送的方式，有91.73%的师生表示支持，最后通过意见征集，大多数师生认为在快递取件过程中，派送时间、派送地点、派送方式更为重要。

通过以上分析，为了进一步优化校园物流配送体系，本文提出引入智能自提柜解决某高校存在的快递配送问题。朱文军[9]、应毅[10]利用flexsim技术进行了电商配送中心分拣仿真优化研究，分析运行结果后的优化方案达到了预期效果。因此本文也将利用flexsim技术对设定模型进行仿真模拟，并对校园物流配送提出合理的改进意见。

2    校园物流配送模型的构建

2.1    校园物流配送流程优化概述

某高校主校区面积较大、人数较多。据调查，校内快递平均每月有7万件左右，一般每天上午（7：00—11：00）各物流公司运输车会到达指定停靠点进行卸货、分拣入库，在快递驿站等暂存区摆放好货物，同时生成短信取件码发送给收件人。由于南北两个校区的师生都在同一服务点取件，容易造成取件高峰期拥堵。

因此现需要对分拣及配送流程进行进一步优化，即快递到站后，将南北校区的快递分类，分别送至南北校区的自提柜并生成取件码通知收件人，这样收件人就可以更灵活地选取合适的时间就近收取快递。对于较大件或者需要当面验收的快递，仍采用人工派送的方式，这样就可以大大缓解驿站的压力，降低高峰期排队概率。

2.2    智能自提柜选址

便捷的智能自提柜可以极大程度地提高人们取快递的效率，合理摆放智能自提柜更能促进取件过程规范化，提高智能柜的利用率。该校南北两个校区人数相当且宿舍楼相对集中，主服务站位于北区宿舍，如图2所示，可将智能自提柜分别放置在南北食堂周围，在每日快递到达主服务站进行卸货分拣后，送至南北智能自提柜进行上架操作。

2.3    flexsim建模及其仿真

校园快递的分拣至配送流程具有一定的离散性，建立3D虚拟仿真系统有利于更直观地发现系统运作中存在的问题，然后在实际操作中做出明智的决策[11]。通过分析模型运行后的数据，提出合理范围内的改进意见，并进行验证，让决策更有说服力。本文通过flexsim仿真软件模拟快递进站分拣至配送再到最后取件成功的整个过程，具体流程如图3所示。

模型布局及实体连接方式如图4所示。利用货车发生器模拟每日7：00、14：00到达主站卸货分揀区的快递分别有1 500件、1 000件，将每日到达的快递在总服务站进行分拣，利用10个处理器分别模拟10名工作人员分拣快递的过程，平均20秒一件。根据实际情况，每日约有10%的大件快递、包装破损等需要开箱查验的快递仍然需要留在总服务站采用人工取件的方式进行投递，因此分拣的快递分为送至南、北智能自提柜区和留在北区人工取件区的三部分，分别约占每日快递的50%、40%、10%。利用货车模拟将分拣好的快递运送至南、北智能自提柜的过程和到达固定区域后利用处理器模拟工作人员将快递上架，并自动生成取件码发送给取件人的过程，约30秒一件。智能自提柜的规格设置为200，南北区各4个；利用发生器模拟10：00收到取件码前往各自取件地点进行取件的师生，取件人数符合泊松过程，不考虑排队后插队、换队或放弃等情况[8]，取件的时间间隔在取件区间内呈负指数分布。取件过程通过合成器模拟，取件时间可能受到机器故障或操作不熟练等问题的影响，因此通过智能自提柜取件时间为20～30秒一人，主站需要人工服务的主要是破损件收取、需要开箱验收的件或进行寄件服务，因此操作时间为50～70秒一人。考虑到校内上下课高峰期，将12：00—13：00、18：30—19：30规定为取件高峰期，其余时段为非高峰期。智能自提柜每日23：00取件结束，主站人工区19：30取件结束，受取件者自身因素的影响每日取件结束后仍然有10%的快递没有被取走。模型较大程度地完成了校园物流配送流程并实现了各环节的基本功能。

3    仿真结果及其分析

模型从7：00开始运行、23：00运行结束代表一个周期，以此模拟一个工作日快递从进站到分拣再到完成最后配送的整个过程。运行过程无拥堵，正常运行结束后，对部分实体运行数据进行统计整理，如表1所示。

其中，非高峰期和高峰期的取件数量统计如图5所示、取件等待时间如图6所示。由此可以看出，在取件高峰期，最长排队等待时间为0秒，因此不会造成取件拥堵，相比之前所有人只能通过主站人工取件的方式取件，改进后的取件方案有效解决了高峰期排队时间过长的问题。

在人工操作方面，运行结果显示，工作人员可以在7：00至10：00左右，完成第一批货物的分拣和上架工作，在14：00至16：15左右，工作人员能够完成第二批货物的分拣和上架工作。10名工作人员同时参与第一批快递的分拣工作，结果显示，在7：00—8：00，10名工作人员共同完成了1 500件货物的分拣工作。分拣完成后，人工1—2号负责主站人工区的上架工作和之后的取件工作，人工3—5号负责北区自提柜的上架工作，人工6—10号负责南区自提柜的上架工作。第二批货物到站后，人工1—2号不再参与这批货物的分拣工作，人工3—10号共同完成分拣工作后继续分别负责各自区域快递的上架工作。截至第一批货物上架完成时的人工利用率如图7所示，可以看出这段时间人工3—10号的利用率较高，他们的休息时间较少。后期可通过在此时间段内增加兼职工作人员的方法调节工作人员的工作量和工作时长。第二批货物分拣结束后的人工3—10号的利用率如图8所示。主站人工取件区在19：30取件结束后，人工取件利用率如图9所示。

人工取件在19：30截止后，两名工作人员共完成了252件货物的上架工作和223件货物的出库工作，与自提柜相结合的取件方式极大程度缓解了之前人工派送的压力，同时降低了人工成本。现实情况中，工作人员还有卸货、搬货等工作，所以模型的利用率相比实际情况较高，但总体来看，人工效率基本合理。

同时，本文还分析了南北自提柜8个取件合成器的利用率，如图10所示，从10：00—23：00取件结束，南、北区取件合成器的整体利用率分别为72.14%、57.77%，利用率合理。合成器的利用率反映了模型中自提柜的利用程度，说明采取自提柜取件的方式后，并不会造成资源浪费。同时，合理范围内的空闲率也可以很好地应对“双十一”“618”等活动期间校园内快递激增的情况。

4    结    论

本文以某一高校的末端配送为研究内容，以解决实际问题为目的，针对高峰期取件拥堵等问题，提出适合该校物流配送条件的优化方案，并利用flexsim软件对该方案的流程进行仿真模拟、对运行结果进行分析，发现改进后的方案不会引起工作人员工作时间较大和高峰期取件排队时间过长等问题，说明采用人工配送和自提柜取件相结合的改进方案是可行且有效的，为之后高校面临快递不断增多的情况提供了有效的解决方案，更利于校园物流的高效化、便捷化发展。

参考文献：

[1] 陈明智，张仕臻，钱同惠，等．基于flexsim的高校物流配送问题研究[J]．物流工程与管理，2018，40（11）：92-94，100.

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[3] 肖振华，王小丹．高校校园物流“最后一公里”服务模式创新研究[J]．商讯，2019（8）：150-151.

[4] 冯婷婷．“最后一公里”物流配送中智能快递柜平台的物流服务优化模型及应用研究[D]．沈阳：东北大学，2020.

[5] 武警．“最后一公里”多车辆无人配送路线优化与管理平台设计[D]．北京：北京交通大学，2020.

[6] 原景成．高校“最后一公里”快递配送现状研究分析——以B大学研究生公寓为例[J]．中国物流与采购，2020（3）：58.

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[8] 温清荣，朱世森，曾维聪，等．基于Flexsim的菜鸟驿站取件排队系统仿真——以广州工商学院为例[J]．中国储运，2021（2）：

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[9] 朱文军，孙宇博，洪桐，等．基于Flexsim的电商配送中心分拣作业仿真优化研究[J]．中国市场，2022（7）：138-139.

[10]  应毅，刘定一．基于FlexSim的校园共同配送服务站分拣流程仿真研究[J]．物流科技，2018，41（10）：37-39.

[11]  龚中文，董丹华，蒋舒琪．某高校快递无接触配送的取件系统仿真设计与分析[J]．物流技术与应用，2022，27（8）：145-151.