基于面向对象时间Petri网的物流配送业务流程优化与仿真

[收稿日期]2021-08-30[基金项目]贵州省科技厅重大专项（黔科合支撑[2017]2308）；贵州省工业和信息化发展专项资金计划（2017039）；贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔教合KY字[2016]231）[作者简介]杨姣（1997-），女，土家族，贵州铜仁人，贵州大学硕士研究生，主要研究方向：机械设计制造及其自动化；杨旭东（1972-），男，侗族，贵州贵阳人，贵州大学教授，博士，主要研究方向：机械系统检测、测控技术及仪器、机械制造及自动化。

doi:10.3969/j.issn.1005-152X.2022.01.016基于Plant Simulation 的烟草柔性分拣系统仿真与优化杨姣1，杨旭东1，李露莎1，刘旭2，周林2（1.贵州大学机械工程学院，贵州贵阳550025；2.贵州省烟草公司黔南州公司，贵州黔南558000）[摘要]针对烟草物流配送中心场地限制和分拣效率低下等问题，根据柔性分拣系统的工作原理及流程，运用Plant Simulation 仿真软件建立烟草柔性分拣系统模型，设计了条烟自动分拣的虚拟托盘算法。

通过仿真分析得到限制其分拣效率的瓶颈工位，利用添加缓存区和增加码垛工位的优化方法对分拣系统进行初步优化，并且从Experiment Manager 模块中的单因子多水平试验方法确定了最优缓存区容量。

仿真结果表明该优化方法显著提高了分拣效率，使其达到8866.08条/h，是优化前的1.39倍，且缩短了配送时间，能够很好地满足烟草物流配送中心的分拣要求。

[关键词]烟草物流配送中心；柔性分拣系统；Plant Simulation；缓存区；码垛工位；单因子多水平试验[中图分类号]F252；F721；TP391.9[文献标识码]A [文章编号]1005-152X(2022)01-0080-06Simulation and Optimization of Tobacco Flexible Sorting System Based on Plant SimulationYANG Jiao 1,YANG Xudong 1,LI Lusha 1,LIU Xu 2,ZHOU Lin 2(1.School of Mechanical Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025;2.Qiannan Prefecture Company of Guizhou Provincial Tobacco Company,Qiannan 558000,China)Abstract:In this paper,aiming at the problems of space limitation and low sorting efficiency of tobacco logistics distribution centers,according to the working principle and process of the flexible sorting system,we used the Plant Simulation software to establish a model of the tobacco flexible sorting system,and designed the virtual pallet algorithm for the automatic sorting of cigarette cartons.Through the analysis,we isolated the bottleneck points restricting the sorting efficiency of the system,preliminarily optimized the sorting system by adding buffer areas and stacking stations,and determined using the single-factor multi-level test method built in the Experiment Manager module of the software the optimal size of the buffer areas.The result showed that the optimization method could significantly improve the sorting efficiency of the system by 39%,and shorten the distribution time,thus able to well meet the sorting requirements of the tobacco logistics distribution center.Keywords:tobacco logistics distribution center;flexible sorting system;Plant Simulation;buffer area;palletizing station;single-factor multi-level test0引言我国是卷烟大国，随着国家对烟草实施专卖专营管理制度，烟草行业已经成为我国财政的重要来源[1-4]。

物流系统模拟与仿真物流系统作为现代供应链管理中的关键环节之一，扮演着连接生产、仓储与销售等各个环节的重要角色。

为了提高物流系统的效率与效益，降低成本，许多企业开始应用模拟与仿真技术来优化物流过程。

本文将探讨物流系统模拟与仿真的意义、应用和方法，并分析其优点与挑战。

一、物流系统模拟与仿真的意义物流系统模拟与仿真是指通过计算机技术和数学模型，对物流过程进行虚拟重现和实验，并通过相关指标评估系统的性能和效果。

其意义体现在以下几个方面：1. 降低成本：物流模拟与仿真可以帮助企业评估不同方案在不同条件下的成本，并找到最佳方案。

通过预先模拟，可以避免不必要的试错和资源浪费，从而降低物流成本。

2. 提高效率：模拟与仿真可以帮助企业提前发现物流系统中的瓶颈和短板，优化物流流程和资源配置，提高物流效率和运输速度。

3. 增强决策支持：物流模拟与仿真可以帮助企业预测未来可能发生的情况，并针对性地制定相应的应对方案，提供决策支持。

二、物流系统模拟与仿真的应用范围物流系统模拟与仿真可以应用于各个环节的物流系统，包括供应链设计与管理、仓库运作、运输配送、库存管理等。

下面将分别介绍这些方面的模拟与仿真应用。

1. 供应链设计与管理：通过模拟与仿真，可以对供应链的参数、结构和规模进行调整和优化，实现供应链的整体性能提升。

2. 仓库运作：通过模拟与仿真，可以对仓库的布局、货物存储和拣选策略进行评估和改进，优化仓库运作效率和工作流程。

3. 运输配送：通过模拟与仿真，可以对路线规划、车辆调度和货物配送等方面进行预测和优化，提高运输效率和送货准时率。

4. 库存管理：通过模拟与仿真，可以对库存水平、补货策略和预警机制等进行模拟和分析，实现库存成本的最小化和库存服务水平的最优化。

三、物流系统模拟与仿真的方法物流系统模拟与仿真的方法可以分为离散事件仿真（DES）、连续仿真（CS）、混合仿真、代理仿真等。

下面将分别介绍这些方法的特点和应用。

1. 离散事件仿真（DES）：DES是一种根据事件发生的顺序模拟系统中事件的发生和处理过程的方法。

基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计随着科技的不断发展和进步，生产物流系统在现代工业生产中的重要性愈发凸显。

然而，生产物流系统中的各种复杂流程和环节往往会导致产能下降、效率低下和成本增加等问题。

因此，如何通过优化设计来提高生产物流系统的效果成为一个迫切需要解决的问题。

本文将介绍一种基于Flexsim的生产物流系统仿真优化设计方法，通过对生产物流系统进行仿真模拟，寻求系统的优化方案，以提高整体效率和经济性。

首先，为了进行仿真建模，需要对生产物流系统进行准确的描述和抽象。

系统的描述包括工厂生产线的布局、设备和机器的特性、原材料和产品的流动路径等。

根据这些描述，可以在Flexsim软件中建立一个与真实系统相似的虚拟仿真模型。

在模型建立完成后，可以对生产物流系统进行仿真运行。

通过设置不同的参数、调整生产工艺和环境因素等，可以模拟出不同的生产情况，并且观察系统在不同条件下的运行效果。

在仿真过程中，可以通过监控系统的各种指标，如产能、流程时间、资源利用率等，来评估系统的效果。

根据仿真结果，可以进行系统的优化设计。

优化设计的目的是找到使系统效果最优的参数和方案。

通过灵活调整参数，例如设备的设置和配置、作业的调度策略等，可以最大限度地提高系统的效率。

同时，还可以减少资源浪费、降低能耗和成本等。

通过不断的迭代优化，可以找到一个最优的系统设计方案。

除了优化系统的整体设计，还可以通过仿真来优化具体的工艺和流程。

通过改变工艺流程、优化物料的运输路径等，可以进一步提高系统的效率。

例如，可以通过分析物料的运动和流动情况，优化库存的存放位置和数量，以减少物料的运输时间和距离，提高生产效率和减少等待时间。

此外，在仿真过程中，还可以进行不同场景和方案的比较。

通过对不同方案的运行效果进行对比和分析，可以找到最佳的方案。

同时，还可以进行灵敏度分析，即对系统的关键参数进行变动，观察系统的响应变化，通过分析结果，可以确定系统的关键因素和瓶颈，从而对系统进行进一步的改进和优化。

实际的加工轨迹相比，刀具轨迹并非重合，但是存在一定的联系。

对于编程人员来说，要对这一联系进行充分的利用，进而在一定程度上设置补偿或偏置，降低编程难度。

对刀点[1]通常情况下又称程序的起点或起刀点，在数控加工的过程中，对刀具与工件相对位置的基准点进行确定。

对刀的目的是确定程序原点在机床坐标系中的位置，因为零件的加工需要刀具与工件的相对移动来实现，对刀点不仅是加工程序的起点，而且往往也是加工程序的终点，所以在编程时应正确选择对刀点的位置。

对刀点可以设置在工件（如工件的设计基准或定位基准）上，也可以设在夹具或机床上（夹具或机床上设有相应对刀装置）。

其选择需要遵守：①便于对数值进行处理和简化编制程序(对刀点相对于编程原点的位置要方便表达)；②在机床上容易找正；③便于加工时检查；④引起的加工误差小[1]。

只有综合考虑以上因素，才能选出合适的对刀点。

零件在加工之前，必须通过“对刀”来建立机床坐标系和工件坐标系的位置关系。

所谓“对刀”，是指将刀具移向对刀点，使刀具的刀位点和对刀点重合的操作[3]。

常见的对刀方法有：试切手工对刀、机外对刀仪对刀、自动对刀。

所谓换刀点通常情况下是指刀架转位换刀时的位置点[5]。

该点通常情况下可以是某一固定点（如加工中心机床，其换刀机械手的位置是固定的），或者是任意的一点（如车床）。

在工件或夹具的外部设置换刀点，其标准是刀架转位时不碰伤工件及其他部件。

通过实际测量方法或计算确定其设定值。

5结论通常情况下，掌握机床各坐标系和编程时所涉及到各点的具体含意及相应选择，这是进行数控编程的关键所在。

本文已经对其进行了详细的论述，它们的概念和彼此之间的联系已经阐述清楚。

在实际运用中善于分析比较，加强练习，结合加工实践，就很容易掌握数控编程中几个“点”的使用。

参考文献:[1]王洪.数控加工程序编制[M].机械工业出版社，2007.[2]余晓明.常用数控编程技术[M].电子工业出版社，2008.[3]陆全龙.数控机床[M].华中科技大学出版社，2008.[4]肖日增.数控车床加工任务驱动教程[M].清华大学出版社，2010.[5]吴晓苏.数控编程与机床操作[M].清华大学出版社，2010.摘要:配送是物流的一个重要环节，配送线路的合理性关系到整个物流系统的运行成本和客户的满意度。

物流配送中的路线规划与优化研究在物流配送过程中，路线规划与优化是一个关键的环节。

合理规划路线，优化配送方案，对于提高物流效率、降低成本至关重要。

本文将探讨物流配送中的路线规划与优化研究，并分析其相关技术和方法。

一、路线规划的重要性在物流配送中，合理的路线规划可以缩短配送时间，减少物流成本，提高客户满意度。

路线规划需要考虑多个因素，包括配送距离、路况、配送时段等。

针对不同的货物类型和配送要求，需要采用不同的路线规划策略。

二、常见的路线规划方法1.贪心算法：贪心算法是一种常用的路线规划方法，它每次选择局部最优解，并希望通过多次局部最优解的选择，达到全局最优解。

2.动态规划算法：动态规划算法通过将问题分解成多个阶段，每个阶段求解局部最优解，并逐步得到全局最优解。

3.遗传算法：遗传算法模拟生物进化过程，通过对种群进行选择、交叉和变异操作，逐步搜索最优解。

4.模拟退火算法：模拟退火算法基于物质热力学中退火原理，通过不断降低温度来搜索最优解。

5.粒子群算法：粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解。

三、优化配送方案的重要性在路线规划的基础上，优化配送方案是进一步提高物流效率的关键。

优化配送方案需要综合考虑多个因素，包括车辆装载率、配送距离、配送时间窗口等。

一些常见的方法如下：1.批量配送：将多个配送点进行合并配送，通过合理的批量安排，减少车辆行驶距离，提高车辆利用率。

2.多点配送：将多个客户订单进行合并，通过合理的路线规划，减少车辆进出仓库的次数，提高配送效率。

3.智能调度：引入智能调度系统，通过实时监控车辆和订单信息，动态调整路线和配送方案，以适应突发情况和优化配送效果。

四、利用技术手段实现路线规划与优化在现代物流配送中，利用先进的技术手段可以更好地实现路线规划与优化。

以下是一些常见的技术应用：1.物流信息系统：通过建立物流信息系统，集中管理货物信息、车辆信息和订单信息，提供实时的配送信息和预警功能。

基于Ｆｌｅｘｓｉｍ仿真的物流配送中心优化探讨以某物流配送中心为例，探讨了物流配送中心规划中的规模确定、功能布置、平面布置方案以及装卸工作对配送中心仓库布局的要求，配送中心仓库建筑物的位置布局等要求。

标签：物流配送中心；规划；平面布置1某物流配送中心概述DHL北京DC配送中心位于北京市东南四环外的大郊亭桥附近，主要为Mars 集团、西门子和西安杨森制药的系列产品提供仓储、运输、配送等服务。

随着合作伙伴的增多，日出货量呈上升趋势，老式的仓储模式已不能满足现代配送的发展需要，为适应现代化物流发展的趋势，必须对现有配送中心重新进行整体规划,以期达到理想的优化效果。

DHL北京DC配送中心北京市内的配送点主要有两大类：（1）批发商：朝批和光彩批发；（2）销售商（KA店）：沃尔玛、家乐福、易初莲花和美廉美。

其中约95%的货物配送集中在城八区，剩余的5%分散在昌平、密云、怀柔、平谷和房山等远郊区县。

2物流配送中心规模优化探讨2.1优化目的在物流配送中心规模的确定过程中进行深层次的量化及细化，在预定的区域内合理的布置好物流中心各功能块的相对位置时物流配送中心规划的重点。

配送中心优化的目的可以概括为（1）有效利用空间、设备、人员和能源；（2）最大限度的减少物料搬运；（3）简化作业流程；（4）缩短生产周期；（5）力求投资最低；（6）为职工提供方便、舒适、安全、卫生的工作和休息环境。

2.2配送中心功能需求根据DHL北京DC配送中的业务要求，结合将来的业务需要，物流配送中必须满足下面几方面的作业要求：（1）进货。

包括：车辆进货、进货卸货、进货点货、理货等。

（2）储存保管。

包括：入库、调拨补充出理货等。

（3）分拣。

订单分拣、拣货分类、集货等。

（4）出货。

流通加工、品检、出货点收、出货装卸等。

（5）运输。

车辆调度、路线安排、车辆运输、交递货物等。

（6）仓储管理。

盘点（定期、不定期）到期物品处理、移仓与储位调整。

（7）逆向物流。

基于Petri 网的飞机装配生产线建模与仿真分析孙星,叶文华(南京航空航天大学机电学院,江苏南京210016)摘要:生产线的建模与仿真国内外研究很多,而针对飞机装配线的建模与仿真的研究却比较少,研究讨论了运用Petri 网模型对飞机装配生产线建模的步骤和方法,以及如何实现Petri 网到eM Plant 模型的转化,最后运用上述方法对飞机装配中的一个实例进行建模仿真,通过对生产过程仿真结果分析,找到了影响该生产线生产率的瓶颈环节,并提出了生产线优化及改进方案。

关键词:飞机装配;生产线;建模;仿真;Petri 网中图分类号:TP391.7文献标识码:A文章编号:1672-1616(2011)03-0039-06装配过程优化是提高装配线效率的重要途径,随着计算机建模仿真技术的发展,已能够实现对装配线各元素和过程关系进行系统建模,在虚拟环境中研究生产制造全过程,通过仿真分析找到制约生产效率提高的瓶颈环节,从而得出装配线的优化方案。

从技术角度分析,当前可用于制造过程建模的典型方法有IDEF 、Petri 网、面向对象、情景演算和事件驱动链等。

总体来说,关于制造系统过程建模的研究成果众多,所采用的方法也非常丰富,较为典型的研究成果有G.Mackulak 提出的一种基于IDEF 的飞机机身制造过程分析方法[1];X.F.Zha 等人研究的面向自动装配系统并行智能设计的知识Petri 网模型[2]。

许多研究学者也进行了大量的研究:上海交通大学的马俊[3]、河海大学的苑明海[4]等在Petri 网方面做了深入的研究并且取得了良好的成果。

在飞机制造方面建模波音公司的研究比较成功[5]。

由于飞机装配过程复杂并且以手工业为主导,导致一般的建模方法难以满足飞机装配过程的建模,而直接以飞机装配过程建模为研究对象的技术成果又比较少,所以本文运用分层次Petri 网对飞机生产线装配过程建模,把复杂的飞机装配生产线建立成一个相对简单的模型,再运用一种面向对象的仿真软件eM-Plant,完成飞机装配生产线的仿真,最后根据生产率、等待队长、等待时间、设备利用率等指标分析仿真数据提出优化方案,以达到优化飞机装配生产线的目的。

智慧物流系统规划仿真与方案设计流程
1. 需求分析
- 确定物流系统的规模和范围
- 了解物流系统的运营模式和流程
- 识别关键的物流节点和环节
- 评估现有系统的瓶颈和薄弱环节
2. 数据收集与处理
- 收集相关的物流数据,如货物流量、运输路线、库存水平等
- 对数据进行清洗、整理和预处理
- 构建数据模型,为后续分析和仿真奠定基础
3. 系统建模与仿真
- 选择合适的仿真软件工具
- 基于实际场景和数据,构建虚拟的物流系统模型
- 模拟不同参数和情况下系统的运行情况
- 验证和优化模型,确保其能够准确反映实际情况
4. 方案设计与优化
- 基于仿真结果,分析现有系统存在的问题和瓶颈
- 提出改进措施和优化方案,如调整物流路线、增加节点、优化库存等
- 在仿真环境中测试和评估不同方案的效果
- 选择最优方案,制定具体的实施计划
5. 实施与监控
- 将优化方案在实际物流系统中逐步实施
- 建立监控机制,持续收集和分析运营数据
- 根据实际运行情况,及时调整和改进方案
6. 持续优化与改进
- 定期评估物流系统的运营效率和满意度
- 识别新的需求和挑战,持续优化和升级系统
- 与相关利益相关方保持沟通,获取反馈意见
通过规划仿真和方案设计,企业可以全面优化物流系统,提高运营效率、降低成本,并为客户提供更加优质的服务。

物流配送路径优化随着电子商务的快速发展和消费需求的不断增加，物流配送的重要性日益凸显。

物流配送路径优化成为了提高物流效率和降低成本的关键因素。

本文将介绍几种常见的物流配送路径优化方法，并探讨它们的优缺点。

一、网络优化算法网络优化算法是物流配送路径优化的核心方法之一。

其基本原理是利用计算机算法对物流网络进行优化，以达到最短的路径和最低的成本。

1.最短路径算法最短路径算法是网络优化算法中的经典算法，常用的有Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。

这些算法可以找到从起点到终点的最短路径，并给出路径上的节点集合和距离。

物流配送中，可以将每个物流节点看作网络的节点，通过最短路径算法来确定货物的运输路径，从而减少货物的运输时间和成本。

2.遗传算法遗传算法是一种模拟生物演化的优化算法，通过模拟自然选择、遗传变异和交叉等过程来搜索最优解。

在物流配送中，可以将物流节点看作遗传算法的个体，通过迭代演化得到最优的配送路径。

二、智能调度系统智能调度系统是物流配送路径优化的另一种重要方法。

它利用现代信息技术、优化算法和人工智能等技术手段，对物流配送进行实时调度和优化。

1.实时路况监测实时路况监测是智能调度系统中的关键环节。

通过安装在物流车辆上的GPS定位装置和速度传感器，可以实时监测道路的拥堵程度和车辆的实际行驶速度。

智能调度系统根据实时路况信息，调整物流配送路径，选择较为畅通的道路，从而减少配送时间和成本。

2.智能算法优化智能调度系统利用算法优化物流配送路径。

例如，可以采用启发式算法、模拟退火算法等方法，对物流节点进行排序和规划，以最小化总行驶距离和成本。

同时，智能调度系统还可以考虑其他因素，如货物重量、大小和运输优先级等信息，进行更加精准的路径规划。

三、仓库位置优化除了优化物流配送路径，合理的仓库位置选择也是提高物流效率和降低成本的重要环节。

通过合理选择仓库的位置，可以减少配送距离和时间，降低运输成本。