快递集中站点分拣仿真研究
石 迪
(山东科技大学，山东 青岛 266590)
摘 要： 目前，以高校快递集中站点分拣快递时等待时间及队列长度为研究对象，运用ECRS等工业工程相关技术方法，结合排队论相关理论内容，建立Anylogic仿真模型验证，实现对研究对象的优化研究。
关键词： Anylogic；高校快递分拣；ECRS；优化
0 引言
在高校等人员密集区域，快递公司一般会设立集中的快递分拣领取区，不会单独送快递至具体宿舍或办公室，师生凭收到短信中的取货号到快递集中站点领取快递。但在某些电商活动期间，如“双十一”活动等，高校学生到快递集中站点领取快递时会出现长时间排队问题。本文通过每分拣领取1000件快递的分拣时间、排队区队列长度及领取快递者领取快递过程的平均逗留时间这三个角度，对现行的快递集中站点进行分析，并找出快递集中站点在分发快递时存在的问题。在发现问题后运用工业工程的相关技术方法进行分析，并提出问题的解决方案。
1 问题分析
为加快快递分拣速度，减少领取快递者的等待时间，对在制品搬运的各个环节进行ECRS分析，具体流程如图1所示。
图1 改善后取快递流程
根据ECRS分析，为减少快递分拣员分拣快递时的服务压力，对领取快递流程进行取消、合并及调整顺序改善。具体流程改为，快递领取者在收到短信到达快递集中的站点时，自行到快递分拣区分拣查找所需快递，不再对快递分拣员报出快递编号，在找到所需快递后，到快递分拣员所在的服务台持校园卡、一卡通或身份证等个人证件签收快递。
表1 ECRS分析
2 建模仿真
基于假设分拣1000份快递并运用Anylogic进行建模仿真模型，其中对快递领取者随机到达时间的定义为按时间间隔到达，时间间隔设为exponential(1.0/10)；10位快递领取者的延迟时间均设定为triangular(25,45,75)；服务台验证信息延迟时间设定为triangular(5,8,15)。
经仿真建模后所获得数据如下：优化后排队区最大队长N max=19人，平均队长
人，优化后服务台最大队长N max=8人，平均队长
人。优化后平衡下顾客的平均等待时间为
平均逗留时间为
最长等待时间W max=161s。分拣1000份快递总时间W =90461s。
有研究根据茄子果皮颜色和光的关系将茄子材料分为3种类型,分别是黑暗条件未影响茄子果皮中花青素合成的非光敏型、遮光环境下没有花青素合成的光敏感型和在黑暗条件下茄子果皮中依然有少量花青素合成的光半敏感型[14]。我们的研究发现,在遮光条件下,有部分果皮中有花青素合成的茄子材料,将其定为光不敏感型,在遮光条件下,没有花青素合成的将其定为光敏感型。
3 总结
本文以高校快递集中站点为研究对象，运用排队模型相关理论，结合工业工程相关理论方法，并运用Anylogic建立仿真模型验证，实现对领取快递等待时间的优化。通过仿真建模得到的数据分析得出，优化措施使得平均逗留时间减少了91.84%，平均队列长度减少了96.13%，分拣快时间减少了59.42%，能够有效缓解快递集中站点分解快递问题。
应保证泵站运转处于较高设计水位下，以降低通过进水口流入泵腔中的空气量，并及时进行填料确保填料函漏水满足设计要求，以防止空气通过填料函而进到泵腔中，机组正常停运大于24 h时开机之前应进行排气。要对泵体受到严重汽蚀的部件进行防护，并清除拦污栅及前池处的杂物。杂物或空气流入运行中的泵站时需停机将出水阀启动约5°并倒转约30 s，之后闭合出水阀，在泵站停止运转后，再启运机组若不出现振动且定子电流正常，则表明已经排出了泵腔中的杂物或空气。沙含量大于10%～15%时则尽可能不开机，在水质满足要求后再重新启动机组。
参考文献
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作者简介： 石迪(1990-)，男，山东青岛人，山东科技大学研究生，研究方向：工业工程。
中图分类号： F25
文献标识码： A
doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.18.009
标签：Anylogic论文; 高校快递分拣论文; ECRS论文; 优化论文; 山东科技大学论文;