配送中心订单处理作业流程仿真研究，本文主要内容关键词为：作业论文,配送中心论文,订单论文,流程论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
配送中心订单处理系统是配送中心所有物流作业组织的开端和核心[1]。高效的订单处理作业能有效提高顾客的满意度，降低配送中心的运作成本。因此，如何科学合理地进行订单处理，在学术界和企业界得到广泛关注。文献表明，对订单处理系统的研究主要包括：订单处理系统的设计、订单处理流程建模以及订单处理系统的分析与优化三个方面。
订单处理系统的设计研究方面，廖开文[2]分析了订单处理的一般作业流程，分析并提出了软件构想；雷擎等人[3]根据移动商务的具体需求，基于J2ME设计和实现了一个移动订单处理系统。订单处理流程建模的研究中，高琳等人[4]对供应链环境下的订单处理过程进行了分析并建立了供应链环境下的订单处理模型；史伟[5]将客户订单内容转化为对企业特定时间内配送能力的占用需求，提出了一个整数规划模型并给出了相关解法；陈东等人[6]用P/T网构建了网上商城订单前台处理和后台处理的基本流程模型，并对该模型进行了验证。对订单处理系统的分析与优化研究方面，倪志伟等人[7]建立了基于排队论的订单处理系统概念模型，并在Anylogic仿真平台下主要针对三种排队规则和单、双服务台进行了仿真研究。之后，基于同一思想，张守业等人[8]建立了基于排队论的订单处理系统M/M/n排队模型，利用Matlab对订单处理系统排队的M/M/n模型进行仿真，分析了系统的性能参数随订单处理人员个数的变化。
从现有文献来看，订单处理系统的分析与优化方面的研究较少，而从排队论的视角研究订单处理系统相关问题的文献仅有两篇。文献[7]考虑了订单处理和储存、拣货的两个子系统的关系，从零售商、供应商和仓库对订单到达的响应着手，进行了仿真研究。文献[8]则将整个订单处理过程看作一个整体，输入订单到达信息，输出订单完成信息。这两篇文献的研究思路各具特色，形成了具有一定价值的研究结论，但均缺乏对订单处理流程本身的关注。由于订单的到达和订单处理的过程存在很大的随机性和离散性，采用计算机仿真订单处理的过程具备极大优越性。本文认为，将订单处理过程抽象为排队过程，采用离散事件建模仿真的研究方法，将订单处理从配送中心的其他子系统中剥离出来，在研究中关注订单处理的作业流程，可弥补以上文献的不足。
1 配送中心订单处理的作业流程
不同配送中心的订单处理流程是不同的，但一般来说，包括订单准备、订单传输、订单录用、订单履行和订单报告五项作业[9]，每项作业还可以进一步的细分，如图1所示。
图1 配送中心订单处理的作业流程
订单准备是顾客在收集相关商品和服务的信息后，提出的购买请求，顾客的购买行为是离散到达且不可预知的。订单传输是传递订单信息的过程，该过程给到达配送中心的订单按照一定的规则进行排序，需要一定的时间。订单录用包括核对订货信息、检查库存、检查顾客信用、开具账单等具体作业，是对订单信息处理的过程，各项作业都需要花费一定时间，若订货信息有误，需要作出丢弃或反馈处理；若顾客信用出现问题，订单也需要退回或重新调查；检查库存的工作中，需要进行存货检查和分配存货，并对缺货做相应的处理，显然存货是否满足客户需求，对检查库存的处理时间是有影响的。订单履行是对订单的具体执行，是和配送中心其他子系统进行信息传递和交互作用的阶段。订单报告包括订单跟踪和与顾客交换订单信息。
根据以上分析可以得到：
(1)从总体流程来说，配送中心订单处理系统可以抽象为一个排队系统。
(2)订单处理系统是一个复杂的系统，和配送中心其他子系统存在交互作用。
因此，在分析具体问题时，需要针对研究目的进行适当的简化处理。
2 订单处理问题案例与分析
某网上商城订单处理的主要流程如下：网上支付成功后的顾客订单到达的时间间隔服从均值为1.11分钟的负指数分布，每单数量为1件，工作人员首先进行库存检查，库存检查时间为0.5分钟。缺货率为5%，如遇缺货，打印缺货单，并做相应的信息处理。缺货情况下工作人员每人每单的处理时间平均为3分钟。单个工作人员进行订单录用的时间服从均值为1.52分钟的负指数分布，工作人员的主要工作是打印订单、发票以及绑定第三方物流的快递单号。商城采用单一订单分配存货，计算拣货时间、安排发货及拣选程度等采用公司软件辅助处理，每人处理每单平均1分钟。最后由工作人员打印拣货单据和送货单，处理时间为每人每单0.5分钟。拣选中心根据实时传送的拣货单进行拣货，拣货和打包的时间平均每单大约4.5分钟。打包完成后送交第三方物流，进入配送环节。商城共有工作人员5位，如何安排能使商城处理订单的效率最高？该商城一天最多可处理多少订单？订单的响应周期最短为多少？
如果将订单接受服务的流程看做一个整体，该订单处理过程可以抽象为一个多服务台的排队系统，用实体流程图法建立的系统模型如图2所示。订单接受工作人员的服务过程的流程如图3所示。
图2 订单处理过程的实体流程图
图3 订单“接受服务”的实体流程图
案例中订单到达系统之前，已经进行了网上支付，并确认成功，完成了订单准备作业；订单到达后寻求最短队列以及排队等待的过程则对应订单传输作业；由于正常履行订单和缺货订单的处理时间和流程不同，将订单录用环节的库存检查提到录用流程的第一步，并以“订单录用”表示正常履行订单的订单录用，以“缺货信息处理”表示缺货订单的订单录用。缺货发生时，销售商和零售商存在多种选择策略，笔者曾针对不同的策略进行仿真研究[10]。案例系统中，如遇缺货，工作人员只进行信息登记和退款服务。计算标准拣货时间、安排发货和打印单据由于有相关软件辅助，耗时较短，动作连贯，因此以“订单资料输出”统一表示。
3 模型的假设
假设拟到达订单总体无限，订单以FIFO(先进先出)的规则进入队列等待服务，队列的容量无限。订单工作人员的个数未知，可能是单服务台或多服务台。由于订单到达的时间间隔服从负指数分数，订单处理工作人员的服务时间视缺货或正常履行，分别服从负指数分布或常数。因此该系统的排队标记可能为：M/M/1/∞/∞，M/D/1/∞/∞，M/M/c/∞/∞或M/D/c/∞/∞。在服务台数量确定且是否缺货也确定的情形下，可以用排队论的相关理论和公式求得所需性能指标。案例中两个条件均不符合，有必要将系统模型转换为仿真模型进行仿真研究。
4 仿真模型的建立
根据图2和图3的流程图，以及以上关于订单处理的数据，采用仿真软件WITNESS建立仿真模型。仿真模型中用到的元素及说明如表1所示。
仿真模型实现的关键问题有：
(1)区分缺货订单和能正常履行的订单。根据系统描述，缺货订单占总订单数量的5%，虽然订单在工作人员进行库存检查之前缺货与否并不可知，但其随机概率已知。因此，可以订单到达时赋予每个订单一个隐性属性标签。
IF UNIFORM(0，100)＜5
缺货=1
ENDIF
(2)为订单选择较短队列。该问题在WITNESS中使用least作为输出函数可实现。
(3)描述缺货订单和正常履行订单的流程和处理时间。
把订单处理时间定义为函数，采用函数体描述处理时间的不同。处理时间的函数体如下：
DIM midCycleTime AS REAL
IF缺货=1
midCycleTime=0.5+3
ELSE
midCycleTime=0.5+NEGEXP(1.52,2)+1.5
ENDIF
RETURN midCycleTime
对于缺货订单，工作人员做缺货信息处理后，直接离开系统；正常履行订单则由拣货区工作人员根据订单处理区工作人员传输的拣货单进行拣货。拣货完成后离开本系统，进入配送区。
5 仿真实验以及结果分析
根据订单处理人员数量取值1～4，拣货区工作人员数量取值4～1，安排四组实验。每组实验修改伪随机数流，独立运行5次，实验结果取平均值。每次实验运行480分钟。在仿真结果中，提取完成订单数量和平均订单相应周期两个目标值。整理后的实验结果如表2所示。
分析表1可知，2个订单处理人员配合3个拣货人员，能够完成的订单个数最多，订单的平均响应时间最少。
考查其他元素的仿真结果，发现订单从到达到订单处理人员开始处理的队列最长在80单左右，平均40单左右。订单到达后的平均等待时间90分钟左右。与平均订单响应时间比较，显然订单到达后花费太多的时间在等待处理阶段。因此，若要进一步提高服务水平，缩短顾客等待时间，应从增加订单处理人员数量的角度考虑。
6 结束语
本研究采用的方法同样适用于大中型配送中心，工作人员数量的增加并不会增加模型的复杂程度；若每单数量不确定，但具有一定统计规律，则只需改变元素“订单”的批量。所建立的系统模型和仿真模型从订单处理的流程出发，模型考虑了订单到达后如何选择最短队列，对缺货情况的处理以及如何描述正常履行订单等。但是在建立系统模型时，也采用了一定的简化处理。比如缺货时，只进行了缺货信息处理，在流程中不再考虑该缺货订单。实际流程中，如遇缺货，还存在是否可用替代品，是否允许过期交货和是否重新分配存货等问题，如以上情况允许，订单流程会做一定改变。此外，模型根据案例的实际情况仅考虑了订单先到先服务，具有优先级的和后到先服务两种规则未在考虑范围内。
本文以某网上商城订单处理系统为例，从订单处理流程的角度，以排队系统的视角研究流程中的性能指标，得到订单工作人员和分拣工作人员的最优人员配置，计算了订单的平均响应时间和每天完成分拣进入配送环节的订单数，研究结论对优化订单处理作业具有一定的实际意义。
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