杨 芳，邹毅峰 ，戴恩勇

（1.长沙学院 经济与管理系，湖南 长沙 410022；2.广州大学 工商管理学院，广东 广州 510006 ）

基于Anylogic的果蔬冷链系统配送中心物流运作优化

杨 芳1，邹毅峰2，戴恩勇1

（1.长沙学院 经济与管理系，湖南 长沙 410022；2.广州大学 工商管理学院，广东 广州 510006 ）

针对果蔬冷链配送系统的复杂性，依据配送中心的流程与布局特征，利用Anylogic仿真技术对配送中心运作进行仿真分析。建立果蔬冷链物流配送中心动态仿真模型，设计仿真流程及评价指标。通过对配送中心果蔬周转量、进出货时间间隔、各区域作业时间、人员及设备利用率等指标进行仿真分析，提出了资源配置及运作流程优化方案，为实际运营管理决策提供了思路与依据。

果蔬冷链系统；配送中心；Anylogic仿真；优化

对于冷链物流配送这一环节而言，果蔬农产品与其他农产品最大的不同在于注重产品的新鲜性，因此，在果蔬农产品冷链物流配送过程中，尽量缩短配送时间、减少转运环节和强化保鲜措施是非常重要和必要的。而作为以冷链为核心的高端流通平台的配送中心，其运作流程的合理性直接影响到果蔬农产品物流系统的安全性和效率性。

应用仿真方法对果蔬冷链物流系统进行模拟，对比传统分析方法，模型更易构建，数值模拟结果更为准确，具有直观性。目前大多文献采用Witness、Vensim等工具进行系统动力学仿真、智能体仿真。本文应用面向对象法，采用Anylogic仿真工具，对城市果蔬冷链物流系统配送中心运作流程进行建模，描述配送中心的操作逻辑，流动实体模拟配送中心各作业区之间收发货、分拣、配送等活动，最后对模拟结果进行分析。通过对仿真变量进行设定，能够检验某种变量变化对模拟结果带来的影响，能够对果蔬冷链配送系统是否达到缩短果蔬配送作业的时间，提高配送效率，控制果蔬农产品质量的目的进行评价与优化。

2 果蔬农产品冷链配送特点及作业流程

2.1 果蔬农产品物流配送特点

果蔬类农产品具有鲜活性、易腐性，从生产的角度来说具有季节性、分散性的特点，从消费的角度来说又是人们的生活必需品，其品质与安全直接影响消费者的健康，消费也具有分散性和普遍性的特点。因此，果蔬农产品加工配送不同于其他产品，与一般产品的物流配送相比，果蔬农产品装卸次数更多，冷藏与运输技术要求更高，具体表现在以下几方面：

（1）品类复杂、供需分散、物流量大。中国是世界第1大果蔬生产国，2014年蔬菜种植面积达2 140.479万hm2，水果种植面积达1 312.724万hm2，蔬菜产量7.6亿t，水果产量2.61亿t，上市的果蔬数百种；

（2）物流网络宽广、网点分布众多。由于果蔬农产品生产点与消费者的地点很分散，其运输与装卸需求更为复杂，即使采取了一定的保鲜措施，也会有一定的损耗，为了能在城市交通限制的环境下满足居民的日常需求，更多的配送网点设在了距离用户较近的区域。

（3）物流技术难度大、配送风险较大。果蔬农产品的品质不是肉眼能见的新鲜表现，而是内在生理变化的反映。在物流过程中，控制温度使果蔬农产品保持低水平的生理活动可延长其生命周期；避免长距离运输、频繁搬运与装卸，防止机械性损伤；防止微生物侵蚀污染。因此，对于果蔬农产品的配送，需科学设计配送方式，规范操作流程，满足用户对高品质果蔬农产品的需求，提高企业运作效率。

2.2 果蔬农产品冷链配送中心作业流程

果蔬农产品冷链配送中心的作业主要包括：订单处理、进货、装卸搬运、存储、分拣、加工、包装、配装、送货等项目，各作业流程环环相扣，紧密衔接，信息流、资金流与实体流相互结合，体现在整个配送过程中（如图1）。配送中心各项作业在以下场所进行：

图1 果蔬农产品冷链配送中心作业流程图像Fig.1 Flow images of cold chain distribution center for fruits and vegetables

（1）收货区

果蔬配送中心的收货区是收货与验货入库的作业区，在收货区，作业人员主要完成卸货、检验及入库前准备工作。收货区的作业时间短，工作区域面积相对较小。主要资源有：卸货工具、验货检测设备及作业人员。

（2）加工区

加工区主要负责对收入的果蔬农产品进行加工整理，主要包括：清洗、分拣、包装等作业，加工程度与加工量受客户需求的影响，其目的在于保鲜及配送，有利于物流企业对生鲜果蔬品品质、货源及成本的掌握。加工区域大小与其加工量有关。涉及的资源主要有：清洗分拣设备、包装设备及作业人员。

（3）存储区

验收后的果蔬农产品需按产品的保质期及对温度的不同要求进行冷藏或冷冻存储，以保证其品质安全，一般存储区有冷藏和冷冻专用库，货物需分类按要求储存。存储区作业主要应配备叉车、货架、起重设备及相应作业人员。

（4）分拣理货区

分拣理货区是配送中心根据订单信息对果蔬进行拣选（整箱或拆零），按出货信息（时间、客户地理位置、配货装车要求）进行分拣，对货物进行检查、包装、贴标签等作业。主要资源有货架、手推货车、自动分拣装置、传送设备及相关作业人员等。

（5）配装发货区

配装发货区主要作业有配装和送货。配送中心按客户订单信息选择不同的配送路线与方式，单独配装或混合配装货物，按固定时间点或规定时间段为用户送货。该作业区主要资源包括小型装卸机械设备、运输工具及作业人员等。

（6）回收处理区

回收处理区主要负责果蔬的差异处理、退货处理、回库处理及报废处理。当配送的果蔬农产品与客户要求不符时，或其他原因由门店将货物退回时，配送中心需进行返仓处理，及时与供应商联系对货物进行处理。入库后的果蔬农产品因品质、保持期、包装、破损等原因需退货的，配送中心需与采购部门协商进行退货处理。

3 果蔬冷链配送中心Anylogic建模

3.1 Anylogic系统仿真机理

AnyLogic是一款应用广泛的，对离散，连续和混合系统建模和仿真的工具。它是一款独创的仿真软件，它以最新的复杂系统设计方法论为基础，是第一个将UML语言引入模型仿真领域的工具，也是唯一支持混合状态机这种能有效描述离散和连续行为的语言的商业化软件。它支持多主体仿真、离散事件仿真以及系统动力学仿真，应用于控制系统、动态系统、计算机系统、制造业、机械、军事、交通、物流等领域。

Anylogic仿真主要通过活动对象来模拟实际系统中的不同事物（如机器、厂房、工作台等）。活动对象是构建Anylogic模型的主要方图。活动对象有其属性及行为状态，通过设置变量及参数表示对象的属性，通过设置状态图、编写函数等设定对象的行为状态。对象可向下封装其他对象，对象间可通过端口进行交互与消息的传递，模拟现实世界流动实体的移动与信息传递。设计Anylogic模型实际上是设计活动对象并定义它们之间的关系，运行模型即是展示活动对象动态活动的过程。AnyLogic的动态仿真是100% Java的，因此可以通过Internet访问并在Web页上显示。

3.2 果蔬冷链配送中心系统描述

长沙XY蔬菜配送有限公司成立于2005年，是长沙蔬菜配送行业中专业注册的一家专业配送各类企事业单位、学校、酒店、宾馆的蔬菜配送公司。公司设立采购部、财务部、配送部、市场开发部、行政部五个部门，有专业保鲜库2个、新型冷冻库1个、专业配送车辆7台，专业从事配送的人员30多人。蔬菜配送调度指挥中心位于长沙市马王堆蔬菜批发市场配送区，长沙市大河西先导区设立蔬菜分拣中心，公司与长沙市郊、浏阳、望城、常德、湘西等多个无公害蔬菜基地建立了良好的供货关系，公司是长沙率先设有采购、储备、检测、配送“一条龙”的经营服务组织及管理机构，所送蔬菜都严格经市场“蔬菜残余农药”超标检测和公司品质检验，保证产品质量稳定和可靠度，验收合格率99%以上。该公司始终坚持以新鲜蔬菜为主的销售业态为核心，发挥在流通领域中的“集成效应”，突出降低蔬菜采购价格和方便客户的原则，赢得了客户的好评。公司实行定单农业，采用定时配送的配送方式，前一天接收订单，第二天进行统一配送。

该配送中心按照国家卫生食品配送行业标准规划了以下作业区域：收货验货区（含果蔬进货、检验入库等具体作业）、流通加工区（果蔬清洗、粗加工、深加工、包装等具体作业）、分拣理货区（果蔬分拣、对货物进行检查、包装、贴标签等具体作业）、存储区（冷藏、冷冻或常温存储）、配装发货区（果蔬配装、送货等具体作业）。不同的作业环节配备了相应的工作人员和设备资源。作业流程如图2所示。

图2 长沙XY蔬菜配送中心作业流程图像Fig.2 Operating process of Changsha XY vegetable distribution center

根据相关数据收集分析得知，长沙XY蔬菜配送有限公司采用固定时间采购，采购间隔时间间隔服从泊松分布possion(10, newRandom())，每天到达货物为50箱，每箱100千克（0.1t）。配送中心对果蔬的配送一般为接受订单后24小时内配送，没有按时配送的货物按不同保鲜期t(t≥0)分别存放在冷藏库t(3＞t≥0)或冷冻库t(7≥t≥3)。每千克果蔬在不同作业区的处理需要的时间服从均匀分布，收货区为uniform_discr(2, 5)，流通加工区为uniform_discr(3, 5)，分拣理货区为uniform_discr(1, 3)配装发货区为uniform_discr(5, 10)。

3.3 假定条件

仿真模型的建立需在一定假设条件下将现实的系统进行抽象化和模拟化，本文根据对长沙XY蔬菜配送有限公司作业流程进行调查与研究，设定以下假设条件：

（1）果蔬到达配送中心的批次固定，且每次批量的果蔬数量固定；

（2）进货的时间间隔服从泊松分布；

（3）不同果蔬的保鲜期不同，假设保鲜期均在七天之内；

（4）仿真元素利用率调整值允许在（-5%，5%）的误差范围内变动。

根据配送中心的作业流程分析以及上述假设条件，本文采用实体流图法将图2作业流程抽象化，建立配送中心仿真模型，描述配送中心物流实体产生、流动、消失以及加工、处理过程和逻辑关系。

3.4 果蔬冷链配送中心Anylogic模型设计

（1）仿真目标的确定

以仿真目标为中心创建仿真模型是系统仿真的基本原则，在建模型的过程中，确保能达到仿真目标的前提下，尽可能简化模型，以减少建模工作量。本论文主要研究长沙XY蔬菜配送中心物流作业系统，对其进行建模与仿真，仿真目标具体有：

①果蔬周转量；

②配送中心各物流区域作业时间；

③配送中心各物流区域人员、设备利用率；

④果蔬送货时间间隔的分布。

（2）建模元素定义（见表1）

（3）元素的属性可视化设计

①元素 FruVeg的属性（见图3）；

②元素M1-M7的属性（见图4）；

表1 建模元素定义Table 1 Definition of modeling elements

图3 元素FruVeg的属性设置Fig.3 Property settings for element FruVeg

图4 元素M1-M7的属性设置Fig.4 Attribute settings for element M1-M7

③元素C1-C11的属性（见图5）；

④元素Q1的属性（见图6）；

⑤元素selectOutput4的属性（见图7）；

图5 元素C1-C11的属性设置Fig.5 Attribute settings for element C1-C11

⑥元素 timeMeasureStart、timeMeasureEnd的属性（见图8）。

（4）果蔬冷链配送中心仿真模型显示

图6 元素Q1的属性设置Fig.6 Attribute settings for element Q1

图7 元素selectOutput4的属性设置Fig.7 Attribute settings for element selectOutput4

图8 元素timeMeasureStart的属性设置Fig.8 Attribute settings for element time Measure Start

4 果蔬冷链配送中心仿真运行分析

4.1 参数设定

系统仿真时间：假定系统默认的时间为1 min，根据每天8小时工作时间计算，假定配送中心各个作业环节连续进行，模拟配送中心1天的工作状况时，将物流仿真时间设定为480时间单位（8 hour×60 min= 480），模拟配送中心7天工作状况时，将时间设定为3 360时间单位。

图9 元素timeMeasureEnd的属性设置Fig.9 Attribute settings for element time Measure End

图10 果蔬冷链配送中心仿真模型Fig.10 Simulation model of cold chain distribution center for fruits and vegetables

4.2 仿真模型运行及结果显示

图11 各工作区利用率及货物周转时间统计图像Fig.11 Utilization rate and turnover time of the work area

表2 各传送带周转量及工作量统计Table 2 Statistics of the turnover and the work load of each conveyor belt

表3 各工作区的周转量及资源利用率统计Table 3 Statistics of turnover and resource utilization in each working area

4.3 仿真结果分析

仿真结果显示，各传送带即配送中心不同工作区间的运送周转率分别为0.66～1.00，说明各传送带资源利用率较高，效率较高。

货物从进货点到配装发货处理的时间为150～300 min，表明果蔬农产品从进货验货到流通加工、至分拣理货，直至配装发货，整个工作时间最少需150 min，最多需300 min，在此不包括需进入冷藏或冷冻库的货物。

表3中输入量、输出量分别代表果蔬农产品进入或输出仿真系统的数量，果蔬周转量为输出量与输入量的比值，根据表3计算出果蔬农产品的周转量为16.7%（11/66）。

表3中第2行显示各工作区资源的利用率，验货收货区、流通加工区、分拣理货区、配装发货区的资源利用率分别为0.872、0.799、0.714、0.367，表明验货收货区、流通加工区、分拣理货区的资源运行效率较高，配装发货区的资源利用率较低。

以上分析可知，根据真实果蔬配送中心作业环节建立的仿真模型，运行480 min显示的结果并未达到预期目标，果蔬农产品进货传送不畅，从Q1到M1处理批量从66到30，发生了阻塞，引起传送效率不高。配送中心配装发货区资源（工作人员、设备设施）利用率较低，果蔬农产品配送中心作业周转量低，周转时间长。针对这些情况，改变仿真系统资源参数的数据设置，重新调整系统运行环境，以提高果蔬配送中心各区域的运行效率及果蔬农产品的周转效率。

4.4 仿真结果改进

①通过调整原始数据Q1及C1，可解决阻塞情况，通过调整M1～M4的延迟时间可使货物的周转量发生变化。调整参数情况：

调整后仿真结果如图所示：

图12 调整后各工作区利用率及货物周转时间统计Fig.12 Utilization rate of each working area and the turnover time of goods after adjustment

调整后结果显示周转量为0.55（47/86），周转时间为124～130 min，结果表明延迟时间降低可加速货物的周转，能减少货物周转时间。

②改变果蔬农产品的进货方式，假设其进货服从指数分布Inter Arrival type: exponential（10），Entities per arrival: unform_discr（1，2），在其它参数不变的情况下，各工作区域的资源利用率提高到0.938、0.91、0.415、0.26，但货物的周转时间加长了，周转时间为90～110 min。果蔬农产品周转量为0.34（99/289），比改变前周转效率有所提高。

5 结 论

农产品物流配送系统是由离散信息与物流作业共同构成的动态复杂系统。系统仿真为动态复杂系统的设计与优化提供了一个有效的平台。本文阐述了果蔬农产品物流配送特征，提出基于Anglogic仿真建模建立了果蔬农产品配送系统模型，模拟了作业加工的延迟时间、进货方式等变量动态变化给农产品在配送中心周转率、配送中心资源利用率等带来的影响。论述表明，应用

Anglogic仿真进行果蔬农产品配送中心运作优化具有其可行性，动态仿真有利于系统优化方案的选取。

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Distribution center logistics operation optimization of fruit and vegetable cold chain system based on Anylogic

YANG Fang1, ZOU Yi-feng2, DAI En-yong1
(1.Department of economics and management, Changsha University, Changsha 410022, Hunan, China; 2.School of Business Administration, Guangzhou University, Guangzhou 510006, Guangdong,China)

Aiming at the complexity of fruit and vegetable cold chain distribution system, according to the process and distribution characteristics of the distribution center, the simulation analysis of the operation of distribution center by using Anylogic simulation technology is carried out.Establish the dynamic simulation model of fruit and vegetable cold chain logistics distribution center, and design the simulation process and evaluation index.Through the interval goods import and distribution center for fruits and vegetables turnover, and the regional operating time, personnel and equipment utilization index simulation analysis, resource allocation and operational process optimization scheme is proposed, providing ideas and basis for the actual operation and management decision.

fruit and vegetable cold chain system; distribution center; Anylogic simulation; optimization

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.07.024

http: //qks.csuft.edu.cn

S782.5

A

1673-923X(2016)07-0141-08

2015-01-22

国家自然科学基金项目（71172077）；广州市属高校科研项目（1201421083）；湖南省教育厅项目（15C0135）

杨 芳，副教授，博士；E-mail：ylzhuo@163.com

杨 芳，邹毅峰，戴恩勇.基于Anylogic的果蔬冷链系统配送中心物流运作优化[J].中南林业科技大学学报，2016, 36(7):141-148.

[本文编校：吴 毅]