物流仿真

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物流仿真是指评估对象系统(配送中心、仓库存储系统、拣货系统、运输系统等)的整体能力的一种评价方法。
物流仿真是针对物流系统进行系统建模，并在电子计算机上编制相应应用程序，模拟实际物流系统运行状况，并统计和分析模拟结果，用以指导实际物流系统的规划设计与运作管理。物流仿真使用的建模方法有排队理论，Petri网，线性规划等。在中国，物流仿真技术还是个比较新的概念，大多数企业对物流仿真技术应用状况及其意义了解并不多
" |% c( w7 o7 Z% l案例分析编辑
如美国UPS(United Parcel Service，联邦包裹快递)公司想在满足客户服务质量的前提下，在庞大的人员车辆配置和成本之间取得最佳平衡的时候，它求助的方法是物流仿真技术；再如宝洁(P&G)总部提出要设计一个覆盖北美的高效的供应链网络，该网络不但要满足客户的日常订单处理和配送要求，还要具有极强的抗波动性，宝洁公司采用的解决办法也是物流仿真技术。物流仿真技术在夊杂物流系统的分析和决策中的巨大价值在欧美已成为上争的事实，每年创造着数以千亿美元的经济效益。
方法分类编辑
物流仿真使用的建模方法有排队理论，Petri网，线性规划等。
5 @5 M& }! M3 j* A4 ?( E( K一些专业的物流仿真软件平台，提供基本的功能元素，使仿真的编程工作大大简化，常见的有Witness,em-Plant,Flexsim,Simio等等。
由于物流系统的专业化和规模化，物流仿真已经逐步成为物流行业规划与建设的必备环节。
  _) v, a/ l6 j) y9 [连续型仿真法
连续系统指系统的状态在时间上是平滑变化。为了反映连续系统的特征，仿真模型建立一组由状态变量组成的状态方程，可以是代数方程、微分方程、函娄方程、差分方程等。这些方程描述了各状态变量与主要变量—-仿真时间的关系。在此基础上，按一定的规则将仿真时间一步一步向前推移，对方程的求解与评价，计算和记录各个状态变量在各个时间点的具体数值。通过连续系统的仿真模型，对系统状态在整个时间序列中的连续性变化进行动态的描述。
离散性仿真方法
离散系统是指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统。这种引起状态变化的行为称为“事件”，因而这类系统是由事件驱动的。事件发生是随机的，因而离散系统一般都具有随机特征。系统的状态变量往往是离散变化的。离散模型仿真方法主要分为事件为基础、以活动基础和以过程为基础的仿真方法。以事件为基础的仿真方法模型是通过定义系统在事件发生时间的变化来实现的；以活动为基础是仿真模型是通过描述系统的实体所进行的活动，以及预先设置导致活动开始或结束的条件，这种仿真模型适用于活动延续时间不定，并且由满足一定条件的系统状态而决定的情况。以过程为基础的仿真模型综合了以事件为基础的仿真和以活动为基础的仿真两者的特点，描述了作为仿真对象的实体地仿真时间内经历的过程。
主要特点编辑
, c# O. E- S! O, N  g; j表现在不管实际物流系统是否存在，均可通过建立系统研究模型，将实物数据输入仿真系统，通过数据运
! J+ v. F7 v  e) u; n% L; h生产系统的物流仿真建模
生产系统的物流仿真建模
% Z+ ?5 w# g0 @: V/ o算和图形模拟，产生贴近实际物流系统的信息输出。仿真试验具有良好的可控性、无破坏性和可重夊性。仿真过程经济安全，不受气象条件和场地环境的限制。仿真的实时性，使实时系统的仿真应用成为可能，为仿真应用奠定了良好的基础。物流仿真软件的仿真过程，即是建立物流系统模型并通过模型在计算机上的运行来对模型进行检测和休整，使模型上断趋于完善的过程。物流仿真软件主要应用于企业内部生产物流仿真，企业仓储、运输和配送流程仿真，物流咨询仿真以及高校物流专业仿真研究学习等。 随着物流的发展，物流系统已经变得越来越夊杂，内部的关联性也随之变得越来越强。仿真就成了企业检测其物流系统及决策是否有效或高效的一个重要途径；此外， 企业设计一个新的物流系统，或对已有的系统添加新技术、新装备，进行原有系统改造，都需要物流仿真技术和仿真软件的应用。在中国，物流仿真技术还是个比较新的概念，大多数企业对物流仿真技术应用状况及其意义了解并上多。
/ g1 \4 G6 n. ~, [8 A, n2 \物流系统仿真的方法
2 S: }) x* ?2 P- u* e  Z3 d物流系统大多是离散的、复杂的大系统，包含多约束、多因素的影响，难以达到最优状态，传统的运筹学方法无法对建立的模型进行有效求解，而仿真技术在解决这些问题时有其独到的优势和特点，因此许多专家学者对物流系统仿真领域进行了大量的研究，以求使物流系统的价值潜力得到最大的发挥，提高企业的效率和利润。
仿真技术在改善企业管理方面有着广泛的应用，注要体现如下四个方面。
, v0 F. d, E7 Y4 U0 K; M* ~1.生产物流系统重构
* q, b- W# @6 q; @  \7 q: ~8 y$ p在实际生产过程中，产品生产的90%的时间都用于储存、装卸、搬运等流转过程中。这些物流活动严重牵制了整个生产过程。因此，生产物流系统的重构是企业生产系统重构的关键。
要实现生产物流的重构，主要是寻找对物流资源进行科学控制和调度的方法。对物流的控制问题，常见的数学方法有两种：一是数学规划，但对于物流系统这样庞大、复杂且随机性强的系统建立一个完备的数学模型几乎是不可能的；另一种是把工作的流动认为是无计划的其决策则完全根据系统当时的状态并利用启发式调度规则来确定，但缺乏理论基础。我们可以考虑将物流控制系统独立起来并将计划调度作用于控制系统，即在计划调度层就保证其最终解的理论性，并利用仿真的手段来验证调度方案。在这一思想的指导下，有关学者提出了一种基于时间的任务队列方法而建立的面向可重构生产物流系统仿真平台，在物流资源重构和调度策略的基础上分析各种物流方案的性能，为生产物流重构提供了有效的决途径。
2 `) M, S- I' R3 K- Q" Q* I" e2.车间物流改造
( N) r& U  w# f. L0 P3 d一般制造企业车间仿真都可以归类于离散事件仿真。浒的做法是采用Petri网或面向对象方法对车间物流进行系统建模，利用三维可视化仿真软件完成从系统建模到仿真模型的构建，通过运行仿真模型并观察其效果，直观地从仿真画面或是仿真后得到的数据图表等形式发现车间物流系统中存在的问题，然后分析问题的原因进而对车间物流系统进行改进。
- y: |4 [6 u# N3 y, ]0 e; V3.确定瓶颈资源
依据TOC理念（约束理论），企业的产出是由它的瓶颈资源决定的。在“按订单”生产方式下，准确且尽早地确定瓶颈资源能大大地缩短生产周期，在时间方面更好地满足订单的要求。通过建模，仿真能充分考虑和体现生产系统的复杂性和随机性，在生产之前较为准确地确定瓶颈工序，从而指导生产，使企业在保证较短的生产提前期的同时，大大节省人力和物力。
4.库存管理
传统的库存管理往往是依靠预测来安排生产。由于预测和实际存在差距，往往造成不同程度的损失，如库存不足或过剩、仓库空间紧缺、设备超负荷工作等。使用仿真技术可以确定企业何时需要再订货，订多少货；仓库的选址、布局和容量大小；各种运输、装卸设备的数量及分配规则；货物的配送方案等。可以先建立企业库存系统的模型，在此基础上对各种库存管理模型进行仿真，对仿真结果进行分析评价，从而确定最优策略。使用模拟仿真技术不仅可以动态地模拟入库、出库、库存及各种设施、资源的使用情况，避免资金、人力和时间的浪费，更重要的是，它可以为库存管理提供有效的科学的依据，使企业根据需要准确地掌握入库、出库的时机和数量，合理地规划和安排仓库及各类设施、资源，实现库存成本的最小化。
技术解读编辑
) c4 y4 y, O2 D' z" Z! |3 q2 X: x$ d8 d是借助计算机技术、网络技术和数学手段，采用虚拟现实方法，对物流系统进行实际模仿的一项应用技术，它需要借助计算机仿真技术对现实物流系统进行系统建模与求解算法分析，通过仿真实验得到各种动态活动及其过程的瞬间仿效记录，进而研究物流系统的性能和输出效果。物流仿真技术最大的优点就是上需要实际设备的安装，上需要实际实施相应的方案，即可验证如下目标：
①增加新设备后给公司或企业带来的效应；
进口运输报关物流仿真设施
  m7 b' @2 m+ ?$ H- E7 I7 h进口运输报关物流仿真设施
1 R. r$ y) R" ^" w- X' m1 n②设计新的生产线的好坏；
6 \' ?5 L/ n: m9 v, g7 N③比较各种设计方案的优劣等等。
物流仿真对降低整个物流投资成本，是上可或缺的。本文着重就物流仿真软件在我国的应用现状与发展趋势展开分析描述。
! X1 J# k# m. z9 h: R物流系统仿真的核心技术
: R* m4 z5 t; t" j) |物流系统的仿真是典型的离散事件系统仿真，其核心是时钟推进和事件调度的机制。离散事件系统是指系统状态在某些随机时间点上发生离散变化的系统。这种引起状态变化的行为称为“事件”，因而这类系统是由事件驱动的；而且，"事件"往往发生在随机时间点上，亦称为随机事件，因而离散事件系统一般都具有随机特性；系统的状态变量往往是离散变化的。
5 M' I4 [- u& |0 R! }& L6 |物流仿真与建模软件
物流仿真与建模软件
9 i7 f+ H' P6 i( `, p! C1、仿真时钟
仿真时钟用于表示仿真时间的变化。在离散事件系统仿真中，由于系统状态变化是不连续的，在相邻两个事件发生之前，系统状态不发生变化，因而仿真钟可以跨越这些“不活动”周期。从一个事件发生时刻，推进到下一个事件发生时刻。由于仿真实质上是对系统状态在一定时间序列的动态描述。因此，仿真钟一般是仿真的主要自变量。仿真钟推进方法有三大类：事件调度法、固定增量推进法和主导时钟推进法。
应指出，仿真时钟所显示的是系统仿真所花费的时间，而不是计算机运行仿真模型的时间。因此，仿真时间与真实时间成比例关系。象物流系统这样复杂的机电系统，仿真时间可比真实时间短的多。真实系统实际运行若干天，若干月，用计算机仿真也只需要几分钟。
( M$ h6 Z( S0 S* U' R, ^+ B2、事件调度法
事件调度法是面向事件的方法，是通过定义事件，并按时间顺序处理所发生的一系列事件。记录每一事件发生时引起的系统状态的变化来完成系统的整个动态过程的仿真。由于事件都是预定的，状态变化发生在明确的预定的时刻，所以这种方法适合于活动持续时间比较确定的系统。
" E: h/ k- r# |4 \' s' {' S事件调度法中仿真钟是按下一时间步长法来推进的。通过建立事件表，将预定的事件按时间发生的先后顺序放入事件表中。仿真钟始终推进到最早发生的时间时刻。然后处理该事件发生时的系统状态的变化，进行用户所需要的统计计算。这样，仿真钟不断从一个事件发生时间推进到下一个最早发生的事件时间，指导仿真结束。
  @4 Z9 f# n) M2 @! W1 Z3、随机数和随机变量的产生
物流系统中工件的到达、运输车辆的到达和运输时间等一般都是随机的。对于有随机因素影响的系统进行仿真时，首先要建立随机变量模型。即确定系统的随机变量并确定这些随机变量的分布类型和参数。对于分布类型是已知的或者是可以根据经验确定的随机变量，只要确定它们的参数就可以了。
建立了随机变量模型后还必需能够在计算机中产生一系列不同分布的随机变量的抽样值来模拟系统中的各种随机现象。随机变量的抽样值产生的实际做法通常是，首先产生一个[0，1]区间的、连续的、均匀分布的随机数，然后通过某种变换和运算产生其所需要的随机变量。
* e3 n# }3 Z5 C' P得到[0，1]区间均匀分布的、有良好的独立性、周期长的随机数后，下面的问题是如何产生与实际系统相应的随机变量。产生随机变量的前提是根据实际系统随机变量的观测值确定随机变量的分布及其参数。
9 Z2 }2 Z0 [6 b; W% \- d反变换法是最常用的方法，反变换法以概率积分反变换法则为基础，设随机变量X的分布函数为F（X）；UI是[0，1]区间均匀分布的随机数，利用反分布函数X=F-1(μ)就可以得到所需要的随机变量X。
目标分析编辑
' P  Y$ u) f+ `! Q3 T* y服务目标：物流系统是"桥梁、纽带"作用的流通系统的一部分，它具体地联结着生产与再生产、生产与消费，因此要求有很强的服务性。物流系统采取送货、配送等形式，就是其服务性的体现。在技术方面，近年来出现的"准时供货方式"、"柔性供货方式"等，也是其服务性的表现。
快速、及时目标：及时性不但是服务性的延伸，也是流通对物流提出的要求。快速、及时既是一个传统目标，更是一个现代目标。其原因是随社会大生产发展，这一要求更加强烈了。在物流领域采取的诸如直达物流、联合一贯运输、高速公路、时间表系统等管理和技术，就是这一目标的体现。
节约目标：节约是经济领域的重要规律，在物流领域中除流通时间的节约外，由于流通过程消耗大而又基本上不增加或提高商品使用价值，所以领先节约来降低投入，是提高相对产出的重要手段。
9 e0 d" c/ P1 }" j0 k6 G/ Z$ m规模化目标：以物流规模做为物流系统的目标，是以此来追求"规模效益"。生产领域的规模生产是早已为社会所承认的。由于物流系统比生产系统的稳定性差，因而难于形成标准的规模化格式。在物流领域以分散或集中等不同方式建立物流系统，研究物流集约化的程度，就是规模优化这一目标的体现。
1 x+ T2 Q. G6 y库存调节目标：是服务性的延伸，也是宏观调控的要求，当然，也涉及到物流系统本身的效益。在物流领域中正确确定库存方式、库存数量、库存结构、库存分布就是这一目标的体现。
功能要素编辑
指的是物流系统所具有的基本能力，这些基本能力有效地组合、联结在一起，便成了物流的总功能，便能合理、有效地实现物流系统的总目的。物流系统的功能要素一般认为运输、储存保管、包装；装卸搬运、流通加工、配送、物流信息等。
支撑要素编辑
+ w( e- P# }: T  b2 H以系统的建立需要有许多支撑手段，尤其是处于复杂的社会经济系统中，要确定物流系统的地位，要协调与其它系统关系，这些要素必不可少。主要包括：体制、制度；法律、规章；行政、命令和标准化系统。
基础要素编辑
! F& Q( f5 B* J' L物流系统的建立和运行，需要有大量技术装备手段，这些手段的有机联系对物流系统的运行有决定意义。这些要素对实现物流和某一方面的功能也是必不可少的。要素主要有：①物流设施；②物流装备；③物流工具；④信息技术及网络；⑤组织及管理。

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学习了

zhubiaoya

可以可以，学习到了好多