《物流系统仿真》试验报告2023级

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课程论文

题目：

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试验项目：物流系统仿真

一、试验目的

选择物流配送中心的某一个环节或某几个环节的作业流程，利用Flexsim软件对物流配送中心的管理调度策略、作业过程、系统配置与布局进行仿真，培养与提高学生系统建模的能力，加强学生理论联系实际的能力，加强学生优化物流系统资源配置的思维。二、试验设备与器材

PC电脑、Flexsim仿真软件三、试验内容(完成以下三个题目)题目1：配货系统仿真与分析

问题描述：一个发货商有10种产品运输给五个客户，每个客户有着不同的订单，这个发货商的10种产品都有很大的供货量，所以，当有订单来时，即可发货。产品通过托盘包装输送出去。

系统数据：订单到达：平均每小时产生10个订单，到达间隔时间听从指数分布。产品到达：产品拣选时间听从指数分布，根据订单确定每种产品的需求数量。产品包装：固定时间10秒。

表1：各个客户所需要的各种产品量

第一种产品其次种产品第三种产品第四种产品第五种产品第六种产品第七种产品第八种产品第九种产品第十种产品概念模型：客户一1201320211客户二2012340321客户三3101302343客户四1213022310客户五4122103020

产品订单产品拣选产品

图1：概念模型图

满载托盘要求：采用Flexsim软件对以上模型进行仿真，并输出相关仿真数据。

题目2：多产品多阶段制造系统仿真与分析

问题描述：有一个制造车间由5组机器组成，第1，2，3，4，5组机器分别有3，2，4，3，1台一致的机器（处理器）。这个车间需要加工三种原料，三种原料分别要求完成4、3和5道工序，而每道工序必需在指定的机器组上处理，依照事先规定好的工艺顺序进行。

假定在保持车间逐日连续工作的条件下，对系统进行365天的仿真运行（每天按8小时计算），计算每组机器队列中的平均产品数以及平均等待时间。通过仿真运行，找出影响系统的瓶颈因素，并对模型加以改进。

系统数据：三种原料到达车间的间隔时间分别听从均值为50，30，75分钟的指数分布。

三种原料的工艺路线如表2所示。第1种原料在机器组3、1、2、5加工，在机器组3、1、2、5加工的平均时间分别为30、36、51、30；第2种原料在机器组4、1、3加工，在机器组4、1、3加工的平均时间分别为66、48、45；第3种原料在机器组2、5、1、4、3加工，在机器组2、5、1、4、3加工的平均时间分别为72、15、42、54、60，如表2所示。

表2：原料加工工艺路线与各工序加工时间参数

原料类型123机器组别3，1，2，54，1，32，5，1，4，3相继工序平均服务时间（minute）30，36，51，3066，48，4572，15，42，54，60假使一种原料达到车间时，发现该组机器全部正在工作状态，该原料就在该组机器处听从先进先出FIFO（FIRSTINFIRSTOUT）规则的队列排序。前一天没有完成的任务，其次天继续加工，在某机器上完成一个工序的时间听从Erlang分布，其平均值取决于原料的类别以及机器的组别。例如表2中的第2类原料，它

的第一道工序是在第4组机器上加工，加工时间听从66的Erlang分布。

要求：建立模型并输出仿真数据结果（使用Flexsim仿真试验控制器重复运行20次，性能指标需要均值和置信区间）。对结果进行分析，看系统有无瓶颈。当系统存在瓶颈时，提出解决方案并对系统进行改进。

题目3：使用ExpertFit软件进行分布拟合

问题描述：为汽车银行建立仿真模型，需要观测汽车到达银行的间隔时间，建立汽车到达间隔时间的数据模型。在90min内共观测到220辆汽车到达银行，得到了219个到达间隔时间，数据如表3所示。

表3：观测数据在90min内共观测到220辆汽车到达银行，得到了219个到达时间间隔/min0.010.020.030.040.050.060.070.080.090.100.110.120.130.140.150.170.180.190.200.210.220.230.240.721.050.010.010.010.010.010.010.010.020.030.030.040.040.040.040.040.080.080.080.090.130.250.250.250.251.240.250.260.270.280.290.300.310.320.350.360.370.380.390.400.410.430.440.450.460.470.480.490.500.720.560.050.050.050.050.050.050.050.050.050.040.040.040.110.110.110.110.120.120.120.260.260.260.260.280.510.520.530.540.550.560.570.600.610.630.640.650.690.700.720.740.750.760.770.790.840.860.870.880.070.070.070.070.070.070.070.070.070.140.140.140.150.150.150.150.190.190.290.310.350.350.360.360.880.900.930.950.971.031.051.061.091.101.111.121.171.181.241.281.331.381.441.511.721.831.960.930.100.100.100.100.100.100.100.100.210.210.210.210.220.220.230.230.230.230.370.380.380.380.380.400.410.430.430.450.470.470.490.490.490.500.500.510.510.520.530.530.540.550.570.610.630.650.650.69使用ExpertFit软件完成上述数据的分布拟合。

四、试验步骤与试验数据