基于RFID技术的高校快递网点运作流程优化

徐文豪，佟巍，赵晨辰，杨冬辉，高珊

(东北林业大学 工程技术学院，哈尔滨 150040)

基于RFID技术的高校快递网点运作流程优化

徐文豪，佟巍，赵晨辰，杨冬辉，高珊*

(东北林业大学 工程技术学院，哈尔滨 150040)

现针对高校快递网点效率和自动化程度低、运作流程粗糙等特点，本文以东北林业大学小麦公社为例，设计一套完整的高校快递网点优化方案。具体基于RFID技术、应用流程再造的思想和方法，对现有高校快递网点的操作流程和网点平面布局进行了进一步优化，为了验证这套优化方案的可行性，在新设计的快递网点运作模式的基础上，运用Flexsim仿真软件对整个操作流程进行了仿真模拟并进行了实验，实验结果证明：经过改进后的整个系统的分拣效率、自动化程度都得到了很大的提升，验证了这套优化方案的可行性。

高校快递；运作流程；RFID；流程再造；Flexsim仿真

0 引言

据统计数据显示，2012年国内网上购物平台交易规模1.26万亿元[1]，同期全国高校在校生达2 473.1万人，约占网购用户总人数的21.1%[2]，高校学生已逐渐成为网购的主要消费群体[3-5]，因此如何做好校园最后一公里的配送成为许多快递公司不容忽视的问题[6-8]。

RFID技术的运用增强了物流作业的准确性和快捷性，提高了服务质量，降低了成本，将商流、物流、信息流、资金流整合到一起，有效地解决了如今物流管理上的弊端[9-15]。而现如今顾客和市场需求多样以及多变，快递企业为在高校市场中提高自己的竞争力，对于企业原有业务流程的改造就成为能否减少成本、提高利润的关键因素[16-19]。因此，针对高校快递网点效率和自动化程度低等问题，本文以东北林业大学小麦公社为例，研究基于RFID技术、流程再造理论对高校快递网点操作流程和网点布局进行改进，并通过Flexsim软件对改进后的方案进行仿真模拟，旨在建立一种新型流程完整的和高效的快递网点，支持整合多家快递公司来进行分拣，以节约成本，避免延误派件，提高运作效率。

1 高校快递网点运作流程优化

1.1 高校快递网点现状分析

本文通过对东北林业大学里的多家快递公司，如小麦公社、圆通、中通，顺丰和韵达等校园快递网点进行走访和调研，发现存在如下共性问题。

(1)工作效率低。由于整个分拣过程主要是人工操作完成，难免产生人因效率低。由于人员的长时间工作，难免存放操作疏忽，产生寻物、待物等时间延迟；工作人员的注意力受到周围环境、人物的干扰以及自身工作疲劳，并不能完全做到准确且高效的完成分拣和配送的任务。

(2)有效空间小。高校快递网点形式基本为不超过20平方米的房间，在这样有限的空间里，摆放了货架、电子秤、包装箱、包装袋等许多分拣必须装置和物品。在货物量增大时，会经常存在摆放不下的现象，有些未被及时取走的快件也没有固定的存储区，容易导致错拣或漏拣，从而影响服务质量。

(3)自动化程度低。目前大部分网点的分拣主要靠人工完成，能够配备有自动化分拣、数据系统的高校快递点屈指可数，但高校快递在每日的快递总额中也占有着很大一部分比例。由此可见，多数快递公司还没有意识到高校市场的开拓与建设，究其原因应是高校快递市场份额的分散和利润的低下，而份额分散也正是产生利润低下的原因所在。

1.2 当前快递网点运作流程中存在的问题

目前，校园快递网点基本运作流程和相应的校园终端网点内布局分别如图1和图2所示。从该系统中不难发现，从“入库”到“签收”的中间过程完全依赖于人工完成。

图1 前运作流程Fig.1 Current working flow

图2 当前网点内布局Fig.2 Layout schematic of current terminal branch

首先，在签收环节，由工作人员对快件进行人工编号，通常是用马克笔在快件上写上编号，此种做法并不规范，而且需要记忆编号，一旦当快件量多时则容易混淆。

其次，在快件上架环节，由工作人员将快件摆放至货架，而分类标准一般是根据快件尺寸大小不同，将快件摆放至不同货架货位，这样的做法并不能在取件时快速定位快件，这也势必不利于员工的最后寻件、选件。

最后，在通知取件环节，部分公司工作人员是通过手机短信通知取件人，另一部分公司则是使用“快递达”之类的APP软件进行通知，这两种方法都不能将快件编号和货位进行统一，在寻件时仍然不能快速定位，在高峰期时快件积压会对工作人员产生负担，降低效率。

1.3 快递网点作业流程优化

基于东北林业大学快递网点普遍存在的问题，以提高效率和降低成本为目的，本文运用流程再造的思想，将自动化技术与RFID设备融入整个作业流程，自主设计了一套比较完整的操作流程以及全新的网点布局，以实现快递网点的业务重组和优化。其优化过程描述如下。

首先，针对入库过程进行优化。①由货车司机将快件摆放在门口的传送带上，入口安放固定RFID读写器；②快件随着传送带到达时，读写器进行自动扫描，读取信息并上传至电脑系统；③读写器未能识别信息的货物，则由工作人员使用手持终端进行识别；④系统记录快件信息并自动生成暂存储位序列号，序列号分别对应货架上的某一存储位，并在传送带前方设置自动打印机，打印编号粘贴于快件上方；同时，由计算机系统向已记录的电话号码自动发送取件信息及快件编号，通知取件。

然后，针对分拣过程进行优化。①传送带末尾安排工作人员按照快递的编号即可快速准确的分拣、摆放快件；②收件人取快件时，只需要说明快件编号，工作人员便可以快速的找到快件的存储位置；③收件人签字后留下快递单据按照公司名称分类，晚间盘点货物时再次扫描，更新货物状态，统一交还给快递公司；④如果有未及时取走的快件，应由工作人员将其重新编号，放至特殊的临时存储区内，在第二天重新通知取件人取件，或者联系公司退回。

校园网点终端优化后的流程图和小型快递配送网点平面布局分别如图3和图4所示。

图3 优化后的流程图Fig.3 Optimized working flow

图4 高校快递快递网点平面布局图Fig.4 Plane layout of University delivery branch

2 系统仿真与优化检验

2.1 系统仿真的步骤

基于以上优化后的校园网点终端操作流程和平面布局，应用Flexsim软件进行系统仿真，以检验优化效果。本文通过运用Flexsim系统仿真软件来建立仿真模型，模拟将自动化技术与RFID设备融入整个流程系统后的实际运行情况进行研究。由于离散事件系统仿真是由事件驱动，受随机事件影响，而物流配送中心也会受忙闲状态、人员安排、排队长度等变量影响，所以本文采用离散事件系统仿真。系统仿真主要步骤见表1。

表1 系统仿真的步骤

2.2 Flexsim仿真建模

2.2.1 仿真参数设定

通过走访和调研，每家快递公司每天到达东北林业大学校园的快件数量为200件左右，本文仿真模拟过程中取每家快递公司日到货量为220件，安排两家快递公司同时在卸货点1#和卸货点2#由司机进行卸车，并负责将快件放置到传送带上。考虑到快递寄取网点的场地大小和分拣员速率等因素的影响，设定环形输送带参数为总长27 m、宽0.5 m、输送速度为1 m/s。为了使快件通过RFID阅读器和标签打印机处理的时间足够充分，设定快件之间摆放间隔为至少1 m，分拣员和司机的行走速度为0.67 m/s，司机拿货时间需要计算在内，卸货点距离传送带约有2.5 m距离，设定司机装载时间最短为1 s，最长为3 s，均值为2 s，服从triangular(1，3，2)之间任取一值的三角函数。分拣员由于需要进行快件编码的检索，则设定装载时间最短为8 s，最长为10 s，均值为9 s的triangular(8，10，9)的三角函数。

2.2.2 仿真模型建立

根据以上配送网点平面布局图以及仿真参数设定内容，建立仿真模型如图5所示。

图5 仿真模型示意图Fig.5 The schematic diagram of simulation model

2.3 仿真实验

(1)第一次模拟，初步设定由2个操作员进行分拣进行仿真实验，可得出实验结果见表2。

经过数据统计可知，RFID阅读器设备的运行状态如图6所示。

图6中RFID设备的空载率为58.5%，可知司机的供货速度虽然大于分拣人员的速度，但却使RFID设备时常出于闲置空载状态，增加了成本。同时，暂存区积压了大量货物，本次模拟过程总用时3.6 h，在实际操作中并不适用，而分拣时间所占比例很大，所以考虑增加分拣员的数量再次进行实验。

表2 第一次仿真实验结果

图6 第一次仿真RFID设备运行状态Fig.6 The first time simulation for the operating status of RFID equipment

(2)第二次模拟，设置5个分拣员同时工作进行实验，结果见表3。

表3 第二次仿真实验结果

本次实验所得到的RFID设备运行状态如图7所示。

图7中设备的空载率为19.7%，相比第一次实验结果已大大减少。经过模拟数据统计可知标签打印机在分拣过程中的货物停留时间柱状图，如图8所示，从图8可知货物在标签打印机处平均停留时间约为10～15 s，但考虑打印机传送带所经过的时间，同样也会造成快件大量滞留，影响分拣。另外，总体消耗时间则大大减少至1.48 h，但对于整个快递网点的作业流程来说，仍然降低了总体效率。基于整体效率提高的原因，选择再次增加分拣人员，并且在打印机附近设置工作人员将滞留的快件送至暂存区。

图7 第二次仿真RFID设备运行状态Fig.7 The second time simulation for the operating status of the RFID equipment

图8 货物停留时间Fig.8 Stay time of the goods

(3)第三次模拟，设定增加2个分拣员，现共有7名。另增加一名工作人员负责将快件送入暂存区，得到结果见表4。经过统计，得到打印机处货物停留时间柱状图，如图9所示。从图9中可以看到，等待时间已经降至5～10 s，算上传送带输送时间，已经基本达到工作需求。

表4 第三次仿真实验结果

图9 第三次仿真货物停留时间Fig.9 The third time simulation for the stay time of the goods

(4)第四次模拟：

第三次模拟已经基本达到实际工作要求，但为了使实验结果更加准确和稳定，设定再次增加1个分拣员，现共有8名分拣员，经过实验得到结果见表5。从表5中可见，此时暂存区快件已经基本和卸车速度保持了平衡，可以达到在卸货的同时完成分拣，总用时0.67 h。图10为暂存区货物的停留时间柱状图，可以看出暂存区快件等待时间分布均匀，没有太多等待时间过长的情况发生。

表5 第四次仿真实验结果

图10 第四次仿真暂存区快件等待时间Fig.10 The fourth time simulation for the stay time of the working area goods

综上所述，基于节省人力成本的考虑，在物流淡季或者不太过忙碌的时间段可以选择第三种方案，而在快件到达的高峰期，如节假日等，为了节约时间，提升分拣效率则可以选择第四种方案。

3 结论

通过对学校周边快递网点的调研，可知一个高校快递网点每天分拣、搬运、通知取件人的时间在两个人完成的情况下都要花费3 h左右，如果将所有公司整合起来，业务量将大大增加，导致整体工作效率低下。本文的优化方案在物联网技术的基础上将RFID技术应用到整体运作流程之中，在新构建的运作模型下进行了仿真模拟，通过与传统运作流程模式对比发现，分拣的效率有了很大提高，若考虑如今高校快递的业务现状，安排快递车辆分批运作，可以在3 h以内完成所有快递公司的分拣工作，验证了它的可行性，结果证明改进后的系统效率有了很大改善。

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Colleges and Universities Express Terminal NetworkOptimization Based on RFID Technique

Xu Wenhao，Tong Wei，Zhao Chenchen，Yang Donghui，Gao Shan*

(College of Engineering and Technology，Northeast Forestry University，Harbin 150040)

With respect to the characteristics of low efficiency and low degree of automation in colleges express distribution branch，Northeast Forestry University was taken as example site to design an optimization plan through process reengineering to improve the existing express process based on the existing RFID technique.At the same time，the network layout was further optimized，and the feasibility of the study was verified through applying Flexsim software to simulate the whole process and make experiment gradually.The results showed that the efficiency of the optimized system had been greatly improved.

college and university express；terminal network；RFID；process reengineering；Flexsim simulation

2016-05-05

中央高校基本科研业务费专项资金(2572015CA02)；黑龙江省自然科学基金面上项目(C201403)

徐文豪，本科生。研究方向：物流工程。

*通信作者：高珊，博士，讲师。研究方向：物流系统优化。E-mail：gaoshan_2000@126.com

徐文豪，佟巍，赵晨辰，等. 基于RFID技术的高校快递终端网络优化[J].森林工程，2017，33(1)：92-96.

F 259

A

1001-005X(2017)01-0092-05