基于Flexsim的中小型超市补货优化方法
http://www.dylw.net/wuliuguanli/146311.html近十几年来，随着沃尔玛、家乐福等大型超市进军我国，大型连锁超市快速占据了大部分市场份额。虽然大型超市在大中型城市中发展迅速，但是中小型超市仍在人们的消费生活中扮演着重要角色。
中小型超市虽然相较大型连锁超市规模较小，但是经营种类丰富，超市货物周转率较高，因此如何在合适的时间点进行有效补货与进货，合理安排库存，降低成本和缺货率，使货架陈列丰满，提高顾客满意度是超市面临的重要问[第一论文网专业提供论文代写的服务，欢迎光临www. dylw.NET]题。对于大型连锁超市如沃尔玛普遍采用自动补货系统。自动补货系统是根据超市收银POS机扫描商品二维码的同时录入商品消耗信息，将信息汇总至配送中心，从而实现科学补货与订货，节约成本和人力资源。而便利店则是依靠店长经验手动补货。受资金、技术、经验等方面的制约，中小型超市不适宜像大型超市大规模引进计算机设备进行统计管理，也不适宜像便利店进行传统的手工管理，而给经营者带来许多困难。因此，通过建立超市仿真模型，对补货时间点进行优化对中小型超市具有重要的现实意义。
Flexsim是一个高效的可视化分析工具，使用Flexsim 可以对系统进行仿真，建立一个3D计算机模型。其具有可视性强，立体效果显著，便于调试，开放性强的特点，可以用更短的时间或者更低的成本解决中小型超市补货的问题。
1 数据调研与数据分析
以哈尔滨某中小型超市为例进行数据调研。
（1）确定顾客到达情况
将一天分为12个时间段，每小时为一段，调查了超市周一至周五每天不同时间段的顾客到达人数，在每个时间段以30分钟为单位调查了50组顾客到达数目的数据，得到统计表。
由频率分布直方图可看出顾客在不同时间段到达数目服从泊松分布。由于每个表中时间段到达率相似，所以用相同的泊松分布公式表示。而后利用极大似然估计法估计参数。表1中时间段内到达的顾客数服从λ=62.866的泊松分布，也就是说在该时段内顾客是按λ=62.866人/小时的泊松流到达的。同理，可得表2中时间段内到达的顾客数服从λ=88.520的泊松分布，表3中时间段到达的顾客数服从λ=103.741的泊松分布。
（2）确定调查商品品类
品类一：食品（以伊利优酸乳为例）；
品类二：电器产品（以聚能电池为例）；
品类三：生活用品（以维达卷纸为例）；
品类四：化妆品（以强生护手霜为例）。
（3）确定顾客购买商品概率：通过周一至周五数据调查，顾客在四种商品销售区购买该种商品的概率分别为20%、70%、50%、10%。
（4）收集补货数据：以四种商品为例，收集各品类商品的补货时间与补货量，如表4所示。
2 仿真建模过程
2.1 构建仿真模型布局
在建模时，通过对某中小超市的实际布局调查，进行模拟仿真，布局说明如下：
A区：品类四放置区，为化妆品区；
B区：品类一放置区，为食品区；
C区：品类三放置区，为日用品区；
D、E区：品类二放置区，为促销货架区；
F区：收银台区。
2.2 定义顾客流程
模型1中的对象为顾客，其运行流程如图2所示。模型运行时，在不同的时间段，按泊松分布产生不同数量的顾客，进入超市后，在每个路径分流节点产生的购物去向不同。在不同商品销售区根据商品的购买概率选取商品放入手推车，然后结账离开超市。
2.3 运行仿真模型
3 补货优化分析过程
3.1 仿真模型输出数据
3.2 各品类商品消耗量饼图
3.3 商品各时段消耗量直方图
3.4 补货分析优化
（1）根据各品类商品消耗量饼图，分析得超市对品类二和品类四的补货时间点是比较合适的。而对品类一和品类三不适合。
当同时段某类商品与其他商品消耗量比例较大，说明该时段中顾客主要集中在该类商品销售区，这时不宜对该类商品进行补货，否则会造成人员拥堵，影响顾客购物。同时段各类商品补货分析表如表8所示。
（2）根据商品各时段消耗量直方图，可以分析得出品类一和品类三的合理补货时间。
从直方图可得同一商品一天中补货预测模型，即通过该商品在不同时间段消耗量，分析其变化趋势，确定合理的补货时间点和补货量，从而进行有效补货。分析品类一的直方图，超市经营者应该在两个峰值的中间时间点即15：00～16：00和第二个峰值结束之后的时间点即20：00之后进行补货，这时顾客较少，而商品消耗量较大。补货量可以根据表7进行预测估计。分析品类三的直方图，超市经营者应该峰值开始之前的时间点即15：00～16：00进行补货。品类一和品类三的补货优化对比。
4 结束语
中小型超市在现今人们的生活中仍然发挥着重要的作用，而合理有效安排补货和进行库存管理，对超市管理者来说是必不可少的环节。利用Flexsim对中小型超市系统进行优化还有许多潜力可挖，如果充分运用到中小型超市的经营管理中，将会带来极大的经济效益。
参考文献：
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