仓储中心作为面向多品种、小批量订单处理的人工拣选中心,集商品保管、包装、订单拣选与复核打包于一体,具有作业灵活、柔性高的特点。目前对人工拣选仓库中人员作业优化分配的研究还不够完善,需进一步对影响仓储运作效率的订单量和人员产能进行深入研究。本文应用仿真模拟方法优化订单预测模型,设计合理的作业任务分配策略,以提高作业人员产能,这对于提升仓储中心作业效率,降低企业运作成本具有理论与现实意义。本文的主要研究内容如下:(1)建立仓储中心仿真模型,分析模型中存在的瓶颈问题。以某电商企业仓储中心为研究对象,针对仓储中心运营存在的人员与作业分配失衡等问题,应用C++和Flexsim脚本语言设计程序构建仓储中心仿真模型。通过分析拣选人员在不同行走路径、拣选作业模式以及货架区作业时人员的运动状态,确定影响作业效率的瓶颈问题,有利于优化拣选效率,避免由人员空载带来的仓储作业浪费。(2)对作业人员任务分配进行灵敏度分析,优化仓储中心人员产能。对同区拣选任务分配问题,通过研究模型中拣选员有效行走占比的变化浮动,进一步优化直线行走、最大间隔行走以及S行走路线下任务分配策略。对混区作业拣选任务分配问题,建立以拣选员满载行走和取货为变量的灵敏度分析模型,并提出采用蒙特卡洛法对模型仿真求解。多次灵敏度仿真分析结果表明缩短人员行走距离可优化资源配置,且该方法操作简单,可靠性高。同时,以仓储中心某时期均单数为研究对象,应用仿真模型模拟复核台作业,统计复核人员单位产出和复核拥堵率,得到不同均单规模下复核台有效作业人员配置,实现复核环节人员动态调度。(3)预测仓储中心产能需求,优化人员配置。本文针对未来订单促销事件的不确定性,分别建立了季节指数的极值预测模型、分段概率模型预测产能,利用蒙特卡洛法对模型中季节变量进行概率仿真和优化。通过算例对比,证明此方法具有精度高,鲁棒性强的优点。最后,以预测订单量和优化后作业人员产能为基础,建立产销均衡下仿真模型,利用Crystal Ball软件对模型进行仿真分析,优化人员作业配置,为仓储中心人员调度提供决策信息。