基于Flexsim的中小型超市补货优化研究
作者：袁紫微 李洋
来源：《物流科技》2014年第10期
        摘 要：文章根据对某中小型超市调研收集的数据，进行数据分析。利用Flexsim软件根据数据模型建立仿真模型，运行后输出不同商品同一时段消耗数据和同一商品一天中不同时段消耗数据。通过数图分析法研究超市商品的消耗趋势，确定合理的补货时间点和补货量，从而对已有的超市补货系统进行优化。
        关键词：Flexsim；中小型超市；仿真；补货优化
        中图分类号：F253 文献标识码：A
        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。
        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[1]
，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[2]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[3]。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频率分布直方图和条形图的区别所示。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：
        [1] 高晓虹. 中小型超市发展模式的研究[J]. 森林工程，2011，27（4）：82-85.
        [2] 梁春梅. 连锁超市POS补货系统实证分析[J]. 山东商业职业技术学院学报，2009，9（2）：12-16.
        [3] 宛剑业，王云鹏，张忠钢. 大型超市包装类食品区商品陈列规划与仿真[J]. 物流技术，2009（3）：63-66.

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