DOI QR코드

DOI QR Code

창고의 복도형 오더 피킹 시스템의 'Golden Zone' 운영과 경로 최적화 알고리즘 효과 비교

An Evaluation of Routing Methods and the Golden Zone Effect in the Warehouses Order Picking System

  • 이진 (고려대학교 산업경영공학부) ;
  • 이용대 (현대모비스 경영혁신실) ;
  • 김승권 (고려대학교 산업경영공학부)
  • 투고 : 2011.03.24
  • 심사 : 2011.06.07
  • 발행 : 2011.06.30

초록

자동차 보수용 부품 창고 운영에서 오더 피킹 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업이다. 자동차 보수용 부품 창고는 수십만 품목을 저정하고 있는데, 일반적으로 파레토의 80대 20의 법칙과 같이 저장된 품목의 20%가 80%의 물동량을 일으키고 있다. 이를 효율적으로 운영하기 위하여 고순환 품목은 불출장 근처에 배치하여 운영 효율을 높이게 되는데, 불출장 근처의 고순환 품목 저장 공간을 Golden Zone이라 한다. 오더 피킹 경로를 효율적으로 결정하는 것은 생산성 및 인건비와 직접적인 연관 관계가 있다. 하지만 많은 기업에서는 단순한 방법론을 적용하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 기존의 오더 피킹 휴리스틱 및 경로 최적화 알고리즘을 현실적으로 적용하면 어떤 효과를 얻을 수 있는지 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 특히 Golden Zone 운영이 오더 피킹 작업의 생산성에 미치는 영향을 각 경로 최적화 알고리즘과 같이 비교 분석하였다. 분석 결과 최적화 알고리즘은 가장 단순한 방법론 대비 최소 17.2%의 개선 효과 기대할 수 있으며 Golden Zone 운영은 어떤 경로 최적화 알고리즘을 적용하더라도 효과적임을 확인하였다.

Order picking in automotive service parts warehouses is considered to be the most labor-intensive operation. Such warehouses contain hundreds of thousands of items, but normally 20% of products contribute to about 80% of turnover according to Pareto's 80-20 principle. Therefore most fast moving items are located near an outbound area which is called the "Golden Zone". Order picking routing efficiency is related to productivity and labor cost. However, most companies use simple methods. In this paper, we describe a series of computational experiments over a set of test cases where, we compared various previously existing routing heuristics to an optimal algorithm. We focus on examining the influence of the golden zone on the performance and selection of routing methods. The results obtained show that the optimal routing method increases the productivity at least 17.2%, and all the routing methods have better performance as the pick up rate from the golden zone increases.

키워드

참고문헌

  1. De Koster, R., Tho Le-Duc and Roodbergen, K.J. (2007), "Design and control of warehouse order picking: A literature review", European Journal of Operational Research. vol. 182, pp. 481-501. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.07.009
  2. Ratliff, H. D. and Rosenthal, A. S. (1983), "Order picking in a rectangular warehouse: A solvable case of the traveling salesman problem", Operations Research, vol. 31, no. 3, pp. 507-521. https://doi.org/10.1287/opre.31.3.507
  3. Petersen II, C. G.and Roger, W. S. (1999), "An evaluation of routing and volume-based storage policies in an order picking operation", Decision Sciences, vol. 30, no. 2, pp. 481-501. https://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1999.tb01619.x
  4. De Koster, R., Van der Poort, E.S., (1998). "Routing orderpickers in a warehouse: A comparison between optimal and heuristic solutions.", IIE Transactions vol. 30, pp. 469-480. https://doi.org/10.1080/07408179808966487
  5. Hall, R.W.H. (1993) "Distance approximations for routing manual pickers in a warehouse.", IIE Transactions, vol. 25, pp. 76-87. https://doi.org/10.1080/07408179308964306
  6. Roodbergen, K.J. and de Koster, R. (2001a), "Routing order pickers in a warehouse with a middle aisle", European Journal of Operational Research, vol. 133, no. 1, pp. 32-43. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(00)00177-6
  7. Petersen II, C. G. (1997), "An evaluation of order picking routing policies", International Journal of Operations & Production Management, vol. 17, no. 11, pp. 1098-1111. https://doi.org/10.1108/01443579710177860
  8. Roodbergen, K.J. and de Koster, R. (2001b), "Routing methods for warehouses with multiple cross aisles", International Journal of Production Research, vol. 39, no. 9, pp. 1865-1883. https://doi.org/10.1080/00207540110028128
  9. Vaughan, T. S., and Petersen, C. G., (1999), "The effect of warehouse cross aisles on order picking efficiency". International Journal of Production Research, vol. 37, no. 4, 881-897. https://doi.org/10.1080/002075499191580
  10. Hoyoung Jang and Kyungil Choe, (2009), "A graph optimization algorithm for optimal routing in an aisle-based order picking system", Journal of the Korean Society of Supply Chain Management, vol. 9, no 2, pp. 155-163.

피인용 문헌

  1. Warehouse Picking Efficiency influence Analysis of Product location by Delivery Frequency vol.16, pp.3, 2014, https://doi.org/10.12812/ksms.2014.16.3.363