• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.9
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• pp.281-288
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• 2022

AGVs are often used in industrial applications to transport heavy materials around a large industrial building, such as factories or warehouses. In particular, in fulfillment centers their usefulness is maximized for automation. To increase productivity in warehouses such as fulfillment centers, sophisticated path planning of AGVs is required. We propose a scheme that can be applied to QMIX, a popular cooperative MARL algorithm. The performance was measured with three metrics in several fulfillment center layouts, and the results are presented through comparison with the performance of the existing QMIX. Additionally, we visualize the transport paths of trained AGVs for a visible analysis of the behavior patterns of the AGVs as heat maps.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.49-55
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• 2000

고객들의 주문에 대하여 오더픽킹을 수행하여 출하하는 물류센터에서는 매일 여러 공급사로부터의 다양한 입고물량이 창고 내에서 신속, 정확하게 주문에 따라 고객별로 픽킹되어 출하트럭에 상차되어야 한다. 이때 인테리어 가구류를 취급하는 물류센터의 경우에는 출하팔렛에 적재시 특정한 품목순서에 따라 적재해야 하는 제약조건 때문에 이를 위한 팔렛 재처리 작업이 필요하게 된다. 본 논문은 Closed Loop형 궤도상을 움직이는 대차시스템을 이용해 픽킹을 수행하는 크로스도킹 물류센터에서 이러한 팔렛 재처리작업과 픽킹작업을 포함한 운영정책들의 성과를 컴퓨터 시뮬레이션으로 평가, 분석한다.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.37-47
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• 2001

분산형 공급체인(Supply Chain) 시스템에서 각 기업체의 주문처리 과정에서의 지연은 시스템에게 많은 비용을 발생시키게 된다. 이러한 물질과 정보의 흐름을 효과적으로 관리하는 것이 바로 공급체인관리(SCM: Supply Chain Management)의 기본적인 목적이다. 또한, 항시 존재하는 정보의 지연이 공급체인 내의 여러 기업에 주는 영향이나 SCM에 미치는 효과는 매우 크다. 소매업, 도매업, 물류센터, 제조공장 등으로 이어지는 공급체인에서 정보시스템의 개선 등으로 주문처리 과정이 단축되면 분산형 시스템에서 각 디비젼의 재고량과 비용 면에서 얼마만큼의 변화가 있는지는 연구해 볼 필요가 있다. 이 논문에서는 공급체인 전체를 하나의 통합된 개체로 보고 이를 최적화하고자 하는 경영 방식인 SCM(Supply Chain Management)에서 기업들의 재고변화와 비용 면에서 주문처리 지체가 얼마만큼의 영향이 있는지 알아보며, 두 가지의 정보지연 개선 방안을 가지고 시나리오를 설정하여 30주의 고객 수요를 가지고 실험분석을 한다. 그것을 통해서 SCM(Supply Chain Management)의 비용최소화 전략 수립에 밑바탕이 되는 대안들을 연구결과로 제안한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.26 no.1
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• pp.67-78
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• 2021

The number of domestic e-commerce transactions has been breaking its own record by an annual average growth rate of over 20% based on volume for the past 5 years. Due to the rapid increase in e-commerce market, retail companies that have difficulty meeting consumers in person are in fierce competition to take the lead in the last mile service, which is the only point of contact with customers. Especially in the delivery area, where competition is most intense, the role of the fulfillment center is very important for service differentiation. It must be capable of fast product preparation ordered by consumers in accordance with the delivery service level. This study focuses on the order picking system for rapid order processing in the fulfillment center as an alternative for companies to gain competitive advantage in the e-commerce market. A mixed integer programming model was developed and implemented to optimize the stock replenishment in order picking facilities. The effectiveness was scientifically and objectively verified by simulation using the actual operation process and data.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.149-163
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• 2023

Due to the continuous growth of the E-commerce market, the volume of orders that fulfillment centers have to process has increased, and various customer requirements have increased the complexity of order processing. Along with this trend, the operational efficiency of fulfillment centers due to increased labor costs is becoming more important from a corporate management perspective. Using historical performance data as training data, this study focused on real-time box recommendations applicable to packaging areas during fulfillment center shipping. Four types of data, such as product information, order information, packaging information, and delivery information, were applied to the machine learning model through pre-processing and feature-engineering processes. As an input vector, three characteristics were used as product specification information: width, length, and height, the characteristics of the input vector were extracted through a feature engineering process that converts product information from real numbers to an integer system for each section. As a result of comparing the performance of each model, it was confirmed that when the Gradient Boosting model was applied, the prediction was performed with the highest accuracy at 95.2% when the product specification information was converted into integers in 21 sections. This study proposes a machine learning model as a way to reduce the increase in costs and inefficiency of box packaging time caused by incorrect box selection in the fulfillment center, and also proposes a feature engineering method to effectively extract the characteristics of product specification information.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.1424-1427
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• 2012

실제 물류현장은 기업들마다 서로 다른 방식으로 운영되고 있으며 이 과정에서 물류 참여자들 간에 정보공유는 원활히 이루어지지 못하고 있다. 따라서 물류업무처리 과정에서 문제가 발생했다 하더라도 원인 파악이 쉽지 않아 신속한 처리가 이루어지지 않고 있다. 본 논문은 공급망의 나타날 수 있는 물류정보 오류에 대한 연구로서 물류정보와 물류정보 오류에 대해 설명하고 있으며 이를 시스템상에서 표현 할 수 있도록 구체적인 항목들에 대해 제시하고 있다. 물류정보 오류는 주문정보, 운송정보, 실물정보로 구분하여 기술하였으며 개별 상품단위로 표현할 수 있도록 세분화 하였다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.11a
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• pp.151-156
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• 1999

물류관리는 기술의 발전과 깊은 관련을 맺고 있다. 정보처리 전산화 및 자동화된 물류설비의 발전은 개별기업의 물류활동을 더욱 원할 하게 수행할 수 있도록 해 주고 있다. 특히 한창 피어나고 있는 전자상거래는 기존의 상품구매과 정과는 달리 원거리에서 인터넷을 통하여 주문이 되기 때문에 기업은 전자상거래 환경에 맞는 대 고객서비스 방향 설정과 물류활동을 새로운 차원에서 관리해야 할 것이다 최근 CALS와 더불어 최종 고객의 요구를 충족시키기 위하여 공급자에서 부터 최종 고객에게 이르기까지의 공급체계(Supply Chain)내의 각 기업간에 긴밀한 협조를 통해 공급체계 전체 물류의 최적화를 위한 공금체계관리(Supply Chain Management)에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 여전히 사용자의 요구에 부응하는 서비스가 제대로 이루어지지 않는 상황에서 지속적인 성장을 위해서는 전자상거래 쇼핑몰은 택배 회사와 연계하여 GPS등의 기술을 이용한 화물운송정보체계(CVO : Commercialvehicleoperationsystem)를 활용하여 공동배달정보망을 추축해서, 배달추적이 가능하고 신속 정확한 수배송계획을 효율적으로 처리하도록 해야 할 것이다. 이러한 토다 나은 서비스를 위해 본 논문에서는 GPS, GIS를 연계한 물류 모니터링 시스템의 프로토타입에 대하여 설명한다 개발한 프로토타입은 GIS와 GPS를 바탕으로 이동체와 무선 데이터 통신을 이용하여 이동체의 위치를 센터에서 관리학 수 있도록 한 시스템이다. 또한 자바를 기반으로 개발되어 고객이 웹을 통해 자신의 물건의 위치를 파악 할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다. 전자상거래가 활성화됨에 따라 고객은 원거리에서 인터넷으로 주문처리하고, 신속 안전한 배달을 기대한다. 더불어 고객은 현재 자신의 물건이 배달되는 경로를 알고싶어 한다. 웹을 통해 물건을 주문한 고객이 자신이 물건의 배달 상황을 웹에서 모니터링 한다면 기업은 고객으로 공간적인 제약으로 인한 불신을 불식시키는 신뢰감을 주게 된다. 이러한 고객서비스 향상과 물류비용 절감은 사이버 쇼핑몰이 전국 어디서나 우리의 안방에서 자연스럽게 점할 수 있는 상황을 만들 것이다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.30 no.4
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• pp.7-9
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• 1993

본 연구의 최종 목표는 선박의 주문, 설계, 생산, 관리에 이르기까지 조선의 전체 공정에 필요한 제반 정보를 정보의 생성과 전달과정의 자동화에 중점을 두어 일원적으로 관리하고 일관되게 처리하는 컴퓨터 통합 선박설계·생산 일관시스템 개발에 있다. 본 연구사업은 1988년 6월부터 과기처의 국책연구사업의 일환으로 선박해양공학연구센터가 주관하여 현대중공업, 대우조선, 삼성중공업, 한진중공업 등 4개 조선소, 서울대 등 7개 대학, 선급기술연구소 및 조선학회와 공 동으로 수행하고 있으며 본 글에는 4차년도('92. 8∼'93. 8) 연구결과를 수록하였다'1'.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1725-1733
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• 2012

This paper describes the design and implementation of a 3-tiered proxy driving system utilizing smartphones. This system provides customers with a convenient request facility, and enables proxy drivers to provide a prompt service based on customer's location information. Implemented system supports two methods such as the existing phone-call and the online requesting method using smartphones. Performance analysis shows that the higher the ratio of online requests, the greater the effect of decreasing of phone jockey's workloads and the reduction of request processing time through the automation of receipt and processing. From a proxy driver company's standpoint, this system minimizes the increase of phone jockeys, and improves customer satisfaction through good service quality. This system also helps the company reduce the cost and increase the market share.

• The Journal of Bigdata
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• v.6 no.2
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• pp.17-28
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• 2021

Current development of technologies related to 4^th industrial revolution and the pandemic of COVID-19 lead the rapid expansion of e-marketplace. The level of competition among several companies gets increased by introducing different strategies. To cope with the current change in the market and satisfy the customers who request the better delivery service, the new concept, fulfillment, has been introduced. It makes the leadtime of process from order picking to delivery reduced and the efficiency improved. Still, the efficiency of operation in fulfillment centers constrains the service level of the entire delivery process. In order to solve this problem, several different approaches for demand forecasting and coordinating supplies using Bigdata, IoT and AI, which there exists the trivial limitations. Because it requires the most lead time for operation and leads the inefficiency the process from picking to packing the ordered items, the logistics service providers should try to automate this procedure. In this research, it has been proposed to develop the efficient plans to automate the process to move the ordered items from the location where it stores to stage for packing using AGV and AMR. The efficiency of automated devices depends on the number of items and total number of devices based on the demand. Therefore, the result of simulation based on several different scenarios has been analyzed. From the result of simulation, it is possible to identify the several factors which should be concerned for introducing the automated devices in the fulfillment centers. Also, it can be referred to make the optimal decisions based on the efficiency metrics.