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.
물류의 증가로 생산된 제품이 소비자에게 전달되기 전 저장하는 제품 창고의 운영과 유지는 제품원가의 큰 부분을 차지하게 되었다. 취급작업 횟수의 감소, 신속한 출고 작업, 제품의 효율적 관리를 위해 저장설비의 설치, 저장 공간의 추가 확보 등의 시설 투자 방법으로도 이런 문제를 해결 할 수 있지만 기존 저장 공간을 최대한 활용함으로써 취급작업 수를 줄일 수 있다. 저장시설 내에서의 운영방법에는 여러 가지가 있겠지만 저장 공간의 제약이 있기 때문에 제품을 겹쳐 쌓아야 하고 그 경우 반드시 재취급을 고려해야 한다. 재취급 문제는 창고의 취급 효율을 결정 짓는 가장 중요한 문제이다. 따라서 창고의 운영 효율을 높이기 위해서는 재취급을 최소화할 수 있는 방법을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 기대 재취급을 최소화하는 혼적결정 문제를 다루고자 한다. 혼적결정을 위한 최적화 모형을 제시하였고 해를 구하기 위한 유전자 알고리즘을 제시하였다.
본 논문에서는 다양한 시장 요구사항에 따른 공간적 효율성과 유연한 관리 시스템이 내장된 스마트 적재창고를 제안한다. 적재창고는 공간 활동의 최적화를 요구하는 동시에 높은 수준의 비용 효율성을 갖추어야 한다. 그리고 자동화된 애플리케이션이 기존 창고 및 공급만 운영보다 중요하며 스마트 팩초리와 연계하여 부품 재고파악과 입출고를 효율적으로 담당해야 한다. 본 논문에서는 수직강성을 최대 300kg를 견딜 수 있는 수직형 자동적재창고를 구현한다. 연구의 결과는 스마트팩토리 등의 자동화 장비 구축을 통한 생산성 향상에 도움이 될 것으로 사료된다.
물류의 증가로 생산된 제품이 소비자에게 전달되기 전 저장하는 제품 창고의 운영과 유지는 제품원가의 큰 부분을 차지하게 되었다. 취급작업 횟수의 감소, 신속한 출고 작업, 제품의 효율적 관리를 위해 저장설비의 설치, 저장 공간의 추가 확보 등의 시설 투자 방법으로도 이런 문제를 해결 할 수 있지만 기존 저장 공간을 최대한 활용함으로써 취급작업 수를 줄일 수 있다. 저장시설 내에서의 운영방법에는 여러 가지가 있겠지만 저장 공간의 제약이 있기 때문에 제품을 겹쳐 쌓아야 하고 그 경우 반드시 재취급을 고려해야 한다. 재취급 문제는 창고의 취급 효율을 결정짓는 가장 중요한 문제이다. 따라서 창고의 운영 효율을 높이기 위해서는 재취급을 최소화할 수 있는 방법을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 기대 재취급을 최소화하는 혼적결정 문제를 다루고자 한다. 혼적결정을 위한 최적화 모형을 제시하였고 해를 구하기 위한 유전자 알고리즘을 제시하였다. 이 연구결과는 컨테이너 터미널을 포함하여 재취급이 발생할 수 있는 창고의 운영에 활용될 수 있다.
최근의 자동물류센터는 자동창고(ASRS)와 자동주행대차(AGV)를 중심으로 각종 컨베이어시스템과 운반장치 등으로 구성되면서 매우 복잡한 시스템 형태를 갖게 되었다. 이러한 시스템의 복잡성에 기인하여 시스템 설계과정에서의 정확한 운영 수행도 파악을 위해서는 많은 종류의 설계변수들이 고려되어야 한다. 물류센터 설계에서 고려해야할 일반적인 설계 변수로는 보관설비 및 운반설비의 사양과 여러 가지 시스템 운영 규칙, 보관영역이나 보관물의 형태 등이 있다. 이 논문에서는 자동화물류센터에 대하여 시뮬레이션 실험과 반응표면모델을 이용하여 메타모델을 만들고 이를 통하여 설계변수들을 최적화하는 효율적인 방법에 대하여 소개 하고자 한다. 정확하게 정의된 시뮬레이션 기반의 메타모델은 시스템 함수의 근사적 표현으로서 수리적 계산을 통해 신속한 설계변수 최적화를 가능하게 한다. 이 논문에서 제시한 접근 방법은 자동물류센터와 같은 복잡한 물류 시스템의 설계 단계에서 시뮬레이션의 설계 참여도를 극대화시키고 최종 설계의 정확도를 향상시키는데 기여 할 것이다.
최근 B2B 전자상거래 확산에 따른 물류문제를 해결하고 오프라인 물류와의 차별화롤 시도하기 위한 목적으로 다양한 물류측면의 대안이 제시되고 있다. 먼저 물류산업 자체의 e-business화를 추진함으로 기존 물류체계에서의 고비용 문제, 책임 소재가 불분명한 서비스 문제를 해결하고 운송정보의 실시간 제공을 통한 발주자, 화주자 간의 긴밀한 커뮤니케이션 형성과 해외시장을 겨냥한 글로벌 물류체계를 구축해야 한다. 다음으로 물류업종의 지나친 세분화, 기존 물류업체의 영세성과 혁신마인드의 부족, 그에 따른 제조 유통업체의 경쟁적 자가물류 확충의 악순환으로 제3자 물류시장 성장기반이 제한되어 오는 등 구조적인 문제점을 극복하기 위하여 주요 운송업체가 영세한 화주나 창고관리 위탁업무까지 대행하여 주는 지금까지의 제3자 물류 체제에서 대기업이 물류시장에 새롭게 진출하면서 사이버 물류시스템을 기반으로 기존 주요 운송업계와 VAN 사업자가 장악하고 있는 물류정보 서비스를 주도하는 제4자 물류체제로의 전환이 요구된다. 왜냐하면, SCM과 전자상거래 환경 하에서는 공급 망 내의 물류를 최적화하여 기업의 경쟁력을 강화하기 위해서 기능적 아웃소싱의 단계를 거쳐 물류기능의 통합과 운영의 자율권이 증대, 전체적인 공급연쇄 솔루션을 제공하는 서비스 제공자와 함께 기업의 경영자원, 능력, 기술을 관리하고 결합하는 공급연쇄 통합자로서 제4자 물류가 필요하기 때문이다. 이와 같은 제4자 물류체제가 본격 형성될 경우 물류정보와 인프라가 복잡하게 업혀있는 기존 물류산업이 재편되고, 특화된 물류솔루션을 바탕으로 한 산업별 물류체제 구축이 가속화될 것으로 예견되며, 일반기업 입장에서 물류부문의 아웃소싱이 촉진되어 물류산업기반이 확충될 수 있을 것이다.
이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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