전자가격라벨(ESL)은 상품진열대에 부착되어 있는 종이가격라벨의 대체재로서 오프라인 소매매장의 혁신을 선도할 유통 IoT 인프라로 주목받고 있다. 일반적으로 대체재 성격의 제품도입 시 기업은 기존 제품 대비 투자비용의 효율성이나 운영비용 절감 등의 재무적 요인을 우선적으로 고려하는 경향이 있다. 그러나 의사결정과정에서 재무적 요인만 고려할 경우 기업전략과 연결된 다양한 가치와 이해관계자들의 요구사항을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 전자가격라벨과 같은 IoT 인프라의 도입 의사결정과정에서 고려해야 할 평가요인들에 관해 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 프로세스, 성장)을 기반으로 8개 평가항목(투자비용, 운영비용, 품질수준, 고객관리, 업무효율성, 유지보수, 기능확장성, 매장이미지)을 선정하고, AHP(분석적 계층 프로세스)를 사용하여 국내 중소형 슈퍼마켓의 직원들을 대상으로 평가항목의 우선도를 측정하였다. 연구의 결과로 가격라벨의 대안 채택을 위한 평가항목 중에서 고객, 학습과 성장, 내부 비즈니스 프로세스, 재무관점 순으로 우선도가 산출되었고, 전자가격라벨이 종이가격라벨보다 높은 중요도로 지지되었다. 대부분의 선행연구에서 재무관점의 평가항목들의 우선도가 높았던 것과 달리 학습과 성장, 고객관점의 평가항목들이 상대적으로 높게 나타났고, 특히 직군별, 가격라벨 교체업무 연관 여부에 의해 구분된 응답자 그룹들 간에 8개 세부평가 항목들의 우선도가 다르게 나타났다. 이러한 결과는 ESL의 도입을 고려하는 기업(유통매장)과 ESL을 공급하는 기업(제조사 및 서비스 사업자) 모두에게 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
4차 산업 혁명이 대두되면서 IoT 기술을 제조 공정에 적용하여 제품을 출시하려는 시도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 우리나라 중소기업 중 제조업을 중심으로 IoT 장치를 손쉽게 적용하여 사용할 수 있는 해쉬 체인기반의 IoT 인증 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 제조업 환경에 적합한 IoT 장치를 설치한 업체를 선별하여 전체 제조 공정 중 제품 정보와 출시 정보를 효율적으로 수집 보관 관리 처리 할 수 있도록 IoT 장치 간 연계를 유지하는 것을 목적으로 한다. 또한, 제안 기법은 IoT 장치의 인증 정보를 해쉬 체인을 기반으로 구축하였기 때문에 추가적인 암 복호 암호 알고리즘이 필요없는 것이 특징이다. 성능평가 결과, 제안 기법은 IoT 장치를 적용 유 무에따라 제조 프로세스의 효율성이 18.5% 향상되었고, IoT 장치를 부착한 제조 공정의 업무 처리가 평균 20.1% 단축되었다. 또한, 제조 공정에 투입된 인력 감축 비용이 평균 30.7% 감소되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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