최근 물류창고의 중요성이 높아지고 있는 가운데 소량 다빈도 및 빠른 납품에 대응하기 위해 피킹 프로세스 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 개별오더 피킹 정책이 사용되는 상황에서 오더를 피커에게 할당하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 피킹과 관련된 피킹 처리시간, 오더 접수후 경과 시간, 검수/패킹 작업대 상황, 피커 오류, 고객 중요도의 다섯 개의 속성을 동시에 고려한다. 각 속성에 대한 측정값의 단위가 동일하도록 긴급도라는 척도를 도입한다. 긴급도의 값이 클수록 할당 우선순위를 높게 설정한다. 제안한 알고리즘에서는 각 속성의 가중치를 변경함으로써 피킹시스템의 운영목표에 따라 할당 정책을 유연하게 조정할 수 있도록 하였다. 가상의 축소된 물류창고를 대상으로 시뮬레이션 실험을 수행한 결과 시스템 쓰루풋과 흐름시간 측면에서 우수한 성능을 보였다.
최근의 물류센터의 설계 및 운영에서 재고품목의 피킹-재보충(Picking and Replenishing)방법이 물류센터의 능력에 크게 영향을 미치고 있다. 본 연구는 물류센터의 최적운영을 고려한 저장설비의 능력산정을 위하여 피킹지역(Forward Area)과 저장지역(Reserve Area)을 동시에 고려한 저장설비의 능력산정모델 연구이다. 이를 위하여 물류센터 내의소 단위화물의 피킹지역과 대단위 보충 화물을 저장하는 재보충지역으로 구분하고 동일 운송설비로 피킹 및 재보충 방법에 따른 설비능력을 산정하기 위해 수리모델을 개발하고 AutoMod Simulator를 이용한 다양한 분석연구를 하였다. 그리고 이를 위한 전산프로그램을 개발하고 A냉장물류회사에 적용하여 저장시설의 능력산정결과를 보였다. 본 연구는 단위화물의 보관 및 판매를 위한 물류설비 계획에 활용될 수 있도록 보완 연구될 것이다.
현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,
4차 산업 혁명을 통해 산업 현장에서 수많은 작업들이 로봇을 이용한 자동화로 대체되고 있는 가운데, 물류 산업에서는 아직도 물건이나 화물을 피킹하고, 분류하는 과정에서 많은 인력이 동원된다. 이러한 것을 극복하기 위해 해외의 다양한 회사들이 피킹/분류 작업의 자동화를 위해 많은 연구를 하고 있다. 피킹/분류 시스템은 인력을 사용하는 과정에서 많은 인건비가 발생하고, 무거운 물건을 옮기다가 허리를 다치거나 중장비 운행 중 사고로 인해 인명 피해가 발생하기도 한다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 목적지 까지 라인 트레이서를 통해 이동하며, 원하는 물건을 적재 하도록 로봇 암을 적용한 '자동물류분류 시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며, 자동으로 지정된 검은 라인을 따라 이동하고, 어플리케이션을 통해 선택된 물건을 찾아가 적재하는 시스템이며, 원격으로 수동 조작 또한 가능하다.
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.
본 논문에서는 기존의 피킹 (Picking) 시스템이 가지는 인건비 문제와 유지보수 비용이 많이 드는 단점을 해결하기 위해 지그비 무선 통신을 이용한 피킹 시스템 설계 및 구현방법을 제안한다. 지그비 (Zigbee)를 이용한 신뢰성 있는 데이터 전송을 하기 위해 멀티 라우터 기반 스타-트리 토폴로지를 기본 라우팅 토폴로지로 설정하고 이를 위한 ID 설정 방법과 데이터 송수신 방법에 대해 정의하였다. 실험을 통해 멀티 라우터 기반 피킹 시스템의 데이터 전송 성공률이 최대 20% 더 높다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 초광대역증폭기를 설계하고자 GaAs MESFET 소신호 동가회로에 인덕터 피킹소자를 첨가하여 캐패시턴스의 영향을 감소시키는 주파수 피킹현상에 대하여 분석하였다. GaAs MESFET의 소신호 둥가회로의 전달함수로 부터 인턱터 피킹소자의 최적값을 유도하였으며, 매 우 균일이득을 갖는 귀환증폭모듈을 실현하였다. 실 주파수법에 의하여 입력과 출력단의 엄피던스정합회로를 설계하여 초광대역 마이크로파증폭기를 구현하였으며 컴퓨터 시률레이션에 의하여 셜계된 증폭기의 이득의 오차는 O.lGHz-12GHz에서 O.56dB의 매우 균일한 이득을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 물체를 집기(picking) 위해 필요한 깊이 값을 특수카메라인 리얼센스를 사용하여 받아와서 2D 카메라로는 하지 못하는 로봇 팔 피킹 시스템을 구현하였다. 객체 인식은 텐서플로우 객체 검출 라이브러리를 사용하여 정확도를 높였고, ROS 기반의 rviz, moveit, gazebo 등의 패키지를 사용하여 아두이노와 통신하며 로봇팔 하드웨어로 인식된 객체를 피킹하는 시스템을 구현하였다.
터널탐사의 탄성파 자료처리 기법에는 주시 토모그램 방법이 많이 이용되어 왔다. 현장자료는 이론 자료와는 달리 파동원과 수신기의 거리 증가에 따른 도착 시간의 차이가 작기 때문에, 피킹과 같은 작은 오차에도 계산 결과는 큰 오류를 범할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복할 수 있는 진폭법과 오차 토모그램 방법을 시도하였으며, 앞으로 현장 자료 처리에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
e커머스 풀필먼트 비즈니스에서 수요예측은 매우 중요하다. 이는 고객의 온라인 주문정보를 바탕으로 풀필먼트 창고 내에서의 적정 피킹, 패킹 인력과 배송을 위한 차량의 적정규모도 산정하여 관련 비용 및 자원들 관리에 활용되기 때문이다. 특히 예측결과에 따라 인력 운영비용 및 배송에도 영향을 미치기 때문에 그 중요성이 날이 갈수록 커지고 있는 상황이다. 이런 이유로 e커머스 풀필먼트 비즈니스에 활용하기 위한 특화된 수요예측 방법이 필요하다. 본 연구에서 제안하는 멀티 조합 수요예측 기술은 풀필먼트 비즈니스에 가장 중요한 요소인 피킹과 패킹을 위한 적정 작업 인력 확보를 하고 이를 통해 안정적인 상품 출고가 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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