Large warehouses are building automation systems to increase efficiency. However, small warehouses, military bases, and local stores are unable to introduce automated logistics systems due to lack of space and budget, and are handling tasks manually, failing to improve efficiency. To solve this problem, this study designed small loading and unloading equipment that can be mounted on transportation vehicles. The equipment can be controlled remotely and is automatically controlled from the point where pallets loaded with cargo are visible using real-time video from an attached camera. Cargo recognition and control command generation for automatic control are achieved through a newly designed deep learning model. This model is designed to be optimized for loading and unloading equipment and mission environments based on the YOLOv3 structure. The trained model recognized 10 types of palettes with different shapes and colors with an average accuracy of 100% and estimated the state with an accuracy of 99.47%. In addition, control commands were created to insert forks into pallets without failure in 14 scenarios assuming actual loading and unloading situations.
With the proliferation of smart devices, applications under ubiquitous environment must provide transparent access to computer resources. However, existing u-Logistics systems can not properly react on such requirements, because the status information of objects is input only in fixed milestones by system's operators. In this paper, we introduce an event notification service suitable for u-Logistics environment. The system is based on RFID infrastructure and provides real-time tracking by combining the event of objects with location information received from GPS satellites. The system also provides a graphical user interface based on a state/transition approach, making it easy that clients facilitate definition of profile, and uses XML structure to more easily represent and exchange events.
The cost and customer service level of a logistics system depend primarily on the system design of the physical supply system and physical distribution system. The study presents the mathematical model and a huristic solution method of a combined location - vehicle routing problem(LVRP). In LVRP the objective is to determine the number and location of the distribution centers, the allocation of customers to distribution centers, and the vehicle delivery routes, so as to minimize the logistics total cost and satisfy the customer.
As facing the rapid advance of information technologies, the postal service is required to have capabilities of real-time logistics characterized by collaboration, ubiquity and intelligence which are necessary to the organizational management. In this study we discuss the design of the next generation information system based on real-time enterprise strategy to achieve real-time integrity and upgrade of postal information system. After briefly addressing the issues on developing information system and current situation, we provide the design direction and the framework of the to-be system. We develop detailed specification of each subsystem and provide an operational scenario. We believe when this framework is put into use, it can contribute to competitive performance by giving the integrity and consistency in implementing information systems of the Korea Postal Service.
Purpose - In general, large companies have larger organizations, funds, and systems to provide more effective and efficient services in the market. However, development needs to support the livelihood of ordinary citizens who work for small businesses as well. This research suggests that a new distribution channel, called a "foothold style Kosa mart," that cooperates jointly with a distribution center and a large discount mart can provide direct solutions to small and mid-size distributors. This new distribution channel can achieve a limited type of "Nadle shop (small supermarket) foster project" related to building a joint distribution center and improvement in wholesale supply. Research design, data, and methodology - Data about the Korea distribution situation, the Nadle stores, and the logistics centers were collected from literature, Statistics Korea, journals, and reports. Specifically, we investigated information about Kosa Mart and Nadle stores. We focused on the redesign of the distribution center for the Nadle store. Results - The Kosa Mart distribution center now includes 18 warehouses, and has been handling 2000-3000 items. Most of the warehouses have been simply designed and items loaded and stored without refrigeration; thus, it is possible to store only products of certain manufactured goods. The current logistics center has no wholesale function because it failed to resolve the joint purchasing and product supply issues of competitively priced products. Conclusions - This study aimed to identify ways to strengthen the competitiveness of small- and medium-sized retailers. A Kosa Mart redesign aims to unifying the logistics center, stores, and customers. First, the joint wholesale logistics system, equipped with an integrated ordering system, needs to process customer orders and store orders at the same time. Second, excellent small business product development has to connect with production. Third, the store composition needs to support a shipping hub. Fourth, the Mart differentiates itself from convenience store goods by supplying regional and specialized products to customers. Fifth, a service buying agent and direct transactions between producers and consumers need to be established, and exhibits and displays of goods need to be improved.
As systems become more complex today, verifying the safety of complex systems is becoming increasingly important. However, validation activities using actual systems face limitations in terms of time and cost. To overcome these limitations, the functions, characteristics, and operations of physical assets can be implemented in a virtual environment similar to the real world, allowing for validation through simulations under various scenarios. By performing validation in a virtual environment, iterative tests can be conducted through simulations in a realistic virtual environment without physical models during the conceptual design phase. Tests can also be performed under malfunction conditions or extreme conditions. In this study, we introduce a verification method for railway vehicles in a virtual environment and propose a method of applying virtual verification from a life cycle perspective.
이 논문은 효율적인 차량 이동 궤적 관리를 지원하는 e-logistics 시스템을 제안한다. 최근의 무선통신의 발전은 물류 차량의 추적, 휴대폰 사용자 위치 서비스, 위치기반 상거래를 포함한 위치기반서비스들이 등장하게 하였다. 물류 시스템은 물류 센터에서 차량과 배송품의 위치를 계속적으로 파악해야 하므로 차량 추적을 필수적으로 수반하게 된다. 좀 더 나아가서, 계속적으로 이동하는 차량과 배송품의 위치 궤적을 저장하고 관리하는 것은 효율적인 물류 계획과 배송을 지원하기 위해 필수 불가결한 요소이다. 제안된 시스템은 실세계 모바일 환경에서 물류 배송 정보의 효과적인 관리뿐만 아니라, 기존의 공간 데이터베이스가 갖는 공간객체 관리 기능을 포함한다. 또한 효과적인 물류 이동 경로 관리 및 검색을 수행하기 위하여 기존의 TB 트리의 데이터 갱신 성능을 개선하고, 다중버전 기법을 도입한 색인을 사용하였다. 제안된 시스템은 소포관제와 유사한 차량 추적 시스템, 위치기반서비스 등과 같이 실시간 모바일 환경에서 연속적으로 위치를 변경하는 이동객체 관련 분야에 적용 가능하다.
This paper proposes an effective method on the DFILS(Design for Integrated Logistics Support) in ammunition development applying QFD(Quality Function Deployment) method. The goal of this research is to define the Design for ILS approach at the start of the ammunition development and to yield a set of reusable requirements. Based on 000mm High-Explosive(Warship ammunition) development work, a QFD software tool, CUPID, was used to analyze and define the field force's requirements. Additionally, a set of reusable requirements are identified and defined for use during the Design for ILS development phase in the next-generation ammunition development process. These set of requirements that consider both the priority and importance of the VOC(Voice of Customer) will contribute to the early phase of the ammunition development to implement the Design for ILS specialty engineering effort.
인터넷 기반의 광역화 물류환경인 e-Logistics에서 요구하는 가시성을 충족하기 위해서는 지역별 전자지도 및 차량 위치정보에 대한 공유와 통합이 필수적이다. 기존의 대부분의 차량관제시스템들은 독자적인 체계를 중심으로 구축되었기 때문에 정보의 공유와 통합을 위해서는 막대한 비용이 필요하다. 이를 효과적으로 해결하기 위해서 본 논문에서는 XML 엔코딩 표준인 GML을 이용하여 이동체 위치정보와 지도정보의 프리젠테이션을 위한 컴포넌트 기반의 개방형 시스템을 설계하고 구현하였다. 아울러 e-Logistics 환경의 배송 시나리오를 통한 실험을 통해 확장성 및 상호 운용성에 대한 우수성을 확인하였다.
In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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