2019년 진행된 광군제의 하루 총 거래액은 약 384억 달러(한화 약 44.6조 원)이며, 하루 동안 5억 명의 이용자가 약 13억 건의 주문을 진행했고, 관련된 택배 물류량이 28억 건에 달했다. 4차 산업 혁명과 함께 주요 기술은 물류 산업에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 본 연구는 중국의 광군제 행사에 적용되는 4차 산업혁명의 주요 기술과 중국 스마트 물류의 도입을 검토하고, 광군제의 발전 경과, 의의, 알리바바의 시스템, 미래 발전방향 등의 분석을 통해 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 중국은 비도심 지역에서 여전히 열악한 인프라 환경을 갖고 있으며, 많은 중국 기업들은 넓은 중국 면적을 커버하기 위하여 스마트 물류를 적극적으로 도입, 발전시키고 있다. 광군제는 4차 산업혁명의 주요 기술과 스마트 물류가 적용되고 있는 대표적 사례이다. 스마트 물류를 통해 확보된 데이터는 재고관리, 생산계획, 주문처리 등에 다시 활용되고 기업의 운영 최적화에 기여한다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 선진기업과의 경쟁력 확보를 위해서 스마트 물류의 도입 확대를 위한 국내 기업과 정부의 노력이 필요하다.
최근들어 RFID 기반의 SCM에 대한 연구는 많이 진행되고 있다. 그러나 공급망상에서 이동중인 물류정보의 오류를 동기화하고, 장치기반 인프라의 상태정보를 모니터링하여 활성화해주는 연구와 기술은 아직 미흡하다. 또한 이를 응용하여 통합관제해주는 지능형 SCM 시스템을 개발한 경우는 없었다. "물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델"은 실시간으로 각 물류 거점에 설치된 RFID 인프라 장치 및 물류 프로세스 동기화 현황을 하나의 통합된 뷰를 통하여 모니터링하고, 예외상황 발생시에 다양한 의사결정 지원정보 제공을 통해 즉각적인 상황 조치가 가능한 지능형 공급망 통합관제 서비스 모델이다. 본 연구 모델은 물류국제 표준, RFID관련 국제 표준 규격, EPCIS 표준, SSI 미들웨어 플랫폼을 준용하여 표준화 하므로써 관련 기술 국내 표준 규격을 제시하고자 하였다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 스마트 유통물류센터 구축 요인을 파악하고, 요인별 중요도를 산출하는 것을 연구의 목적으로 한다. 연구 방법론은 전문가의 지식을 효과적으로 추출할 수 있는 CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relations)법을 사용하였다. 연구결과, 대요인(Principle factors)에 "서비스"가 0.271로 가장 우선적으로 고려해야 하는 요인으로 분석되었고, 다음으로는 인프라(0.254), 정보시스템(0.247), 장비(0.228)순으로 나타났다. 한편, 세부 요인별(Detailed factors)로 보면 "신뢰성"요인의 중요도가 0.091로 가장 높게 나타났으며, 이어 "정보시스템의 가시성"(0.076), "인프라의 공간고도화"(0.075), "입지"(0.074) 그리고 "서비스의 만족도"(0.073) 순으로 높게 평가되었다. 본 연구는 스마트 유통물류센터에 대한 구축방향을 제시하였다는 점에서 시사점을 갖는다.
4차 산업혁명에 따른 변화는 COVID-19 Pandemic으로 더욱 가속화되고 있다. 이에 사회와 산업의 다양한 분야에서 급격한 변화가 예상된다. 해운물류 산업 역시 환경 및 기술 변화에 따라 스마트화가 시급한 상황이다. 하지만 우리나라의 경우 선진국과 비교하여 해운물류기술의 스마트화가 미진한 상황이다. 많은 관련 주체들과 복잡한 업무처리를 스마트화하기 위해서는 최신 기술들을 활용하여 원활한 의사소통과 가시적인 확인이 중요하다. 스마트 해운물류에서 이러한 가시화와 커뮤니케이션이 더 중요하게 부각된다. 본 연구에서는 자율운항선박과 스마트 항만 간의 통합 커뮤니케이션을 위한 도구를 제시하고자 한다. 특히, 다양한 주체가 참여하여 복잡한 업무처리를 하게 되는 자율운항선박의 접안 및 상·하역 작업의 요구 사항들을 충족시키는 디지털 트윈 기반의 커뮤니케이션 도구 개발에 대해 연구를 하였다.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
스마트폰은 우리의 생활에 필수적인 상품으로 자리잡았다. 기술이 개발되고 이동통신 시장이 포화상태로 접어듬에 따라, 고객이 스마트폰을 구매하는데 있어서 이동통신사 선정 요인을 이해하는 것은 중요해졌다. 이러한 선정요인을 파악하기 위하여 본 연구에서는 요인 분석과, 이항 로지스틱스 회귀분석을 사용하여 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 우선 이동통신사 선정에 영향을 미치는 요인을 기존의 연구문헌을 참고하여 고객만족, 전환장벽, 전환유인의 3가지 범주로 구분하였다. 본 논문에서는 이 주제와 관련한 9가지의 가설을 제시하고 수집된 설문데이터에 대하여 요인 분석 및 이항 로지스틱스 회귀분석을 이용하여 가설을 검정하고자 하였다, 분석결과 데이터품질, 요금만족도, 기업이미지, 신규계약부담, 단말기 유인, 타사업자 매력의 6가지 요인이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
스마트 자율운항선박(MASS)은 해사안전 및 해양환경 보호를 위한 안전성, 신뢰성, 효율성 기반의 친환경 스마트 해상운항 서비스의 제공을 목표로 추진하고 있으며, 향후 해운 해사 항만 물류, 조선 및 기자재산업 등 해양과 관련된 산업 전반에 걸쳐 급격한 변화를 가져올 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 자율운항선박 도입과 관련한 정책 우선순위를 파악하여 산업별 대응 전략을 마련하고, 해운 항만 조선 분야를 포괄하는 스마트 해상물류체계 구축을 위한 정책방안을 제시하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.198-204
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2019
In this study, the author introduces a supply-chain management (SCM) solution that connects suppliers, manufacturers, customers, and other companies within a transactional relationship to enable efficient inventory management and timely product supply, which ultimately maximizes corporate profits. This proposed solution exploits Fourth Industrial Revolution technologies, such as artificial intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), which provide solutions to complex management issues generated by the broader market. The goal of the current study was to develop an advanced and intelligent smart SCM solution that complies with logistics standards, to enhance the visibility, safety, and efficiency of a supply chain made up of manufacturers and suppliers. This smart SCM solution aims at maximizing corporate profits through efficient inventory management and timely supply of products, and solves the complex management problems caused by operating within a wide range of markets.
Purpose : The purpose of this study is to find that Factors in the practical application of LISMB(Logistics Information System Practice Based) on S.P(Smartphone)' Characters. and take in the whole situation of LISMB on S.P' Characters by this research and it is clear from the findings that LISMB on S.P' Characters situations and distinctiveness. Research design, data, methodology : Research model and hypotheses have been developed based on literature review and working-level interview The collected data were analysed with structural equation modeling, examining the hypothesized relationships and mediating effect. Result : The results of research are as follows, First, LISMB on S.P' Characters has a positive effect on a precariousness of operation management. but That has no effect on a precariousness of general management. Second, Consign management and User non-cooperation has a mediating effect on relationships between LISMB on S.P' Characters and general management. Third, Old version system, User non-cooperation and Unskilled in equipment new system has a partly mediating effect on relationships between LISMB on S.P' Characters and operation management. Conclusion : Smart-phon Prevalence rates keeps increasing. Nevertheless, LISMB on S.P' Characters may no be used in Container transportation market. This problem are being blamed for hampering corporate activities and harbor logistics industry development. so we need new way to solve that problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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