서비스 부품은 일반적인 완성품에 비해 종류의 다양성, 수요의 불명확성, 빠른 대응에 대한 높은 요구 등과 같이 체계적 관리의 어려움을 유발하는 속성을 가지고 있다. 특히, 서비스 부품의 입고 주기는 길지만 출고 주기는 상대적으로 낮은 편이어서, 서비스 부품 저장 창고의 경우 전체 작업 중 오더 피킹이 가장 중요한 작업으로 인식되고 있다. 그러나 출고 수요에 대한 주기, 빈도, 출고량은 부품이 가지는 고유한 특징에 따라 달라지기 때문에 일관된 보관위치 결정 기준을 활용할 경우 물류 센터 내 작업 효율성을 높이는 데 한계가 존재할 수밖에 없다. 본 연구에서는 서비스 부품이 가지는 다양한 특성 데이터를 바탕으로 부품의 유형을 구분하고, 각 유형별 수요예측 모형을 개발하여 입출고를 위한 저장과 오더 피킹의 전체 거리를 최소화하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 통해 서비스 부품의 입출고 수량을 변화시키지 않은 상태에서도 물류 센터 내 작업 효율성과 함께 공간 활용의 효율성도 동시에 향상 시킬 수 있을 것으로 예상된다.
In order to minimize the picking time when the products are released from the warehouse, they should be located close to the exit when the products are released. Currently, the warehouse determines the loading location based on the order of the requirement of products, that is, the frequency of arrival and departure. Items with lower requirement ranks are loaded away from the exit, and items with higher requirement ranks are loaded closer from the exit. This is a case in which the delivery time is faster than the products located near the exit, even if the products are loaded far from the exit due to the low requirement ranking. In this case, there is a problem in that the transit time increases when the product is released. In order to solve the problem, we use the idle time of the stocker in the warehouse to rearrange the products according to the order of delivery time. Temporal difference learning method using Q_learning control, which is one of reinforcement learning types, was used when relocating items. The results of rearranging the products using the reinforcement learning method were compared and analyzed with the results of the existing method.
It is most important for distribution center in retail business to delivery commodities in a timely manner. Accordingly, many companies try to make distribution center effective using the Warehouse Management System(WMS) integrated legacy system. Also, the Customer Relationship Management(CRM) is the most typical paradigm in management lately. Even though the WMS and CRM are independent system of each other, WMS, coupled with CRM makes customer satisfied more effectively. In this paper, we proposed the methodology for inventory location after analyzing and applying customer buying pattern data in the CRM through the MBA(Market Basket Analysis), which is part of data mining. We used an example modeling a real distribution center in retail through a 3D simulation tool and examined correlation between commodities using customer buying pattern. After that, we applied it to the inventory location system through the MBA in an example. Finally, we identified decrease in the time for picking, which is the majority of distribution center. Besides, we proposed a simulation methodology before applying new methodology. Consequently, it removes potential errors in advance and makes a optimized inventory location system.
In continuous review inventory model, (${\varrho}$, ${\gamma}$) system, order quantity(${\varrho}$) and reorder point(${\gamma}$) should be determined to calculate inventory-related cost that consists of setup, holding, and penalty costs. The procedure to obtain the exact value of ${\varrho}$ and ${\gamma}$ is complex. In this paper, a regression analysis is proposed to get the approximate inventory-related cost without the determination of ${\varrho}$ and ${\gamma}$ in the case that the standard deviation(${\sigma}$) of the lead time demand is small or that the mean(${\mu}$) of the lead time demand is proportional to ${\sigma}$. To save inventory-related cost, central warehouses with (${\varrho}$, ${\gamma}$) system can be built. Central warehouse can provide some stores with products with the consideration of the tradeoff between inventory-related cost and transportation cost. The number and the location of central warehouses to cover all the stores are determined by a regression-based approach. The performance of the proposed approach is tested by using some computational experiments.
공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
This article deals with the expected travel distances under Closest Open Location rule. In this paper it is shown that uniform distribution assumption over a rack, which is usually used when modeling randomized storage, is not valid under COL rule, where arrival loads follow Poisson process and duration times are independent of each other and have finite mean. We give both exact and approximate methods for the expected travel distances. Warehouse sizing problem is also included.
건설공사는 수많은 자원 중 상당부분이 자재공급업체에서 제공하는 자재의 원활한 공급에 따라 작업의 원활성이 결정된다. 자재를 적기에 조달하고 배분하는 결과에 따라 작업이 순조롭게 진행되고 궁극적으로 소기의 공사기간 내에 공사를 완료할 수 있다. 본 연구는 데이터 웨어하우스 기술을 활용하여 건설공사에서 중요한 자재관리에 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 건설공사의 자재관리를 위해 필요한 자재리드타임, 자재조달비율, 자재설치비율 등에 대한 정보를 다차원적으로 분석하고 KPI를 설정하여 의사결정 정보로 활용할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 본 연구는 건설공사의 운영계 시스템에서 발생하는 수많은 자재관련 데이터들을 효과적으로 활용하는 방법을 제시하였다. 즉, 주제 중심적이고 통합적인 데이터를 제공할 수 있는 데이터 웨어하우스 기술을 활용하여 체계적인 자재관리 정보를 제공할 수 있도록 하였다.
Inventory inspection is an important task to eliminate the inconsistency between real assets and inventory management systems, and it is performed periodically at the site. In the case of a large-sized property, it is mainly managed in an outdoor workshop or a warehouse. However, due to the large area of the outdoor area, it is relatively difficult to identify the quantity and location of the property and is also vulnerable to theft. To solve this problem, we proposed a method and system for performing a warehouse inventory inspection using an unmanned aerial vehicle (UAV) and Bluetooth low energy (BLE) beacons. The proposed method has the following advantages. First of all, if we carry out inventory inspection by utilizing UAV, we can minimize user's effort compared to existing methods. The method of recognizing the asset by attaching the BLE beacon is more costly than using the existing RFID technology, but it is advantageous because the recognition distance is increased and the battery life of the tag is drastically increased. We also designed a BLE beacon reader for the system and implemented a prototype to show the feasibility of the proposed system. The prototype is based on Genuino 101, which is a kind of arduino, and adds HM-10 and Neo-6m modules to provide Bluetooth and GPS functions. The BLE beacon reader was tested in outdoor, and attached in drone. We also developed an inventory checking system based on the web to display results of inventory checking. The proposed approach enables the users to automate the operation of inventory checking on an outdoor warehouse.
기존의 RFID (Radio Frequency Identification) 기반 냉동창고 시스템에서는 cold room 입구에 RFID 리더기를 설치하여 물품이 인식될 때 단지 그곳에 적재되는 것으로 인식하였다. 그러나 이러한 방법으로는 다양한 상황에서 물품의 적재위치 인식에 오류가 발생하게 된다. 냉동창고에서는 물품 보관을 하는 cold room의 안팎 온도차이로 인해 물품의 적재위치 오류는 물품의 변질을 가져오게 하므로 실시간 정확한 위치를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 2대의 RFID 리더기가 설치된 지게차와 천정태그를 이용하여 냉동창고 관리시스템에서 물품의 적재위치 오류를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 지게차에 설치된 2개의 RFID 리더기는 각각 천장에 부착된 태그로부터 위치데이터와 지게차에 적재된 물품데이터를 획득한다. 2개의 리더기로부터 수집된 데이터를 분석하여 물품의 입/출고 상황정보와 물품의 이동경로정보를 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 이를 통해 냉동창고의 물품보관에 대한 효율성을 높일 수 있게 한다.
This paper deals with the productivity increment through construction of HT8 production system for automobile factory in China. HT8 production system start to build up several management indices. The important management indices consists of organization management, location management, management of order, management of defective item, management of delivery information, and warehouse management. This HT8 production system is expected to obtain the improvement for overall organization management and reduction by 50% in warehouse cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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