• 산업공학
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• 제16권spc호
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• pp.105-110
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• 2003

This paper deals with a performance evaluation model of transporters in refrigerate warehouse. This study focussed on determining refrigerate warehouse design to minimize the expected travel time to improve the transporter performance and to minimize the operating costs. This study proposes the important detail aspects of refrigerate warehouse design, operational parameters and congestions. For solving this problem, we have shown a mathematical model to compute the initial value of the system performance and also a simulation model using AutoMod. A systematic approach proposed in this study for an optimal planning of order-picking warehouse is known as an effective method for the planning of order-picking warehouse and a performance evaluation problem of refrigerate warehouse operation.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.67-78
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• 2021

국내 전자상거래는 거래액을 기준으로 최근 5년간 연평균 20% 이상의 성장률을 지속적으로 기록하고 있다. 전자상거래의 급증으로 인해 소비자를 직접 만나기 어려운 유통기업들은 고객과의 유일한 접점이 되는 라스트마일 서비스 경쟁이 치열한데, 특히 최근 가장 경쟁이 뜨거운 배송영역은 서비스 차별화를 위해 풀필먼트 센터의 역할이 매우 중요하다. 소비자가 주문한 제품을 서비스 수준에 맞춰 신속하게 준비 할 수 있는 역량을 반드시 갖추고 있어야 한다. 본 연구는 전자상거래 시장에서 기업이 경쟁력을 갖추기 위한 방안으로써 풀필먼트 센터에서의 신속한 주문처리를 위해 오더피킹 시스템을 대상으로 연구를 진행하였다. 오더피킹 설비에서의 재고 보충 최적화를 위한 수리 모형 알고리즘을 구현하고, 실제 운영 프로세스와 데이터를 활용한 시뮬레이션을 통해 과학적이고 객관적인 방법으로 효과를 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1998년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.41-45
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• 1998

본 연구는 자동물류센터에서 수요자들에게 운송하기 위한 제공품의 Order-Picking을 위한 로봇장착 적하장비를 이용할 경우의 최적 운송예약계획 수립을 위한 시뮬레이션 모델의 연구이다. 로봇장착 적하장비Order-Picking을 할 경우의 물류흐름의 효율성을 분석하고 시스템의 성능산정을 위한 시뮬레이션 모델을 개발하고 이를 이용한 최적 운송예약시스템의 운영계획을 수립하였다. 운송예약으로부터 운송량, 운반-도착지점 및 요구시산 등의 정보를 On-Line System으로 예약 받고 운송회사의 운송능력 등을 고려하여 최적운송계획을 수립하였다. 이를 위한 전산 프로그램을 개발하고 Sample 예제의 결과를 보였다.

• 대한산업공학회지
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• 제15권1호
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• pp.77-87
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• 1989

This paper deals with an automated storage carrousel which handles work-in-process(WIP) such as small parts for kitting. The system has been used predominately for order picking applications. Throughput performance of the system can be measured by the inverse of the expected order picking time. Analytic models are developed for approximating the expected times under the "nearest-item" sequencing rule. The performance of the models are tested through computer simulation. The gap between the two is shown to be reasonably small.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.67-76
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• 2011

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.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제33권1호
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• pp.51-57
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• 2008

The purpose of this study was to develop an optimal path planning program for autonomous speed sprayer in orchard. A digital map which contained coordinate information and entity information including height, width, radius of main stem, and disease of a trees was developed to build an optimal path. The digital map, dynamic programming and order-picking algorithm were used for planning an optimal path for autonomous speed sprayers. When this algorithm applied to rectangular-shaped orchards to travel whole trees, the developed program planned the same working path and same traveling distance as those of created by conventional method. But for irregular-shaped orchards, developed program planned differently and 5.06% shorter path than conventional method. When applied to create path for multi-selected trees, irregular-shaped orchards showed 13.9% shorter path and also rectangular-shaped orchards showed 9.1% shorter path. The developed program always planned shorter path than the path created by conventional method despite of variation of shape of orchards.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.49-58
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• 2017

재고의 배치 위치는 오더 피킹 시 효율성을 결정하는 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 적재위치에 따라 오더 피킹 장비의 동선을 최소화할 수 있고, 그에 따라 비용 절감 및 작업 효율성 향상의 효과를 기대할 수 있기 때문이다. 그러나 일부 물류센터 혹은 야적장에서는 제품의 적재 위치를 결정하는 데 있어 체계적이고 분석적 기법 보다는 작업자의 직관과 경험에 의존하고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 실제 건자재제조업체의 실제 야적장의 구조와 실제 연간 주문 내역을 바탕으로 제품 사이의 연관성을 파악하고, 그 결과를 기준으로 제품의 적재 위치를 결정하는 새로운 기준을 제시한다. 이를 통해 집하를 위한 동선을 최소화하고, 상차 지연에 따른 납기 지연의 문제를 해결할 수 있음을 실제 주문 데이터를 통해 증명한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.527-534
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• 1994

This paper presents a Bin-Picking method in which robot recognizes the positions and orientations of unoccluded objects at the top of jumbled objects placed in a bin, and picks up the unoccluded objects one by one from the jumble. A method using feasible region, painting, and hierarchical test is introduced for recognizing the unoccluded objects from the jumbled objects. The 3D information is obtained using the bipartite-matching method which finds the least difference of 3D by comparing vertexes of one camera with vertexes of the other camera, then hypothesis and test are done. The working order of unoccluded objects is made based on 3D, position, and orientation information. The robot picks up the unoccluded objects from the jumbled objects according to the working order. This all process continues to the empty bin.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권2호
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• pp.90-94
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• 2022

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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1999년도 추계학술대회 및 정기총회 : 정보통신기술의 활용과 21세기 전자상거래
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• pp.151-151
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• 1999