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최근의 물류센터는 자동창고(ASRS;Automated Storage and Retrieving System)를 비롯하여 자동 주행 대차 (AGV;Automated Guided Vehicle)나 컨베이어 시스템(Conveyor System)과 같은 자동 이송 장치를 포함하는 자동화된 복합 배송센터의 형태로 만들어지고 있다. 이러한 자동화된 물류배송센터는 운영 수행도를 고려하여 많은 종류의 설계변수들을 가지고 있는데 일반적으로 물류센터에서 고려되는 기본 적인 설계 변수로는 보관 장비의 사양과, 시스템 운영 규칙, 보관 영역의 형태 및 단위 로드의 형상 등이 있다. 이 논문에서는 ...

최근의 물류센터는 자동창고(ASRS;Automated Storage and Retrieving System)를 비롯하여 자동 주행 대차 (AGV;Automated Guided Vehicle)나 컨베이어 시스템(Conveyor System)과 같은 자동 이송 장치를 포함하는 자동화된 복합 배송센터의 형태로 만들어지고 있다. 이러한 자동화된 물류배송센터는 운영 수행도를 고려하여 많은 종류의 설계변수들을 가지고 있는데 일반적으로 물류센터에서 고려되는 기본 적인 설계 변수로는 보관 장비의 사양과, 시스템 운영 규칙, 보관 영역의 형태 및 단위 로드의 형상 등이 있다. 이 논문에서는 FDE(Frequency Domain Experiments)와 RSM(Response Surface Method)에 의한 메타모델링 기법을 이용하여 자동화된 물류배송센터 모델의 설계 변수를 최적화하는 개선된 방법을 제시하고 있다. FDE(Frequency Domian Experiments)과정에서는 시뮬레이션에 의해 도출된 신호 실행(Signal Run)과 노이즈 실행(Noise Run)의 시계열 출력에 대하여 각각의 스펙트럼 분석(Spectrum Analysis) 및 상호 스펙트럼 분석(Cross-Spectrum Analysis)을 통하여 매우 정밀하고 폭넓은 요인 분석(Factor Screening) 작업을 수행한다. 이 분석결과를 반영하여 도출한 시뮬레이션 기반의 메타모델(Metamodel)은 시뮬레이션 모델과 설계된 시스템 모델에 대하여 매우 효율적인 근사 함수(비선형 다항 함수)를 제공한다. 이 근사 함수는 배송센터 모델의 설계변수에 대한 신속한 최적화 작업에 효과적으로 사용된다. 이 논문은 기존의 시뮬레이션 최적화 과정의 단절성을 극복하기 위해 FDE와 메타모델링을 이용한 개선된 최적화 과정을 구현하고 이에 대하여 실험과 분석을 통해 그 타당성을 입증하였다. 여기서 제시된 개선 과정은 향후 자동화된 배송센터와 같은 물류 시스템의 설계 작업에 대하여 경제적이고 정확한 시스템 설계 분석의 틀을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Now distribution centers include an ASRS(Automated Storage and Retrieving System) and automated transfer systems such as conveyors and AGV(Automated Guided Vehicle). These automated distribution centers have lots of parameters to be considered for operating performance. The general basic parameters ...

Now distribution centers include an ASRS(Automated Storage and Retrieving System) and automated transfer systems such as conveyors and AGV(Automated Guided Vehicle). These automated distribution centers have lots of parameters to be considered for operating performance. The general basic parameters in the distribution centers are specifications of storage equipment, system operating rules, configuration of storage area and unit load features. In this paper, an approach using FDE(Frequency Domain Experiments) and metamodelling with RSM(Response Surface Method) to optimize the design parameters of an automated distribution center model is presented. The FDE procedure performs spectral and cross-spectral analysis for output time series of signal run and noise run in simulation experiment. The simulation based metamodel will constitute an efficient approximation of the system function, and the approximate function will be used to design rapid optimal parameters of the distribution center model. This paper provides a comprehensive framework for economical and accurate material flow system design using the FDE and metamodelling.