기업환경이 글로벌화 되고 기업간 경쟁이 치열해지면서 물류의 중요성이 더욱 증가하고 있다. 물류 네트워크의 중요성과 함께 고객으로부터의 주문 접수에서부터 배송에 이르기까지의 전체 공정에 대하여 대응관리가 무엇보다도 중요해지고 있다. 스피드 경영의 중요성이 대두되면서 물류센터내의 작업환경 및 피킹 프로세스에 대한 관심도 높아지고 있다. 도서물류센터의 경우 영업환경 변화에 따른 효율적인 피킹시스템의 선택과 결정이 중요하다. 주문환경 변화에 따른 효율적인 피킹 작업방식 선택을 위하여 시행착오 방지를 위해 물동량 규모와 특성에 따라 토탈피킹시스템(Total Picking System)과 피스피킹시스템(Piece Picking System)에 대한 효율성을 판단할 수 있는 기초적인 자료가 부족한 상태이다. 이러한 배경을 바탕으로 도서 물류센터의 주문환경 변화에 따른 토탈피킹과 피스피킹의 효율성에 대한 ...
기업환경이 글로벌화 되고 기업간 경쟁이 치열해지면서 물류의 중요성이 더욱 증가하고 있다. 물류 네트워크의 중요성과 함께 고객으로부터의 주문 접수에서부터 배송에 이르기까지의 전체 공정에 대하여 대응관리가 무엇보다도 중요해지고 있다. 스피드 경영의 중요성이 대두되면서 물류센터내의 작업환경 및 피킹 프로세스에 대한 관심도 높아지고 있다. 도서물류센터의 경우 영업환경 변화에 따른 효율적인 피킹시스템의 선택과 결정이 중요하다. 주문환경 변화에 따른 효율적인 피킹 작업방식 선택을 위하여 시행착오 방지를 위해 물동량 규모와 특성에 따라 토탈피킹시스템(Total Picking System)과 피스피킹시스템(Piece Picking System)에 대한 효율성을 판단할 수 있는 기초적인 자료가 부족한 상태이다. 이러한 배경을 바탕으로 도서 물류센터의 주문환경 변화에 따른 토탈피킹과 피스피킹의 효율성에 대한 시뮬레이션 분석 비교를 통해 피킹시스템의 선택 가이드라인을 찾아내고자 본 연구를 수행 하였다. 본 연구는 도서물류를 위해 토탈피킹 및 피스피킹 작업방식 중 어떤 방식이 더 효율적인지 판단하기 위해 작업효율성에 영향을 주는 요인을 독립요인 3가지 (고객, 출고제품 종 수, 출고량) 와 교호작용 요인 3가지 (고객당 출고량, 고객당 출고종 수, 제품당 평균 출고량)로 구분 후 시뮬레이션 기법을 통해 어떤 요인이 작업생산성에 큰 영향을 미치는지 확인하는 형태로 수행하였다. 분석 신뢰성을 향상시키기 위해 도서물류 전문회사인 B사의 운영 프로세스, 주문데이터, 레이아웃 정보를 기초로 모델링이 되었으며, 각 요인에 대한 통계적 유의성 검증을 위해 분산분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석결과 독립요인의 변화는 2가지 피킹방식에 대해 동일하거나, 유사한 크기의 작업시간 변화를 발생시켰으나, 다른 피킹방식을 선택하기 위한 작업효율성 측면의 변화는 다소 미비한 것으로 확인되었다. 다만, 교호작용 요인 중 제품당 평균 출고량과 고객당 평균 출고제품 수에 대해 분산분석 수행결과 F 값으로 각각 6.391, 3.391이라는 수치를 얻어 2가지 요인의 변화는 작업생산성 변화에 통계적으로 유의함을 확인하였다(α = 0.05). 즉, 2가지 요인의 변화가 이루어짐에 따라 피킹작업 방식 변화를 고민해 볼 필요성이 있음이 확인되었으며, 추가분석을 위해 분석데이터에 대해 회귀방정식을 수립하여 1차적으로 분석하였고, 추가적으로 각 피킹방식 운영을 위해 필요한 직,간접비용을 고려한 회귀방정식 수정 모델분석을 통해 제품당 평균 출고량은 전체 출고제품의 종수가 전체출고물량에서 차지하는 비율의 기준 값이 37.9% 를 넘어서는 경우 토탈 피킹작업 방식에서 피스 피킹 방식을 고려하는 것이 작업효율성 측면에서 더 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었고, 고객당 평균 출고 제품수는 고객이 주문하는 평균 제품의 종 수가 1.468종을 넘어서는 경우에는 피스 피킹방식의 운영을 검토해 보는 것이 통계적으로 더 합리적인 선택이라는 결과를 제시하였다. 이와 같은 분석을 통해 물류센터의 피킹작업방식 선택을 위해 기존의 경험기반의 선택방식을 탈피하여 시뮬레이션 및 통계분석을 통해 객관적이고 신뢰성 높은 정보를 바탕으로 보다 더 효율적인 작업방식 선택을 가능케 해 줄 수 있을 것이다. 따라서 본연구의 결과를 바탕으로 도서물류 또는 유사업종을 운영하고 있는 물류센터는 현재 주문내역의 특성을 분석 후 향후 주문내역의 변화를 예측하여 어떤 형태의 작업방식으로 운영하는 것이 적합한지에 대한 판단기준 지원차원으로서 활용이 가능하고, 물류센터 신축을 구상하고 있는 업체는 본 가이드라인 정보를 참고하여 취급할 제품의 시장 및 출고패턴을 분석 후 어떤 작업방식으로 대응하는 것이 효과적일지에 대한 전략수립을 지원할 수 있는 객관적인 자료를 제공할 수 있다. 다만, 작업생산성 측정을 위해 시뮬레이션 기반으로 수행되다 보니 시뮬레이션 수행 제약조건 및 모델링 설계수준 등의 요인으로 객관적인 자료를 산출하는데 어느 정도 제약이 따를 수 밖에 없는 한계성이 존재하였다. 향후 추가적인 연구검토가 이루어질 수 있다면, 현재 도서물류에 제한되었던 분석의 범위를 다양한 물류산업에 적응할 수 있도록 확장하는 작업과 토탈피킹 및 피스피킹 2가지 형태로 제한하였던 작업방식에 대해 다양한 작업방식을 검토하여 종합적인 관점에서 어떤 작업방식을 수행하는 것이 더 효과적인지를 선택할 수 있는 있는 가이드를 제공할 수 있는 형태로 수행해 보고자 한다.
기업환경이 글로벌화 되고 기업간 경쟁이 치열해지면서 물류의 중요성이 더욱 증가하고 있다. 물류 네트워크의 중요성과 함께 고객으로부터의 주문 접수에서부터 배송에 이르기까지의 전체 공정에 대하여 대응관리가 무엇보다도 중요해지고 있다. 스피드 경영의 중요성이 대두되면서 물류센터내의 작업환경 및 피킹 프로세스에 대한 관심도 높아지고 있다. 도서물류센터의 경우 영업환경 변화에 따른 효율적인 피킹시스템의 선택과 결정이 중요하다. 주문환경 변화에 따른 효율적인 피킹 작업방식 선택을 위하여 시행착오 방지를 위해 물동량 규모와 특성에 따라 토탈피킹시스템(Total Picking System)과 피스피킹시스템(Piece Picking System)에 대한 효율성을 판단할 수 있는 기초적인 자료가 부족한 상태이다. 이러한 배경을 바탕으로 도서 물류센터의 주문환경 변화에 따른 토탈피킹과 피스피킹의 효율성에 대한 시뮬레이션 분석 비교를 통해 피킹시스템의 선택 가이드라인을 찾아내고자 본 연구를 수행 하였다. 본 연구는 도서물류를 위해 토탈피킹 및 피스피킹 작업방식 중 어떤 방식이 더 효율적인지 판단하기 위해 작업효율성에 영향을 주는 요인을 독립요인 3가지 (고객, 출고제품 종 수, 출고량) 와 교호작용 요인 3가지 (고객당 출고량, 고객당 출고종 수, 제품당 평균 출고량)로 구분 후 시뮬레이션 기법을 통해 어떤 요인이 작업생산성에 큰 영향을 미치는지 확인하는 형태로 수행하였다. 분석 신뢰성을 향상시키기 위해 도서물류 전문회사인 B사의 운영 프로세스, 주문데이터, 레이아웃 정보를 기초로 모델링이 되었으며, 각 요인에 대한 통계적 유의성 검증을 위해 분산분석을 수행하였다. 시뮬레이션 분석결과 독립요인의 변화는 2가지 피킹방식에 대해 동일하거나, 유사한 크기의 작업시간 변화를 발생시켰으나, 다른 피킹방식을 선택하기 위한 작업효율성 측면의 변화는 다소 미비한 것으로 확인되었다. 다만, 교호작용 요인 중 제품당 평균 출고량과 고객당 평균 출고제품 수에 대해 분산분석 수행결과 F 값으로 각각 6.391, 3.391이라는 수치를 얻어 2가지 요인의 변화는 작업생산성 변화에 통계적으로 유의함을 확인하였다(α = 0.05). 즉, 2가지 요인의 변화가 이루어짐에 따라 피킹작업 방식 변화를 고민해 볼 필요성이 있음이 확인되었으며, 추가분석을 위해 분석데이터에 대해 회귀방정식을 수립하여 1차적으로 분석하였고, 추가적으로 각 피킹방식 운영을 위해 필요한 직,간접비용을 고려한 회귀방정식 수정 모델분석을 통해 제품당 평균 출고량은 전체 출고제품의 종수가 전체출고물량에서 차지하는 비율의 기준 값이 37.9% 를 넘어서는 경우 토탈 피킹작업 방식에서 피스 피킹 방식을 고려하는 것이 작업효율성 측면에서 더 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었고, 고객당 평균 출고 제품수는 고객이 주문하는 평균 제품의 종 수가 1.468종을 넘어서는 경우에는 피스 피킹방식의 운영을 검토해 보는 것이 통계적으로 더 합리적인 선택이라는 결과를 제시하였다. 이와 같은 분석을 통해 물류센터의 피킹작업방식 선택을 위해 기존의 경험기반의 선택방식을 탈피하여 시뮬레이션 및 통계분석을 통해 객관적이고 신뢰성 높은 정보를 바탕으로 보다 더 효율적인 작업방식 선택을 가능케 해 줄 수 있을 것이다. 따라서 본연구의 결과를 바탕으로 도서물류 또는 유사업종을 운영하고 있는 물류센터는 현재 주문내역의 특성을 분석 후 향후 주문내역의 변화를 예측하여 어떤 형태의 작업방식으로 운영하는 것이 적합한지에 대한 판단기준 지원차원으로서 활용이 가능하고, 물류센터 신축을 구상하고 있는 업체는 본 가이드라인 정보를 참고하여 취급할 제품의 시장 및 출고패턴을 분석 후 어떤 작업방식으로 대응하는 것이 효과적일지에 대한 전략수립을 지원할 수 있는 객관적인 자료를 제공할 수 있다. 다만, 작업생산성 측정을 위해 시뮬레이션 기반으로 수행되다 보니 시뮬레이션 수행 제약조건 및 모델링 설계수준 등의 요인으로 객관적인 자료를 산출하는데 어느 정도 제약이 따를 수 밖에 없는 한계성이 존재하였다. 향후 추가적인 연구검토가 이루어질 수 있다면, 현재 도서물류에 제한되었던 분석의 범위를 다양한 물류산업에 적응할 수 있도록 확장하는 작업과 토탈피킹 및 피스피킹 2가지 형태로 제한하였던 작업방식에 대해 다양한 작업방식을 검토하여 종합적인 관점에서 어떤 작업방식을 수행하는 것이 더 효과적인지를 선택할 수 있는 있는 가이드를 제공할 수 있는 형태로 수행해 보고자 한다.
As enterprise environment is globalized and competition among the enterprises becomes fierce, an importance of logistics is increased. With the importance of logistics network, management of responses to the whole profess from receiving orders from customers to delivery is the most important. As an ...
As enterprise environment is globalized and competition among the enterprises becomes fierce, an importance of logistics is increased. With the importance of logistics network, management of responses to the whole profess from receiving orders from customers to delivery is the most important. As an importance of speed management is raised, interests in working environment and picking process in logistics center are also improved. In case of book logistics center, it's important to select and decide effective picking system by changes of sales environment. To select effective picking work by changes of ordering environment, there are insufficient basic data which can judge effectiveness of two systems by scale and characteristic of goods transported so as to prevent errors. Based on the background, this study was conducted so as to find selective guideline of picking system through the analysis and comparison of the simulation for effectiveness of total picking system and piece picking system by changes of book logistics center's ordering environment. This research divided factors making an effect on working efficiency into 3 independent factors (1. customers, 2. number of kinds of released product, 3. quantity of products released) and 3 reciprocal action factors (1. quantity of products released per a customer, 2. number of kinds of released products, 3. average quantity released per a product) so as to judge which method is more efficient between total picking and piece picking methods for book logistics and then, confirmed which factor makes lots of effects on working productivity through the simulation method. To improve credibility of analysis, the model was made based on operation process, ordering data and layout information of B company specialized by book logistics and variance analysis was conducted so as to verify statistic significances for each factor. As a result of simulation analysis, changes of independent factors were same for two picking methods or made changes of working time in similar size, but there were somewhat insufficient changes from an angle of work efficiency so as to select other picking method. But, among the reciprocal action factors, variance analysis on average quantity released per a product(QI) and average number of products released per a customer(IE) was conducted. As a result, F values were respectively 6.391, 3.391, so changes of 2 factors were statistically significant for changes of working productivity(α = 0.05). In other words, it's necessary to agonize changes of picking work by changes of 2 factors. And, for additional analysis, regression equation was established for analysis data and the first analysis was conducted. Additionally, through the analysis on regression equation revising model considering direct and indirect costs for operation of each picking method, QI meaning average quantity ordered by single item showed more excellent results from an angle of working efficiency in consideration of piece picking method in total picking methods if the standard value of the rate between the number of kinds of the whole products released and the whole quantity released is more than 37.9%. IE meaning average number of ordering items by customer should examine operation of piece picking method as the more rational selection statistically if average number of kinds of products ordered by customers is more than 1.468. Through this analysis, it should be possible to conduct an analysis on simulation and statistics by getting out of the existing experience-based selection for selection of logistics center's picking method and select more effective working method based on objective and reliable information. Therefore, based on the results of this research, logistics center operating book logistics or similar business can analysis characteristics of current ordering contents and utilize them from an angle expecting changes of following orders and judging which type of working method is proper. Enterprises conceiving establishment of logistics center can analyze market and releasing pattern of products they will treat by referring information of this guideline and provide objective data which can support to establish strategies for effective working method. But, simulation is based for measuring of working productivity, so there were limitations for calculating objective data with factors such as simulation performance limitations, modeling design standard, etc. If additional researches and examinations can be conducted in the future, this researcher intends to examine various working methods for work expanding current range of analysis which was limited to book logistics to various logistics industries and working methods limited to two types such as Total Picking and Piece Picking and provide the guide to select which working method is more effective from general angles.
As enterprise environment is globalized and competition among the enterprises becomes fierce, an importance of logistics is increased. With the importance of logistics network, management of responses to the whole profess from receiving orders from customers to delivery is the most important. As an importance of speed management is raised, interests in working environment and picking process in logistics center are also improved. In case of book logistics center, it's important to select and decide effective picking system by changes of sales environment. To select effective picking work by changes of ordering environment, there are insufficient basic data which can judge effectiveness of two systems by scale and characteristic of goods transported so as to prevent errors. Based on the background, this study was conducted so as to find selective guideline of picking system through the analysis and comparison of the simulation for effectiveness of total picking system and piece picking system by changes of book logistics center's ordering environment. This research divided factors making an effect on working efficiency into 3 independent factors (1. customers, 2. number of kinds of released product, 3. quantity of products released) and 3 reciprocal action factors (1. quantity of products released per a customer, 2. number of kinds of released products, 3. average quantity released per a product) so as to judge which method is more efficient between total picking and piece picking methods for book logistics and then, confirmed which factor makes lots of effects on working productivity through the simulation method. To improve credibility of analysis, the model was made based on operation process, ordering data and layout information of B company specialized by book logistics and variance analysis was conducted so as to verify statistic significances for each factor. As a result of simulation analysis, changes of independent factors were same for two picking methods or made changes of working time in similar size, but there were somewhat insufficient changes from an angle of work efficiency so as to select other picking method. But, among the reciprocal action factors, variance analysis on average quantity released per a product(QI) and average number of products released per a customer(IE) was conducted. As a result, F values were respectively 6.391, 3.391, so changes of 2 factors were statistically significant for changes of working productivity(α = 0.05). In other words, it's necessary to agonize changes of picking work by changes of 2 factors. And, for additional analysis, regression equation was established for analysis data and the first analysis was conducted. Additionally, through the analysis on regression equation revising model considering direct and indirect costs for operation of each picking method, QI meaning average quantity ordered by single item showed more excellent results from an angle of working efficiency in consideration of piece picking method in total picking methods if the standard value of the rate between the number of kinds of the whole products released and the whole quantity released is more than 37.9%. IE meaning average number of ordering items by customer should examine operation of piece picking method as the more rational selection statistically if average number of kinds of products ordered by customers is more than 1.468. Through this analysis, it should be possible to conduct an analysis on simulation and statistics by getting out of the existing experience-based selection for selection of logistics center's picking method and select more effective working method based on objective and reliable information. Therefore, based on the results of this research, logistics center operating book logistics or similar business can analysis characteristics of current ordering contents and utilize them from an angle expecting changes of following orders and judging which type of working method is proper. Enterprises conceiving establishment of logistics center can analyze market and releasing pattern of products they will treat by referring information of this guideline and provide objective data which can support to establish strategies for effective working method. But, simulation is based for measuring of working productivity, so there were limitations for calculating objective data with factors such as simulation performance limitations, modeling design standard, etc. If additional researches and examinations can be conducted in the future, this researcher intends to examine various working methods for work expanding current range of analysis which was limited to book logistics to various logistics industries and working methods limited to two types such as Total Picking and Piece Picking and provide the guide to select which working method is more effective from general angles.
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