자동창고 시스템(ASRS, Automatic Storage and Retrieval System)은 공정 중이거나 생산된 제품 등의 저장기능과 입·출고 처리량 증가 및 공간 활용을 최대화하는 장점으로 많은 기업에 도입 운영되고 있다. 이는 수동창고와 비교하여 재고관리, 인건비 절감 등 창고관리 전반적인 부분에서 매우 큰 효과를 주고 있다. 하지만 화...
자동창고 시스템(ASRS, Automatic Storage and Retrieval System)은 공정 중이거나 생산된 제품 등의 저장기능과 입·출고 처리량 증가 및 공간 활용을 최대화하는 장점으로 많은 기업에 도입 운영되고 있다. 이는 수동창고와 비교하여 재고관리, 인건비 절감 등 창고관리 전반적인 부분에서 매우 큰 효과를 주고 있다. 하지만 화물이나 제품이 입고 시점에 효율적이지 못한 배치·저장으로 인하여 출고 시점에 시간이 과다하게 걸리는 문제가 있음에도 불구하고 이에 관한 연구는 매우 부족한 편이다. 이는 입고·출고가 자동으로 나오는 현상에만 만족하는 것에 기인한 것으로 판단 된다. 많은 자동창고의 제품이 랜덤하게 배치·저장되기에 입고 후 출고 시점에서의 소요시간을 더 단축할 필요가 있다. 창고의 규모가 크면 클수록 단축의 필요성이 더 절실하다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 입·출고 빈도를 고려하고, 공간을 구분하여 배치·저장시키는 방안을 제안하여 그 효율성을 증명하고자 하였다. 연구방법으로서 자동창고가 도입된 기업에서 출고데이터를 분석하여 출고하는데 드는 소요시간을 데이터베이스화하고, 시간 단축 방법을 구현 및 테스트하여 AS-IS와 TO-BE의 산출 시간을 비교·분석하였다. 시간 단축 방법은 2가지의 방법을 제시했으며 각각 구현 테스트하여 결과를 분석·정리하였다. 결과적으로 출하 빈도수가 가장 높은 제품의 경우 출고 한 건당 최대 55초까지 단축하는 결과를 보였으며, 빈도수가 낮은 경우는 4∼23초가 더 걸리는 것으로 나타났다. 종합적으로 전체 출고량으로 볼 때 빈도수가 높은 제품의 입·출고 비중이 크기 때문에 빈도수가 낮은 경우의 소요시간이 전체에 미치는 영향은 제한적이라고 예상된다. 따라서 본 연구에서 제안한 모형인 TO-BE에서 출고량에 대한 극대화 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
자동창고 시스템(ASRS, Automatic Storage and Retrieval System)은 공정 중이거나 생산된 제품 등의 저장기능과 입·출고 처리량 증가 및 공간 활용을 최대화하는 장점으로 많은 기업에 도입 운영되고 있다. 이는 수동창고와 비교하여 재고관리, 인건비 절감 등 창고관리 전반적인 부분에서 매우 큰 효과를 주고 있다. 하지만 화물이나 제품이 입고 시점에 효율적이지 못한 배치·저장으로 인하여 출고 시점에 시간이 과다하게 걸리는 문제가 있음에도 불구하고 이에 관한 연구는 매우 부족한 편이다. 이는 입고·출고가 자동으로 나오는 현상에만 만족하는 것에 기인한 것으로 판단 된다. 많은 자동창고의 제품이 랜덤하게 배치·저장되기에 입고 후 출고 시점에서의 소요시간을 더 단축할 필요가 있다. 창고의 규모가 크면 클수록 단축의 필요성이 더 절실하다. 이러한 맥락에서 본 논문에서는 입·출고 빈도를 고려하고, 공간을 구분하여 배치·저장시키는 방안을 제안하여 그 효율성을 증명하고자 하였다. 연구방법으로서 자동창고가 도입된 기업에서 출고데이터를 분석하여 출고하는데 드는 소요시간을 데이터베이스화하고, 시간 단축 방법을 구현 및 테스트하여 AS-IS와 TO-BE의 산출 시간을 비교·분석하였다. 시간 단축 방법은 2가지의 방법을 제시했으며 각각 구현 테스트하여 결과를 분석·정리하였다. 결과적으로 출하 빈도수가 가장 높은 제품의 경우 출고 한 건당 최대 55초까지 단축하는 결과를 보였으며, 빈도수가 낮은 경우는 4∼23초가 더 걸리는 것으로 나타났다. 종합적으로 전체 출고량으로 볼 때 빈도수가 높은 제품의 입·출고 비중이 크기 때문에 빈도수가 낮은 경우의 소요시간이 전체에 미치는 영향은 제한적이라고 예상된다. 따라서 본 연구에서 제안한 모형인 TO-BE에서 출고량에 대한 극대화 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
The Automated Storage and Retrieval System (ASRS) is being introduced and operated by many companies due to its advantages such as storage functions for products in process or produced, increase in incoming and outgoing throughput, and maximizing space utilization. Compared to manual warehouses, it ...
The Automated Storage and Retrieval System (ASRS) is being introduced and operated by many companies due to its advantages such as storage functions for products in process or produced, increase in incoming and outgoing throughput, and maximizing space utilization. Compared to manual warehouses, it is very effective in overall warehouse management including inventory management and labor cost reduction. However, despite the fact that it takes an excessive amount of time for shipment due to inefficient arrangement and storage of goods or products at the time of warehousing, studies on these issues are very insufficient. This is thought to be due to the fact that companies are satisfied only with the automatic process of warehousing and shipping in their automated warehouses. Since products are randomly placed and stored in many automated warehouses, it is necessary to further shorten the time required for shipment after warehousing. The larger the warehouse, the more urgent the need for shortening may be. In this context, this paper proposes a method of arranging and storing products by dividing the space by considering the frequency of warehousing and shipment, and tries to prove its effectiveness. As a research method, shipment data from the company operating an automatic warehouse were analyzed to make a database of the time required for shipping, and time-reducing methods were implemented and tested to compare and analyze the calculated time of AS-IS and TO-BE. Two methods were presented as time-reducing methods, and each was implemented and tested, and then its results were analyzed and summarized. As a result, in the case of the product with the highest frequency of shipment, the shipping time was reduced by up to 55 seconds, and in the case with the lowest frequency, it took 4 to 23 seconds longer. Taken together, it is expected that the impact of low-frequency products on the overall shipping time is limited because the proportion of high-frequency products is large in the total shipment volume. Therefore, it is expected that the TO-BE, the model proposed in this study, will have the effect of maximizing the shipping volume.
The Automated Storage and Retrieval System (ASRS) is being introduced and operated by many companies due to its advantages such as storage functions for products in process or produced, increase in incoming and outgoing throughput, and maximizing space utilization. Compared to manual warehouses, it is very effective in overall warehouse management including inventory management and labor cost reduction. However, despite the fact that it takes an excessive amount of time for shipment due to inefficient arrangement and storage of goods or products at the time of warehousing, studies on these issues are very insufficient. This is thought to be due to the fact that companies are satisfied only with the automatic process of warehousing and shipping in their automated warehouses. Since products are randomly placed and stored in many automated warehouses, it is necessary to further shorten the time required for shipment after warehousing. The larger the warehouse, the more urgent the need for shortening may be. In this context, this paper proposes a method of arranging and storing products by dividing the space by considering the frequency of warehousing and shipment, and tries to prove its effectiveness. As a research method, shipment data from the company operating an automatic warehouse were analyzed to make a database of the time required for shipping, and time-reducing methods were implemented and tested to compare and analyze the calculated time of AS-IS and TO-BE. Two methods were presented as time-reducing methods, and each was implemented and tested, and then its results were analyzed and summarized. As a result, in the case of the product with the highest frequency of shipment, the shipping time was reduced by up to 55 seconds, and in the case with the lowest frequency, it took 4 to 23 seconds longer. Taken together, it is expected that the impact of low-frequency products on the overall shipping time is limited because the proportion of high-frequency products is large in the total shipment volume. Therefore, it is expected that the TO-BE, the model proposed in this study, will have the effect of maximizing the shipping volume.
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