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NTIS 바로가기The journal of Bigdata = 한국빅데이터학회지, v.2 no.2, 2017년, pp.33 - 46
손진호 ((주) 미소정보기술) , 신광섭 (인천대학교 동북아물류대학원)
Service part has the attribute causing a difficulty of the systematic management like a kind of diversity, uncertainty of demand, high request for quick response against general complete product. Especially, order picking is recognized as the most important work in the warehouse of the parts since i...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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서비스 부품이 가지고 있는 속성은 무엇인가? | 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. | |
군집화 문제를 해결하는데 가장 간단한 자율학습 알고리즘 중 하나이며 사전에 정해진 임의의 클러스터 개수를 통해 주어진 데이터 집합을 분류할 수 있는 방법은 무엇인가? | 이러한 군집분석에는 K-means 알고리즘이 많이 사용되는데, K-means 알고리즘은 군집화 문제를 해결하는데 가장 간단한 자율학습 알고리즘 중 하나이며 사전에 정해진 임의의 클러스터 개수를 통해 주어진 데이터 집합을 분류할 수 있는 방법이다. Data 이외에 클러스터의 수 k를 사전에 지정하면, k개수만큼 seed points가 설정되고 임의로 선택된 seed point는 클러스터의 중심으로 사용된다. | |
임의 위치저장방법은 어떤 방식인가? | 임의 위치 저장 방법은 입고 프로세스 시간이 단축되지만 출고 프로세스 시간이 증가하기도 한다. 제품별로 지정된 보관위치가 없고, 제품 입고 시 무작위로 적재 가능한 위치에 할당하는 방식이다[3]. |
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