[논문]크로스도킹 거점 결정을 위한 연구 -지역거점을 중심으로-

김기홍

doi:10.12812/ksms.2017.19.3.129

Abstract ▼ AI-Helper

The respective delivering vehicle loaded with the own cargo moves into the respective delivery area. At the base, the delivery points D1 and D2, for example, have the same starting point but the destination is different. The average delivering time of the delivery vehicle is mostly more than 8 hours...

The respective delivering vehicle loaded with the own cargo moves into the respective delivery area. At the base, the delivery points D1 and D2, for example, have the same starting point but the destination is different. The average delivering time of the delivery vehicle is mostly more than 8 hours a day. Therefore, the efficiency of delivery is generally low. In this study, the deliveries will be forwarded from a base station to a delivery point where cross docking will be applied to a single vehicle, and will be distributed from the cross docking point through cross docking. If the distribution is implemented, one vehicle will not have to be operated from the base to the cross docking point. In that case, logistics cost will be reasonably saved by the reduction of transportation cost and labor time. If one vehicle only runs from the base to the cross docking point, each vehicle will be operated in two shifts, and the vehicle operation can be efficiently implemented. This research model is based on the assumption that the 3 types of ratios between the traffic volume of the vehicles starting at the base and the vehicles waiting at the cross docking point are set to the first ratio of 30% to 70%, the second ratio of 50% to 50% and the final ratio of 70% to 30%. As a result of the study, The delivery time in the cross docking point is much higher than that in present on the condition that the cargo volume in the D2 area is more than 50%. Likewise, the delivery time is slightly higher on the condition that the cargo volume is less than 50%. Time is reduced in terms of 50% model like AS-IS model.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 배송지역의 지역물류센터인RDC(Region Distribution Center)에서 FDC(Final Distribution Center)[2]를 두고 물류서비스를 제공하는 것 보다

RDC에서 물류서비스를 운영하면서 FDC는 크로스 도킹으로 운영하는 것이 더 경제적이며 생산성을 높일 수 있는지 연구하려고 한다. 왜냐하면 RDC 물류센터에서는 지역의 물동량을 분배하기 위해 요충지에 설립되어야 하고 FDC 물류센터 역시 요충지에 설립되어 한다.

제안 방법

본 연구는 배송지역의 물동량 대비 크로스도킹 기법을 적용하기 위한 경제적 운영방식과 배송운영 효율을향상시킬 수 있는 배송 최적화 물동량을 조사하기 위해 시뮬레이션 통해 연구를 하려고 한다. 본 연구의 구성은 1장 서론, 2장은 크로스도킹 및 시뮬레이션에 대한 선행연구를 통하여 3장의 연구모형을 연구한다.
본 연구에서 크로스 도킹 기법을 적용하기 위하여 포괄적인 물류범위에서 차량 배송시간을 측정하였다. 하지만 산업별로 구분하여 크로스도킹 지점을 찾는 연구는 지속적으로 이루어져야 한다, 뿐만 아니라 파렛트패턴이 갖는 한계의 상자가 적재되기까지의 알고리즘[10]의 시간까지 측정되는 연구가 필요하다.

대상 데이터

연구모형은 120개의 제품이 단일지역으로 배송될 경우 거점 물류센터에서 출발하는 현 운영방법에서 배송지역에서 크로스도킹 기법을 적용하고자 10일 동안의 연구를 위한 시간측정을 한 결과값울 분석해보면 전체적으로 Beta 분포로 분석되고 일부는 Normal값으로 측정되었다. Beta는 밀도 함수가 다양한 형상을 가질 수 있기 때문에 흔히 데이터가 없는 경우에 개력적인모델로 자주 사용한다.

성능/효과

크로스도킹 기법을 적용한 배송차량은 1일 간격으로 배송차량은 거점에서 크로스 도킹 지점까지 운행을 하지 않기 때문에 배송비용을 줄이고 노동시간을 단출할 수 있는 결과를 얻게 된다. 본 연구결과처럼 현 시스템의 운영시간과 개선된 운영시스템에서 D2지역의 물동량이 50%이상일 때는 배송 시간이 큰 차이를 보이지만 50%미만을 때는 배송시간이 큰 차이가 없다고 판단되고 시간이 감소되는 것으로 결론을 얻었다.

후속연구

본 연구에서 크로스 도킹 기법을 적용하기 위하여 포괄적인 물류범위에서 차량 배송시간을 측정하였다. 하지만 산업별로 구분하여 크로스도킹 지점을 찾는 연구는 지속적으로 이루어져야 한다, 뿐만 아니라 파렛트패턴이 갖는 한계의 상자가 적재되기까지의 알고리즘[10]의 시간까지 측정되는 연구가 필요하다. 단순 배송을 일반적인 물류범위로 본다면 설치물류, 제조물류,유통물류는 그 성격들이 다르기 때문이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	크로스도킹이란 무엇인가?	크로스도킹은 생산공장 물류센터에서 출발된 제품이 유통물류센터에 보관되지 않고 하차를 한 후 물류센터를 통과하고 즉시 배송지역 점포 또는 소비자에게 재포장되어 출고되고 배송되는 과정이다. 입고트럭에 의해 배달된 물품이 재고로써 보관됨이 없이 즉시 고객의 수요에 딸 재분류되어 출하트럭에 적재되어 고객에게 배달되는 프로세스로 구성된다 또한 크로스도킹 시스템을 효율적으로 운영하는데 가장 중요한 요인 중 물류센터 총 운영시간을 최소화하는 입고트럭과 출하 트럭의 일정계획이 수립되어야 한다[1]
	물류센터는 어떻게 구성되어 있는가?	일반적으로 네트워크를 구성하는 물류센터는 하나의 중앙물류센터와 여러개의 지역물류센터로 구성되어 있다. 중앙물류센터는 생산공장에서 완제품이 유통까지 도착하기 전까지 보관되어 있고.
	물류센터 운영업무 중 비용적인 측면에서 절감효과를 얻을 수 있는 방법은 무엇인가?	또한 크로스 도킹의 추진을 통하여 가장 비용이 많이 발생되는 작업인 저장과 피킹 작업을 제거할 수 있다.[2] 지역물류센터에서 RDC와 FDC의 저장과 피킹 작업을 각각의 물류센터에서 실행하는 것 보다 RDC에서 먼저 한 후 FDC에서 차량 대 차량으로 크로스도킹을 할 수 있다면 비용적인 측면에서 절감효과를 얻을 수 있다.

참고문헌 (10)

Yu Woo Yeon, Cho Chi Woon, Yang Jae Kyung(2006), "Optimal Operational Strategy for Cross Docking System" Journal of the Korea Safety Management & Science P103-114
In-Chul Lee, Myeong-Ho Lee, Nae-Heon Kim(2006), "A Study on Selection of Cross-Docking Center base on Existing Logistics Network" Journal of the Korean Institude Of Industrial Engineers Vil19, No1. P26-33
In-Chul Lee, Myeong-Ho Lee, Jung-Eun Song, Nae-Heon Kim(2006), "A Study on Selection of Cross-Docking Center by Changing the Logistics Location" Journal of the Korean Institude Of Industrial Engineers P1331-1334
Wooyeon Yu, Yunsun Park, Junghyun Shin(2008) "Design of Distribution Facility for Cross DockingSystem" Journal of the Korea Safety Management & Science P187-193
Byeong Heon Cho, Sung Hoon Jung, Ki Hyung Kim, Ha Ryoung Oh, Yeong Rak Seong(1999) "Development and Performance Evaluation of a Car Assignment and Routing Algorithm for Reducing Transportation Cost in a Logistics System" Journal of the Korea Society For Simulation p91-103
Ll-Kyoung Moon, Kyu-Kab Cho, Myoen-Sig Cho, Won-Jun Choi(2007) "Simulation with Arena - Fourth Edition - " McGraw-Hill Korea P620-630
Nyung-Hee Yang, Young-Hae Lee(1994) "Desing of the Simulation-Based Vehicle Distribution Planning System for Logistics" Journal of the Korean Institute Engineers p87-97
Suk-Jae Jeong, Jae-Jun Lee, Kyung-Sup Kim(2005) Simulation Analysis Determining Location and Size of Logistics Network" Journal of the Korean Society For Simulation p67-77
Jae-Jun Lee, Young-Jae Park, Tae-won Chung(2005) " Case Study : Restructuring of the Logistics Network and Calculating of the Distribution Center Size Based Simulation Method" Journal of the Korean Operations Research And Management Society P89-95
Kim Young Min, Lee Jun Hee(2006) "A Study of The Layout of Boxes to the Cargo Loading Problems Journal of the Korea Safety Management & Science P143-157

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