최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 4차산업 혁명 기술의 성장과 코로나바이러스 확산으로 인해 모바일 중심의 온라인 쇼핑 시장이 급격하게 성장하게 되었으며, 다양한 차별화 전략을 앞세운 많은 기업들이 치열하게 경쟁하고 있다. 보다 높은 수준의 배송서비스를 요구하는 고객들을 만족시키기 위해 풀필먼트센터라는 개념이 등장하였고, 이를 통해 기존 주문 이후 집하에서 배송까지 수행되던 프로세스의 전체 처리 시간과 효율성을 개선할 수 있게 되었다. 그러나, 여전히 풀필먼트센터 내에서의 작업 효율성이 전체 배송 서비스의 수준을 결정하는 제약요인으로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 빅데이터, 사물인터넷 및 인공지능을 활용한 수요 예측과 공급의 조정 등과 같은 다양한 방법이 제시되고 있으나, 그 한계가 분명히 존재한다. 풀필먼트센터 내 가장 많은 작업시간과 비효율성을 초래하는 과정이 주문된 상품의 집하 작업 이후 배송을 위한 포장까지이므로, 이 과정을 자동화하기 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 상품이 보관되어 있는 위치에서 포장을 위한 장소로의 집하와 상품 이동을 자동화하기 위한 AGV와 AMR의 효율적 운영을 위한 계획을 수립하기 위한 방안을 제시한다. 풀필먼트센터 내 보관된 상품의 수, 상품별 수요에 따라 투입되는 자동화 장비의 운영 효율성이 달라질 수 있기 때문에 다양한 시나리오를 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과를 바탕으로 풀필먼트센터 내 자동화 장비 도입 시 검토해야 할 다양한 요인을 확인할 수 있으며, 급변하는 시장 수요에 유연하게 대응하기 위해 효율성을 기준으로 최적 의사결정을 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.
Current development of technologies related to 4th industrial revolution and the pandemic of COVID-19 lead the rapid expansion of e-marketplace. The level of competition among several companies gets increased by introducing different strategies. To cope with the current change in the market and sati...
Current development of technologies related to 4th industrial revolution and the pandemic of COVID-19 lead the rapid expansion of e-marketplace. The level of competition among several companies gets increased by introducing different strategies. To cope with the current change in the market and satisfy the customers who request the better delivery service, the new concept, fulfillment, has been introduced. It makes the leadtime of process from order picking to delivery reduced and the efficiency improved. Still, the efficiency of operation in fulfillment centers constrains the service level of the entire delivery process. In order to solve this problem, several different approaches for demand forecasting and coordinating supplies using Bigdata, IoT and AI, which there exists the trivial limitations. Because it requires the most lead time for operation and leads the inefficiency the process from picking to packing the ordered items, the logistics service providers should try to automate this procedure. In this research, it has been proposed to develop the efficient plans to automate the process to move the ordered items from the location where it stores to stage for packing using AGV and AMR. The efficiency of automated devices depends on the number of items and total number of devices based on the demand. Therefore, the result of simulation based on several different scenarios has been analyzed. From the result of simulation, it is possible to identify the several factors which should be concerned for introducing the automated devices in the fulfillment centers. Also, it can be referred to make the optimal decisions based on the efficiency metrics.
Current development of technologies related to 4th industrial revolution and the pandemic of COVID-19 lead the rapid expansion of e-marketplace. The level of competition among several companies gets increased by introducing different strategies. To cope with the current change in the market and satisfy the customers who request the better delivery service, the new concept, fulfillment, has been introduced. It makes the leadtime of process from order picking to delivery reduced and the efficiency improved. Still, the efficiency of operation in fulfillment centers constrains the service level of the entire delivery process. In order to solve this problem, several different approaches for demand forecasting and coordinating supplies using Bigdata, IoT and AI, which there exists the trivial limitations. Because it requires the most lead time for operation and leads the inefficiency the process from picking to packing the ordered items, the logistics service providers should try to automate this procedure. In this research, it has been proposed to develop the efficient plans to automate the process to move the ordered items from the location where it stores to stage for packing using AGV and AMR. The efficiency of automated devices depends on the number of items and total number of devices based on the demand. Therefore, the result of simulation based on several different scenarios has been analyzed. From the result of simulation, it is possible to identify the several factors which should be concerned for introducing the automated devices in the fulfillment centers. Also, it can be referred to make the optimal decisions based on the efficiency metrics.
손병석, 김태복 (2008). 물류센터의 부가가치활동에 대한 고찰 및 사례, 물류학회지, 18(2),？77-103.
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MH Kang & CJ Kwak., "Simulation Analysis of？A Logistics System for Automobile Parts: A Case？Study of A Car Manufacturer", Asia-Pacific Journal of Business & Commerce, vol. 6, no. 1, pp. 101-112,？2014.
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