Genetic algorithm을 이용한 Smart물류센터의 Tote 공급 순서 결정에 관한 연구

Abstract

물류 프로세스에서 보충 프로세스는 보관 구역에 적치된 물품을 특정 조건에 의해 보충 구역으로 이송하는 과정을 의미한다. 보충 구역으로 이송하는 과정에서 Conveyor를 통해 목적지에 도착하지 못하고 대기하는 병목 현상을 방지하기 위해 Buffer의 역할로 일반적인 Belt Conveyor보다 Circle Conveyor를 사용하는 경우가 많다. 하지만 대부분의 연구는 보충의 최적화를 고려할 때 일반적인 Belt Conveyor를 사용한 연구가 대부분이기 때문에 Circle Conveyor를 고려한 보충 최적화 연구가 필요하다. 기존 연구들은 Circle Conveyor를 통한 보충 프로세스보다 피킹 순서에 대한 최적화에 중점을 두어 입력된 보충 순서에 대한 최적화의 아쉬움이 존재한다. 그래서 본 연구는 Circle Conveyor를 포함한 보충 프로세스에서 상품 공급 순서 결정을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 각 장비의 운영상태, Capacity에 따라 공급되는 상품의 순서를 Circle Conveyor를 반영하여 최적화하기 위하여 Quick Picking System을 예시를 통하여 최적 보충에 대한 수리 모형을 제시한다. 제시된 수리모형을 통해 운영 프로세스를 반영한 Simulation을 작성하고 공급 순서에 따라 목적지 기준으로 순차 투입, Round Robin 투입 방식으로 구성된 두 가지 입력 데이터의 초기 데이터와 Genetic algorithm을 수행한 개선된 보충 순서의 Simulation 수행 결과를 비교하여 실험 결과로부터 제안된 방법이 초기 입력 데이터보다 전체 Flow Time, Circle Conveyor에서의 평균 순환시간, 목적지에서의 대기 시간, MakeSpan의 시간이 감소함을 확인하고 최종적으로 개선된 공급순서를 도출하였다.| In the logistics process, the replenishment process refers to the transfer of goods stored in the storage area to the replenishment area based on specific conditions. To prevent bottlenecks where items are unable to reach their destination and wait during the transfer to the replenishment area, circle conveyors are often used as buffers instead of conventional belt conveyors. However, most of the existing research on replenishment optimization focuses on the use of belt conveyors, and there is a need for studies that consider the optimization of replenishment with circle conveyors. Previous studies have mainly emphasized optimizing the picking sequence rather than optimizing the replenishment order input for the circle conveyor, leading to a lack of optimization in the input order for replenishment. Therefore, this study proposes an algorithm for determining the order of product supply in the replenishment process, including circle conveyors. In this paper, a mathematical model for optimizing the order of product supply, considering the operational status and capacity of each equipment, is presented using a quick picking system as an example. Based on the proposed mathematical model, a simulation that reflects the operational process is developed. Two different sets of initial input data are constructed, representing sequential input based on destination and round-robin input, and the simulation results of the improved replenishment order obtained through genetic algorithms are compared with the initial data. The experimental results demonstrate that the proposed method reduces the overall flow time, average circulation time in the circle conveyor, waiting time at the destination, and makespan compared to the initial input data. Finally, an improved supply sequence is derived based on these findings.