AutoStore 레이아웃 구조와 AGV 수량이 운영 성능에 미치는 영향에 관한 연구 = A Study on the Impact of AutoStore Layout Configuration and AGV Quantity on Operational Performance

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 전자상거래 확산으로 인해 주문 단위의 소량·다빈도와, SKU 다양성 확대, 리드타임 단축 요구 등이 심화된 물류센터 환경에서 고밀도 자동화창고인 AutoStore 시스템의 효율적 설계 방안을 제시하고자 한다. 기존 인력 기반 랙 창고는 작업 동선과 공간 활용의 한계로 인해 이러한 요구를 충족하기 어렵고, 이에 따라 로봇 기반 RCS/RS(Robotic Compact Storage/Retrieval System)인 AutoStore의 도입이 확대되고 있다. 그러나 AutoStore의 운영 성능은 로봇 수나 포트 수와 같은 단순 설비 스펙뿐만 아니라 레이아웃 구조와 AGV(로봇) 운용 방식에 크게 영향을 받음에도, 이들 요인을 종합적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다.

본 연구는 AutoStore형 고밀도 자동화창고를 대상으로 대표적인 네 가지 레이아웃 구조(L자형, ㅁ자형, T자형, U자형)와 AGV 수량 이 운영 성능에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 정량적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 FlexSim AutoStore 모듈을 활용하여 저장 용량, 적층 깊이, 포트 수와 위치, 주문 도착 패턴, 로봇사양과 제어 로직을 동일하게 설정한 뒤, 레이아웃 구조와 AGV 수량(3·4·5·6대)을 조합한 총 16개 시나리오를 구성하였다. 시뮬레이션에서는 15분 단위 데이터를 활용하여 시간당 처리량, 평균 체류시간, 로봇 간 작업량 편차 및 체류시간 변동성 등 주요 성능 지표를추출하였다.분석 결과, 레이아웃 구조는 동일한 AGV 수량 조건에서도 처리량 수준, 체류시간 및 성능 변동성에 뚜렷한 차이를 발생시키는 핵심 요인으로 나타났다. ㅁ자형과 U자형 레이아웃은 동선이 순환·분산되는 구조적 특성으로 인해 상대적으로 높은 처리량과 짧은 체류시간을 보였으며, T자형 역시 일정 AGV 수량 구간에서 안정적인 성능을 유지하였다. 반면 L자형 레이아웃은 비대칭 구조로 인한 동선 집중과 병목 발생으로 전반적인 성능이 가장 열위인 것으로 확인되었다. 또한 AGV 수량 증가는 일정 수준까지는 처리량 향상과 체류시간 감소에 기여하지만, 레이아웃별 허용 밀도를 초과할 경우 교차 지점 혼잡과 경로 중첩이 심화되어 성능 포화 현상이 발생하고, 일부 조
합에서는 Deadlock이 관측되었다. 이는 AutoStore 시스템에서 AGV수량 증설이 항상 성능 개선으로 이어지지 않으며, 레이아웃 구조에 따라 적정 AGV 수량의 상한이 존재함을 시사한다.

이러한 결과는 AutoStore 기반 자동화창고 설계 시 레이아웃 구조를 단순한 공간 배치가 아니라 로봇 이동 네트워크의 형태를 규정하는 전략적 변수로 인식해야 함을 보여준다. 실무적으로는 전자상거래 물류센터에서 고빈도 피킹과 짧은 리드타임 요구를 충족하기 위해 ㅁ자형 또는 U자형과 같이 동선 분산이 용이한 레이아웃을우선적으로 고려하고, 레이아웃별 허용 AGV 밀도를 감안하여 약 5대 수준의 적정 로봇 수를 설정하는 것이 바람직하다는 시사점을 제공한다. 다만 본 연구는 단일 센터와 특정 주문 패턴, 고정된 포트 구성을 전제로 수행되었으므로, 향후에는 다양한 주문 구조, 포트 배치 전략, 동적 경로계획 알고리즘 등을 포함하는 확장 연구가 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid expansion of e-commerce has led to a substantial increase in order volume, SKU variety, and demand for high-frequency piece picking, raising the need for high-density automated storage systems such as AutoStore. Although prior studies have examined robot scheduling, path planning, and workstation policies in Robotic Compact Storage/Retrieval Systems (RCS/RS), research on how the physical layout of the AutoStore grid influences operational performance remains
limited. This study investigates the impact of four representative AutoStore layouts—L-shaped, Square (ㅁ-shaped), T-shaped, and U-shaped—on system throughput, stay time, congestion, and scalability under different robot fleet sizes. A FlexSim-based simulation model was developed to construct 16 experimental scenarios (4 layouts × 4 AGV fleet sizes: 3, 4, 5, and 6 robots) under identical storage capacity, port configuration, and demand conditions. To ensure consistency and eliminate warm-up effects, only the stabilized operating period (0–3 hours) was analyzed. Key performance metrics, including hourly throughput, average stay time, and their variability, were
collected. Based on these indicators, a new composite metric—the Stability Index—was proposed to evaluate the combined effects of throughput, congestion, and performance volatility.

The results reveal that layout structure fundamentally shapes operational performance. The L-shaped layout consistently produced the lowest throughput and showed structural bottlenecks around asymmetric turning points. In contrast, the Square and T-shaped layouts demonstrated strong scalability up to specific robot thresholds, achieving stable high throughput with controlled congestion. Certain combinations, such as the Square layout with 5 robots, exhibited optimal performance, while overloading (e.g., 6 robots in Square or U-shaped layouts) caused severe volatility and periodic gridlock. The Stability Index confirmed these findings, indicating that appropriate layout selection and robot fleet sizing must be jointly optimized rather than independently configured.

This study contributes to AutoStore research by shifting analytical focus toward spatial design and demonstrating that layout morphology acts as a structural constraint that directly affects robot interactions, bottleneck formation, and system capacity. The results offer practical guidance for warehouse designers and operators seeking to configure high-density automated storage
systems under increasing e-commerce demands. Future research directions include multi-objective optimization integrating port location, SKU skewness, and algorithmic path-planning strategies, as well as real-world data calibration for digital twin applications.

목차 (Table of Contents)

• 국문 요약 i
• 목차 iii
• 표 목차 vi
• 그림 목차 vii
• 제 1장 서론 1
• 제 1절 연구의 배경 및 목적 1
• 제 2절 연구의 방법 및 구성 4
• 제 2장 이론적 배경 7
• 제 1절 자동화 창고 및 AutoStore 시스템 개요 7
• 1.1 자동화 창고 시스템 개요 7
• 1.2 AutoStore의 기본 구조 8
• 1.3 AutoStore의 운영 메커니즘과 처리 흐름 9
• 제 2절 창고 레이아웃 이론 및 동선 구조 분석 10
• 2.1 창고 레이아웃 이론 10
• 2.1.1 전통적 창고 레이아웃 유형과 특징 11
• 2.1.2 통로 구조와 혼잡 모델 12
• 2.1.3 이동거리 및 피킹시간 관련 모델 12
• 제 3절 선행연구 고찰 13
• 3.1 연구의 차별성 14
• 제 3장 연구 문제 및 모형 17
• 제 1절 연구 문제 17
• 제 2절 연구 모형 19
• 2.1 레이아웃 구조 모델링 19
• 2.2 로봇 수량 변수 설정 20
• 2.3 시뮬레이션 프레임 워크 20
• 2.4 성능 평가 체계 21
• 제 4장 연구 모형 및 시뮬레이션 분석 23
• 제 1절 연구 시뮬레이션 개요 및 모형 24
• 1.1 연구 시뮬레이션 개요 24
• 1.2 AutoStore 레이아웃 구조 26
• 1.2.1 ㅁ자형 레이아웃 26
• 1.2.2 T자형 레이아웃 27
• 1.2.3 U자형 레이아웃 28
• 1.2.4 L자형 레이아웃 30
• 1.3 AutoStore 시스템 구성요소 및 파라미터 설정 31
• 1.3.1 AutoStore 시스템 구성요소 및 파라미터 설정 31
• 1.3.2 로봇(AGV) 사양 32
• 1.3.3 포트(PI/PO) 및 제어 로직 33
• 제 2절 AGV 시스템 시뮬레이션 모델링 34
• 2.1 주문생성 및 재고 적재 프로세스 34
• 2.2 StorageSlot 구조와 Slot 할당 로직 36
• 2.2.1 기준 지점 주변에서의 최근접 Slot 탐색 36
• 2.2.2 전체 그리드에서 “가장 낮은 층”의 Slot 탐색 37
• 2.3 경로 탐색 및 충돌 회피 로직 37
• 2.4 입고 프로세스 39
• 2.5 Box 인출 및 Digging-CleanUp 로직 41
• 2.5.1 요청처리(Request) 41
• 2.5.2 다층 적재에 대한 Digging 작업 42
• 2.5.3 재적재(CleanUp) 42
• 2.6 시뮬레이션 실험 조건 및 시나리오 43
• 2.7 출력 데이터 및 성능 지표 45
• 제 3절 레이아웃·AGV 조합별 기초 통계 결과 47
• 3.1 분석 대상 및 요약 지표 47
• 3.2 레이아웃·AGV 조합별 처리량 통계 48
• 3.3 레이아웃·AGV 조합별 평균 체류시간 통계 51
• 3.4 Deadlock 패턴의 구조적 의미 54
• 제 4절 레이아웃별 기본 성능 비교 56
• 4.1 L자형 레이아웃:비대칭적구조에따른병목레이아웃 56
• 4.2 ㅁ자형레이아웃 :대칭 순환 구조에기반한레이아웃 58
• 4.3 T자형 레이아웃 59
• 4.4 U자형 레이아웃 60
• 제 5절AGV수량증가에따른확장성 분석 61
• 5.1 처리량기준확장성 62
• 5.2 체류시간기준확장성 63
• 5.3 종합적해석 65
• 제 6절종합논의 67
• 제 5장 결론 및 시사점 70
• 제 1절연구결과요약 70
• 제 2절시사점 71
• 제 3절연구의 한계 73
• 제 4절향후연구과제 74
• 참고문헌 76
• Abstract 79
• < 표 목차 >
• <표 2-1> AutoStore 구성요소 및 기능 요약 9
• <표 2-2> 레이아웃 유형별 구조적 특성 요약 13
• <표 2-3> 선행연구 비교 요약 14
• <표 3-1> 시뮬레이션 프레임워크 요약 21
• <표 3-2> 성능 평가 지표 요약 22
• <표 4-1> AutoStore 레이아웃별 StorageSlot 및 포트 구성 26
• <표 4-2> 시뮬레이션 주요 파라미터 설정 및 요약 44
• <표 4-3> 레이아웃·AGV 조합별 시나리오 구성 45
• <표 4-4> 레이아웃·AGV 조합별 처리량 통계 49
• <표 4-5> 레이아웃·AGV 조합별 평균 체류시간 통계 52
• <표 4-6> Deadlock 발생 레이아웃·AGV 조합 및 발생 시점 55
• <표 4-7> L자형 레이아웃 성능 요약 57
• <표 4-8> ㅁ자형 레이아웃 성능 요약 58
• <표 4-9> T자형 레이아웃 성능 요약 59
• <표 4-10> U자형 레이아웃 성능 요약 61
• < 그림 목차 >
• <그림 1> 글로벌 전자상거래 시장 매출액 1
• <그림 2> Flexsim 소프트웨어를 사용하여 구현한 AutoStore 모형 25
• <그림 3> ㅁ자형 레이아웃 AutoStore 모형 27
• <그림 4> T자형 레이아웃 AutoStore 모형 28
• <그림 5> U자형 레이아웃 AutoStore 모형 29
• <그림 6> L자형 레이아웃 AutoStore 모형 30
• <그림 7> 재고 초기화 – Fill Storage Flow 34
• <그림 8> 주문 생성 – Requests Flow 35
• <그림 9> 경로 - Path Travel Flow 38
• <그림 10> 입고 흐름 - Entry Flow 39
• <그림 11> Box 인출 및 Digging–CleanUp Flow 41