주문정보 묶음 정책을 통한 오더피킹 최적화 시스템 구축 방안 연구 = A Study on the Establishment of Order Pickings Optimization System through the Order Information Bundle Policy

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Entering the 2000s, domestic e-commerce (e-Commerce) transactions are exploding, especially with Covid-19, the growth rate has increased further, reaching around 135 trillion won as of 2020. In addition, the e-commerce market has recently become the most notable industry in the world, with the corporate value of Coupang, a domestic e-commerce company, reaching 100 trillion won on the New York Stock Exchange. The key to the growth of this e-commerce market is the rapid and accurate processing of goods at the logistics center to deliver the products ordered by customers on a fixed date.
This study designed JAVA Simulation through heuristic-based algorithms based on order and volume information from 'A', a domestic cosmetics company based on e-commerce, and explored theories by referring to various logistics, e-commerce, productivity-related papers and academic materials at home and abroad.
Most of the existing studies were based on business to business logistics (B2B) released to dealers and distributors rather than individual customers, and most of them were based on improving physical lotions and optimizing logistics facilities such as inventory relocation and forklift mobility efficiency. Therefore, recent e-commerce logistics companies have not been able to present state-of-the-art theories and research results, especially for small and medium-sized enterprises that have difficulty investing in automated order-picking facilities.
Based on this background, this work analyzes the impact to improve order-picking productivity, and applies simulation techniques to derive the resulting values of the improvement. Furthermore, we design the JAVA simulation tool for simulation analysis and then conduct experimental environment modeling. When a customer purchases a product on each online sales channel, order information is linked to the WMS(Warshouse Management System) and order picking is carried out based on product order information. Since the order picking work was completed, the work is underway by proceeding with buffer packaging for each product and sending packages to customers to prevent damage to the product. It has about 2,213 SKU and actually conducted a DATA analysis based on the amount of shipments for about a year.
In addition, we pre-defined the S-Shape routing strategy in use at the logistics center under this study, and digitized location information with X,Y values for distribution center layout drawing information and location information for simulation performance and travel distance calculation.
In order to cope with the growth of the e-commerce market, this study aims to strengthen the competitiveness of logistics companies themselves by increasing the productivity of pickings, which account for 55% of the costs incurred in logistics centers.
The results of this work optimize customer's order information and confirm that simulations by four types show improvements in work flow compared to individual order picking tasks, 47.83% for arbitrary selection bundles, 61.63% for 1st location bundles, and 80.18% for optimization routing.
Due to the nature of e-commerce, it is quite difficult to predict customers' order patterns, and all 2,200 products are evenly shipped through events and discount policies. After all, logistics companies need a method that can most effectively perform order-picking tasks to handle numerous customer order patterns. Through this work, we present an e-commerce order-picking optimization methodology for each company to effectively perform order-picking tasks.

국문 초록 (Abstract)

2000년대에 진입하여 국내 이커머스(e-Commerce, 온라인) 거래량은 폭발적으로 증가하고 있으며, 특히 코로나19로 인해 그 성장속도는 더욱 더 증가하여 그 규모는 2020년 기준 약 135조원에 이른다. 또한 최근 국내 이커머스 기업인 쿠팡의 뉴욕증시 상장에 따른 기업가치가 100조에 이르는 등 이커머스 시장은 전세계적으로 가장 주목받는 산업이 되었다. 이러한 이커머스 시장의 성장을 위해 필수적으로 선행되어야 할 핵심은 고객이 주문한 제품을 정해진 일자에 배송하기 위해 물류센터에서 신속하고 정확한 물동량 처리 작업이다.
본 연구는 이커머스를 기반으로 사업을 진행하고 있는 국내 화장품 기업인 ‘A’사의 주문 및 물동량 정보를 기반으로 휴리스틱 기반의 알고리즘을 통한 JAVA Simulation을 설계하여 오더피킹 작업 생산성을 최적화하는 연구를 수행하였고, 또한 국내외 여러 물류, 이커머스, 생산성 관련 논문 및 학술자료를 참고하여 이론을 탐구하였다.
기존의 연구들은 대부분 개인 고객이 아닌 대리점 및 유통업체로 출고되는 B2B(Business to Business) 물류에 관한 연구와 이론들이 많아 이커머스 물류의 연구들이 상대적으로 부족하였고, 재고의 재배치, 지게차 이동동선 효율화 등 물리적인 로케이션의 개선과 물류설비의 최적화 위주의 관한 연구들이 대부분 이었다. 따라서 최근의 이커머스 물류기업들에게 최신의 이론과 연구결과를 제시하지 못하였고, 특히 자동화 오더피킹 설비를 위한 투자가 어려운 중소기업에게는 현실적인 방법론을 제시하기 어려웠다.
이러한 배경에 따라 본 연구는 오더피킹 생산성 향상을 위해 영향도를 분석하고, 개선의 결과 값을 도출하기 위해 시뮬레이션 기법을 적용하였다. 또한, 시뮬레이션 분석을 위해 JAVA 시뮬레이션 툴을 설계 후 실험환경 모델링(Modeling)을 수행하였다. 본 연구 대상 물류센터는 고객이 각 온라인 판매 채널에서 상품을 구매하면 주문정보가 WMS(Warshouse Management System) 시스템으로 연동이 되고 상품 주문 정보를 기반으로 오더피킹 작업을 진행한다. 오더피킹 작업이 완료된 이후 제품의 파손을 방지하기 위해 상품별 완충 포장을 진행 후 고객에게 택배를 발송하는 구조로 업무가 진행되고 있다. 보유 SKU는 약 2,213개 이고, 실제로 약 1년간의 출고 물동량을 기반으로 DATA 분석을 진행하였다.
그리고, 본 연구 대상 물류센터에서 사용 중인 S-Shape 라우팅 전략을 사전에 정의 하고, 시뮬레이션 수행과 이동거리 계산을 위해 물류센터 레이아웃 도면정보와 로케이션 정보에 대해 위치정보를 X,Y 값으로 수치화 하였다.
본 연구는 이커머스 시장의 성장에 대응하기 위해 물류센터에서 발생되는 비용의 55%를 차지하는 피킹작업의 생산성을 높여 물류기업 자체적으로 경쟁력을 강화하는 것을 목적으로 본 연구를 진행하였다.
본 연구의 결과는 고객의 주문정보를 최적화하고 4가지 유형별로 시뮬레이션 결과 개별 오더피킹 작업 대비, 임의선택 묶음 시 47.83%, 1st 로케이션 묶음 시 61.63%, 최적화 라우팅 시 80.18%의 작업동선 개선효과가 존재함을 확인 하였다.
이커머스 특성상 고객의 주문 패턴을 예측하기 상당히 어렵고 이벤트와 할인정책을 통하여 2,200여 가지의 모든 제품이 고르게 출고되는 특성을 보이고 있다. 결국 물류기업은 수많은 고객의 주문 패턴을 처리하기 위해 가장 효과적으로 오더피킹 작업을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구를 통해 각 기업들이 오더피킹 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 이커머스 오더피킹 최적화 방법론을 제시하였다.

목차 (Table of Contents)

• 그림목차 iv
• 표 목 차 vi
• 국문초록 viii
• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구의 범위와 방법 6
• 제 2 장 이론적 고찰 9
• 제 1 절 선행연구 9
• 2.1.1 오더피킹에 관한 선행연구 9
• 2.1.2 이커머스 물류에 대한 선행연구 14
• 2.1.3 연구의 차별성 20
• 제 2 절 물류센터의 정의 및 기능 24
• 2.2.1 물류센터의 정의 24
• 2.2.2 물류센터의 종류 26
• 2.2.3 물류센터의 기능 27
• 2.2.4 물류센터의 운영 프로세스 31
• 제 3 절 오더피킹 개념 35
• 2.3.1 오더피킹 작업의 중요성 35
• 2.3.2 피킹작업의 종류 37
• 2.3.3 오더피킹 작업을 위한 이동경로 38
• 2.3.4 오더피킹 작업 주요설비 40
• 제 3 장 이커머스 오더피킹 시스템 적용 43
• 제 1 절 이커머스 물류 프로세스 분석 43
• 3.1.1 이커머스 산업 정의 43
• 3.1.2 이커머스 물류 프로세스 49
• 제 2 절 이커머스 물류 오더특성 분석 51
• 3.2.1 출고데이터 분석 51
• 3.2.2 고객 주문오더 분석 53
• 3.2.3 오더피킹 프로세스 분석 56
• 제 3 절 오더피킹 시스템 방법론 설계 59
• 3.3.1 오더피킹 레이아웃 설계 59
• 3.3.2 오더피킹 프로세스 설계 61
• 3.3.3 오더피킹 작업생산성 측정기준 설계 62
• 3.3.4 오더피킹 시뮬레이션 방법론 64
• 제 4 장 오더피킹 시뮬레이션 및 결과분석 67
• 제 1 절 시뮬레이션 모델 설계 67
• 4.1.1 시뮬레이션 모델 설계 67
• 4.1.2 기초 운영환경 모델링 74
• 제 2 절 시뮬레이션 입력자료 설계 78
• 4.2.1 데이터 항목 설계 78
• 4.2.2 시뮬레이션 데이터 분석 84
• 제 3 절 시뮬레이션 수행 및 결과 분석 89
• 4.3.1 시뮬레이션 수행 분석 89
• 4.3.2 시뮬레이션 수행 결과 분석 95
• 제 5 장 결론 101
• 제 1 절 연구결과 101
• 제 2 절 향후과제 103
• 참고문헌 104
• Abstract 113

참고문헌 (Reference)

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38. 「혼합보충 방식의 오더피킹에 의한 전자상거래 물류센터의 생산성 개선」, 김병기, 명지대학교 대학원 박사학위논문, , 2019

39. 「시뮬레이션을 이용한 도서물류센터의 최적 피킹 방법 결정에 관 한 연구」, 임우택, 명지대학교 대학원 박사학위논문, , 2015

40. 「인터넷 쇼핑몰의 물류 서비스품질, 고객만족 및 재구매 의도에 관한 연구」, 안운석, 강도원, 강선희, 한국서비스경영학회지, 제5권 제2호, pp.73-91, , 2004

41. 「전자 상거래에 대한 중국과 한국의 소비자 인식 비교 연구 : B2C 거래를 중심으로」, 이곤영, 신라대학교 대학원 석사학위논문, , 2018

42. 「제3자 물류서비스 품질이 물류성과에 미치는 영향 : 인터넷 쇼핑 몰을 중심으로 」, 라원기, 한양대학교 대학원 석사학위논문, , 2007

43. AHP 기법을 이용한 물류센터 내 사물인터넷 기반 정 보시스템 도입 요인의 중요도 분석, 민윤홍, 공인택, 신광섭, 한국로지스틱스학회지,Vol.27(3), pp.1-12, , 2019

44. 「물류창고의 인적오류 경감을 위한 인공지능 기반 의 창고관리시스템에 관한 연구」, 이재모, 권영훈, 서원태, 한국통신학회지, 학술대회논문집, Vol.2019(6), pp.736-737, , 2019

45. 「e-커머스의 차별화마케팅이 소비자만족과 재구매의도 및 경영 성 과에 미치는 영향」, 윤성훈, 건국대학교 대학원 석사학위논문, , 2019

46. 모바일 쇼핑몰을 이용한 주얼리 소비자들의 구매결정에 미치 는 영향요인에 관한 연구., 백기동, 구 가톨릭대학교 대학원 박사학위논문, , 2020

47. 「모바일 쇼핑 사용자 경험이 만족과 지속사용 의도에 미치는 영향 : 스마트폰 사 용자를 중심으로」, 정선영, 홍익대학교 대학원 석사학위논문, , 2015

48. 「이커머스 풀필먼트 서비스의 혁신성과 신뢰성이 소비자 만족 및 서비스 지속이용 의도에 미치는 영향」, 라인승, 경기대학교 대학원 석사학위논문, , 2020

49. 「물류센터의 출고량 변화에 따른 Pick to Light와 Put to Light의 생산성 비교 연구 :냉장물류시스템을 중심으로」, 유강철, 명지대학교 대학원 박사학 위논문, , 2011

50. 「온라인쇼핑몰의 Last-mile service와 이용고객의 인식이 브랜 드 애착과 고객행동의도에 미치는 영향 : 브랜드 신뢰성의 매개효과와 감사의 조절효 과」, 송정수, 중앙대학교 대학원 석사학위논문, , 2019