사회연결망 분석을 통한 풀필먼트 센터의 재고배치에 관한 연구 = A Study on Inventory Allocation in Fulfillment Centers Using Social Network Analysis

국문 초록 (Abstract)

이커머스 시장의 성장과 무료배송 정책 강화로 인해 주문당 평균 상품 수가 증가하면서 풀필먼트 센터의 피킹 작업 복잡도가 심화되고 있다. 피킹 작업은 전체 운영비용의 50% 이상을 차지하며, 주문 복잡도 증가는 작업자 이동거리 증가와 피킹 생산성 저하로 이어져 단위 주문당 처리 비용을 상승시킨다. 특히 온라인 쇼핑몰 주문은 다품목 합포장 특성이 강해 상품 간 관계를 고려하지 않은 재고배치는 불필요한 집하지점 방문 횟수를 증가시켜 운영 효율을 저하시킨다. 본 연구에서는 기존 연구들에서 주로 활용되는 ABC 분석 및 연관성 분석과 달리, 상품 네트워크 전체의 구조적 특성을 반영할 수 있는 사회연결망 분석을 활용한 재고배치 모형을 제안한다. 실제 활용 가능성을 검증하기 위해 온라인 주문데이터를 인접행렬로 변환하여 상품 네트워크를 구축하고, 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성 등 중심성 지표를 활용하여 상품간 연결 강도를 정량화한다. 더불어 집하지점 방문 횟수와 이동거리를 성능 평가 지표로 활용하여 실제 풀필먼트 센터 현장 적용 가능성을 실증하고자 한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The growth of e-commerce and free shipping policies have increased the average number of products per order, intensifying the complexity of picking operations in fulfillment centers. Generaly, it takes more than 50% of total operating cost for picking operations. The more complicated order will make the tavelling distance longer, productivity decreased, and the unit cost per order increased. In general, the orders from online store consist with multi-items, which requires the consolidation of items, inventory allocation strategies. Thus, if the relationship among items is not considered, it makes unnecessary visits to picking points and operational efficiency decreased. Unlike to previous studies utilizing ABC analysis and association rules, this resarch has proposed a novel approach which utilize the social network analysis (SNA)-based inventory allocation model to consider the structural characteristics of product networks. The study constructs product networks by transforming the order data into the adjacency matrices and quantifies the strength of relationship using centrality metrics: degree, betweenness, and closeness centrality. Performance is evaluated through rack visits and travel distance to demonstrate practical applicability in fulfillment centers.