머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 사람의 개입 없이 미리 정의된 작업을 완료하는 데 사용하는 알고리즘에 대한 과학적 연구로 정의할 수 있습니다. 머신 러닝은 주어진 작업에서 사물의 패턴, 움직임, 추론에 의존합니다. 우리는 이미 얼굴 인식, 음성 인식, 거래 알고리즘, 온라인 스트리밍 추천 등 일상적인 활동에서 머신러닝을 사용하고 있지만, 이 기술은 현대 물류창고에서도 자동화를 향상하고 생산성을 높이는 데 사용될 수 있습니다. 머신러닝은 물류창고의 효율성을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 대량 작업을 인공지능으로 전환하여 물류창고 직원이 제품 품질과 고객 경험에 집중할 수 있도록 조직화하는 데도 도움이 됩니다. 머신러닝이 어떻게 현대 물류창고 경험을 혁신할 수 있는지 살펴보세요.
핵심 영역에서의 실용적인 애플리케이션
창고 관리에서 머신러닝은 특정 프로세스 모델링이나 엔지니어링에 의존하는 기존의 계획 및 최적화 도구를 대체하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 공학적 노동 표준을 기반으로 하는 노동 관리 시스템을 생각해 보십시오. 전자 라인 샤프트(ELS) 기반 시스템은 사전 정의된 숫자와 변수 세트를 사용하여 주어진 작업에 대한 예상 작업 완료 시간을 계산하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있습니다. ELS는 모델에 사용되는 값을 도출하기 위해 막대한 사전 투자와 측정이 필요합니다. 반면 머신러닝은 사전 엔지니어링과 수치 없이도 미세한 운영 데이터 스트림을 분석하여 이 작업을 간소화할 수 있습니다. 데이터는 모바일 디바이스, 자동화 시스템, 심지어 WCS와 같은 다양한 소스를 통해 얻을 수 있습니다.
머신러닝을 활용하면 물류창고에서 새 제품을 수령하는 작업도 간소화할 수 있습니다. 머신러닝은 창고 내 물품의 현재 위치를 분석하고 새로운 배송이 도착하면 이를 정확한 위치에 일치시킬 수 있습니다. 이를 통해 시간 소비를 줄이고 실수를 줄이며 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 ML은 창고 내 특정 지점에 도달할 수 있는 최단 경로로 수작업자를 안내하여 시간을 절약할 수 있습니다. 또 다른 작업인 피킹은 창고에서 가시성이 가장 높은 작업으로, 머신러닝은 다양한 방식으로 피킹을 최적화할 수 있습니다. Adaptalift의 보고서에 따르면 주문 피킹은 배송 및 보관에 비해 창고 내 운영 비용의 55%를 차지하며, 고객 만족도에도 직접적인 영향을 미칩니다. 머신러닝은 피킹 프로세스의 단계 수를 줄여 오류와 손상을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 주문을 피킹하는 동안 ML은 시스템에서 주문을 분석하고 직접 경로를 정렬하는 동시에 주문을 분리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
재고 관리는 공급망의 효율성을 달성하기 위해 신중한 입찰이 필요한 현대 물류창고의 또 다른 측면입니다. 이 프로세스를 최대한 원활하게 진행하기 위해 최적화 기술을 개선하는 데 많은 시간과 투자가 필요합니다. 이 시점에서 머신러닝이 개입하여 재고 최적화를 개선할 수 있으며, 특히 여러 창고를 보유한 기업의 경우 더욱 그렇습니다. 머신러닝은 재고 관리에서 오류나 지연을 일으킬 수 있는 여러 독립 변수를 고려하고 재고를 효율적으로 관리하기 위한 적절한 제안과 솔루션을 제공할 수 있습니다.
창고의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있는 또 다른 중요한 요소는 창고 내부에서 사물 인터넷을 사용하는 것입니다. 센서, RFID 태그, 디바이스 간 통신 및 기타 형태의 연결을 구현하면 일상적인 작업을 쉽게 관리할 수 있습니다. 머신러닝은 IoT 센서에서 수집한 데이터를 실행하여 컨베이어 벨트, 셔틀, 내비게이션 기반 모바일 로봇과 같은 기계의 수명을 늘리고 AGV 및 기타 소형 배송 봇의 마모를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
마지막으로...
현재의 물류창고에서는 로봇이 사람과 함께 작업하는 모습을 볼 수 있지만, 머신러닝은 로봇의 정확성을 높이고 사람의 존재 필요성을 완전히 없애는 데 도움이 될 수 있습니다. 머신러닝을 기반으로 하는 미래의 물류창고는 완전 자동화된 공간으로, 모든 작업과 프로젝트를 100%의 정확도로 제시간에 완료할 수 있는 오류 없는 공간이 될 것입니다.
