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2022년 367억 3천만 달러 규모의 글로벌 머신러닝 시장은 2023년부터 2030년까지 34.8%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 의료, 금융, 소매, 물류와 같은 분야에서 머신러닝 도입이 증가하면서 효율성과 혁신이 향상되고 있음을 보여줍니다.
머신러닝(ML)은 컴퓨터가 사람의 개입 없이 미리 정의된 작업을 완료하는 데 사용하는 알고리즘에 대한 과학적 연구로 정의할 수 있습니다. ML은 제공된 작업에서 사물의 패턴, 움직임, 추론에 의존합니다. 얼굴 인식, 음성 인식, 거래 알고리즘, 온라인 스트리밍 추천과 같은 일상적인 활동에서 이미 ML을 사용하고 있지만, 이 기술은 현대 물류창고에서 자동화를 개선하고 생산성을 높이기 위해 사용될 수 있습니다.
머신러닝은 물류창고의 효율성을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 운영을 체계화하여 물류창고 직원이 제품 품질과 고객 경험에 집중할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝이 어떻게 현대 물류창고 경험을 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.
핵심 분야에서의 머신 러닝의 실제 적용 사례
노동 관리 시스템
물류창고 관리에서 ML은 프로세스 모델링이나 엔지니어링에 의존하는 기존의 계획 및 최적화 도구를 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 공학적 노동 표준(ELS)에 기반한 노동 관리 시스템을 생각해 보십시오. ELS 기반 시스템은 사전 정의된 수치와 변수를 사용하여 특정 작업에 대한 예상 작업 완료 시간을 계산하도록 명시적으로 프로그래밍되어 있으므로 상당한 사전 투자와 측정이 필요합니다. 반면 머신러닝은 사전 엔지니어링과 수치 없이도 운영 데이터 스트림을 분석하여 이 작업을 간소화합니다. 데이터는 모바일 디바이스, 자동화 시스템, 심지어 창고 제어 시스템(WCS)과 같은 다양한 소스를 통해 들어올 수 있습니다.
제품 수령
물류창고에서 새 제품을 수령하는 작업도 ML을 통해 간소화할 수 있습니다. ML은 창고 내 물품의 현재 위치를 분석하고 새로운 배송이 도착하면 이를 정확한 위치에 매칭하여 시간 소비와 실수를 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 ML은 창고 내 특정 지점에 도달하기 위한 최단 경로를 수작업자에게 안내하여 시간을 절약할 수 있습니다.
주문 피킹
피킹은 물류창고에서 가장 가시성이 높은 작업 중 하나입니다. Adaptalift의 보고서에 따르면 주문 피킹은 창고 내 운영 비용의 55%를 차지하며 고객 만족도에 직접적인 영향을 미칩니다. ML은 프로세스의 단계 수를 줄여 피킹을 최적화하여 오류 마진과 손상을 줄일 수 있습니다. 여러 주문을 처리하는 동안 ML은 시스템에서 주문을 분석하고 가장 직접적인 경로를 정렬하는 동시에 주문을 효율적으로 분리할 수 있습니다.
재고 관리
재고 관리는 공급망 효율성을 달성하기 위해 세심한 주의가 필요한 현대 물류창고의 또 다른 중요한 측면입니다. 머신러닝은 특히 여러 개의 창고를 보유한 기업의 경우 재고 최적화를 향상시킬 수 있습니다. 머신러닝은 재고 관리에서 오류나 지연을 일으킬 수 있는 여러 독립 변수를 고려하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있는 적절한 제안과 솔루션을 제공할 수 있습니다.
사물 인터넷(IoT) 통합
창고 내부에서 IoT를 사용하면 효율성을 더욱 높일 수 있습니다. 센서, RFID 태그, 디바이스 간 통신 및 기타 형태의 연결을 구현하면 일상 업무를 원활하게 관리할 수 있습니다. ML은 IoT 센서로 수집한 데이터를 처리하여 컨베이어 벨트, 셔틀, 내비게이션 기반 모바일 로봇과 같은 기계류의 수명을 연장하고 AGV 및 기타 소형 배송 로봇의 마모를 감지할 수도 있습니다.
창고업의 미래
오늘날의 물류창고에서는 로봇이 사람과 함께 작업하는 경우가 많습니다. 하지만 ML은 로봇의 정밀도를 향상시켜 잠재적으로 사람의 개입이 필요 없게 만들 수 있습니다. ML로 구동되는 미래의 물류창고는 100% 정확도로 모든 작업과 프로젝트를 제시간에 완료하는 완전 자동화된 오류 없는 공간이 될 것입니다. 이러한 미래 비전은 창고 운영에 혁신을 가져와 생산성과 효율성의 새로운 기준을 제시할 것입니다.
기업은 머신러닝을 창고 운영에 통합함으로써 자동화 수준을 높일 뿐만 아니라 다양한 프로세스를 최적화하여 생산성, 정확성 및 전반적인 운영 성과를 크게 개선할 수 있습니다. 머신러닝이 주도하는 물류창고의 미래는 분명 유망하며 업계 표준을 재정의할 것입니다.
자주 묻는 질문
머신러닝은 현대 물류창고에서 어떤 역할을 하나요?
머신러닝은 데이터를 분석하여 재고 관리, 수요 예측, 리소스 할당을 개선함으로써 운영을 최적화합니다.
머신러닝은 어떻게 재고 정확도를 향상시킬 수 있나요?
과거 데이터와 실시간 입력을 분석하여 재고 수준을 예측함으로써 오류를 줄이고 더 나은 재고 관리를 보장합니다.
머신러닝으로 창고 효율성을 높일 수 있나요?
예. 반복적인 작업을 자동화하고, 자율주행 차량의 경로를 최적화하며, 피킹 정확도를 개선할 수 있습니다.
머신러닝은 수요 예측에 어떻게 도움이 되나요?
방대한 양의 데이터를 처리하여 패턴과 추세를 파악함으로써 미래 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있게 해줍니다.
머신 러닝을 예측 유지 관리에 사용하면 어떤 이점이 있나요?
장비 고장을 미리 예측하여 다운타임과 유지 관리 비용을 줄입니다.
