광방향 피킹은 높은 정확도로 더 빠른 주문 처리를 달성하기 위한 필수 피킹 기술 중 하나로 부상했습니다. 구현하기 전에 PTL 시스템을 창고 보관 구역/통로에 구현하기 전에 자동화를 통한 투자 수익을 극대화하기 위해 철저히 고려해야 할 핵심 사항을 살펴보겠습니다:
PTL 통합을 통한 효율성 극대화
1. 제품 SKU 볼륨 이해
PTL 시스템은 "개인 대 상품" 시스템으로 알려진 부문에서 가장 빠른 피킹 방법론입니다. 처리량이 많은(빠르게 이동하는) SKU를 처리하는 데 탁월합니다. 광방향 피킹은 브레이크 팩 피킹과 전체 케이스 발송 모두에서 가장 높은 피킹 속도를 제공합니다.
이렇게 빠르게 이동하는 SKU는 보관 구역과 분리된 지정된 피킹 구역으로 통합됩니다. 주로 선반 랙이나 카톤 플로우 랙에 조밀하게 보관됩니다. SKU의 레인 수는 속도에 따라 달라질 수 있습니다.
일반적으로 이러한 광방향 시스템은 구역 피킹 형식에 사용됩니다. 주문 토트가 컨베이어 또는 트롤리에서 이동하면서 개별 구역에서 멈추고 각 구역의 피커가 주문의 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다. 일반적으로 창고에서는 상위 SKU에 대해 500~10,000개의 조명을 배치하여 광방향 피킹을 사용합니다.
2. 통합이 핵심
자동화를 통한 생산성 향상을 실현하려면 물류창고의 기존 WMS/WCS/Enterprise 소프트웨어에 PTL(Pick-To-Light) 시스템을 신속하게 통합하는 것이 중요합니다.
3. 처리량 중요성
PTL 시스템은 매우 정확하고 효율적인 작업을 제공합니다. 일반적으로 주문 피킹 속도는 시간당 120~400개 라인이며 정확도는 99.5%~99.7%입니다. 이러한 결과를 달성하려면 광방향 피킹의 이점을 최대한 활용하기 위해 피킹 프로세스를 재설계해야 하는 경우가 많습니다.
4. 대안 평가
비용-편익 분석을 수행하여 목표를 달성하는 가장 좋은 방법을 파악합니다. 특정 목표를 추구할 때 RF 피킹, 음성 시스템, 비전 기술 등 다양한 주문 처리 방법을 고려할 수 있습니다. 조명 지향 작업에는 순차 및 동시 피킹과 같은 다양한 조명 기술이 포함됩니다.
공급업체를 평가할 때는 기존 시스템에 PTL을 통합하는 기술 전문성, 제공되는 조명 기술(프로세서, 조명 수, 기능), 하드웨어 및 소프트웨어를 사용자 지정하는 공급업체의 유연성 등 여러 요소를 고려해야 합니다.
공급업체를 선택할 때는 창고 운영에 대한 숙련도와 새로운 기술을 원활하게 통합할 수 있는 능력이 가장 중요합니다.
5. 반자동화가 새로운 표준
창고에서는 생산성 향상을 위해 공급망의 중요한 부분을 자동화하는 데 중점을 두고 반자동화를 도입하는 사례가 늘고 있습니다.
물류창고에 보관되는 제품의 종류가 다양해지고 운영이 복잡해지면서 획일적인 접근 방식으로는 충분하지 않습니다. 주문 피킹의 경우, 중요 구역/통로에는 PTL 시스템을 사용하고 나머지 구역에는 다른 피킹 기술을 사용하는 것이 일반적이며 비용 효율적입니다.
6. 효율적인 데이터 사용
IIoT의 세계에서 데이터는 중요한 역할을 합니다. 경쟁력을 유지하고 운영 효율성을 달성하려면 주문 처리 프로세스의 모든 단계를 추적하는 것이 중요합니다.
광방향 피킹 시스템은 속도, 정확성 및 전반적인 생산성을 지속적으로 개선하기 위해 스토리지 패턴 및 성능 지표를 연구하는 데 활용할 수 있는 실시간 분석을 제공합니다.
"측정할 수 있는 것은 관리하고 개선할 수 있다" 는 속담이 있습니다. 자동화에는 비용이 수반되므로 주문 처리 과정에서 비즈니스가 직면한 문제를 포괄적으로 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 과제에는 다음과 같은 요소가 포함될 수 있습니다:
1. 사람들의 선택 속도
2. 인력 교육 시간
3. 창고 내 소모율
4. 업계 평균보다 낮은 피킹 속도
5. 노동 인구 통계(다국어 사용자, 성별) 등
창고나 보관 시설에서 주문 피킹 담당 자는 개별적으로 일하든 팀의 일원으로 일하든 전체 주문 피킹 시간의 50% 이상을 정확한 물품을 찾아서 가져오는 데 소비합니다.
이러한 문제를 제대로 분석하면 하루에 피킹해야 하는 주문 수, 인건비 일정 비율 절감, 오배송으로 인한 역물류 비용 최소화 등 측정 가능한 목표를 설정할 수 있습니다. 결국, 광방향 피킹은 의심할 여지 없이 이러한 지표를 개선할 수 있습니다.
