스마트 물류 기술을 활용한 물류센터 운영 최적화 연구

• 영문명: Operational Optimization of Fulfillment Centers by Using Smart Logistics Technologies
• 발행기관: 한국국제상학회
• 저자명: 손승표(Ryan Sungpyo Sohn) 박영태(Gregory Youngtae Park)
• 간행물 정보: 『국제상학』第40卷 第3號, 95~108쪽, 전체 14쪽
• 주제분류: 경제경영 > 무역학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

본 연구에서는 최신 스마트 물류 기술을 활용하여 풀필먼트 센터(FC) 운영을 최적화하기 위한 포괄적인 연구 등급 프레임워크를 실증하고, 이를 도입하는 데 필요한 선결 요건들을 제언하는 것을 연구 목적으로 한다. G2P(상품 대 사람) 자동화, 자율 주행 로봇(AMR), 창고 관리 시스템(WES), 디지털 트윈(DT), AI 기반 슬로팅 및 인력 계획, 적정 크기 포장, 2D 바코드 도입(GS1 “Sunrise 2027”)에 대한 2024-2025년 데이터를 종합하여 분석을 실시하였으며, 방법론적으로는 혼합 정수 자원 할당 모델과 강화 학습, 그리고 트윈 인 더 루프(Twin-in-the-Loop) 보정 기법을 결합하였다. 이에 더하여 전자상거래 변동성 증가와 역물류 압박을 반영하는 시나리오를 수행한 결과, 실증 사례 및 시뮬레이션 분석을 통해, 조정된 오케스트레이션(WES), 모듈형 로봇 공학, 그리고 AI 카톤 제작을 함께 활용하면 사이클 타임을 두 자릿수까지 단축하고, 시간당 생산량(UPH)을 높이며, 풀필먼트 센터 운영 및 운송비를 절감하는 동시에 인체공학과 안전성을 목표 함수에 통합할 수 있음을 확인하였다.

영문 초록

Purpose: This study develops a comprehensive, research-grade framework for optimizing the operation of fulfillment centers (FCs) by using the latest smart logistics technologies. Research design, data, and methodology: This study synthesizes 2024–2025 evidence spanning goods-to-person (G2P) automation, autonomous mobile robots (AMRs), warehouse execution systems (WESs), digital twins (DTs), AI-based slotting and labor planning, right-sized packaging, and 2D barcode adoption (e.g., GS1’s Sunrise 2027). Methodologically, this study blends a mixed-integer resource allocation model with reinforcement learning and a twin-inthe-loopcalibration scheme. Results: Across cases and simulations, we find that coordinated WES orchestration, modular robotics, and AI cartonization can reduce cycle times by double digits, raise units-perhourproductivity, and lower corrugated and freight costs while embedding ergonomics and safety into the objective function. Conclusions: The frontier of FC performance in 2025 is a software-first stack—WES-driven orchestration, modular robotics, AI slotting, right-sized packaging, and a DT governance loop. The central managerial challenge is to compose the right portfolio for a given demand mix and to institutionalize learning via the twin.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Literature & Industry Background

Ⅲ. Methodology

Ⅳ. Research & Empirical Analysis

Ⅴ. Conclusions

References

키워드

물류센터 창고 실행 시스템 디지털 트윈 슬로팅 GS1 2D 바코드 최적화 강화 학습 Fulfillment Center Warehouse Execution System Digital Twin Slotting GS1 2D Barcodes Optimization Reinforcement Learning