SSI쉐퍼는 혁신적인 물류창고 및 물류센터와 관련하여 주문형방식의 단일 소스에서 솔루션을 공급하고 구현하는 강력한 파트너입니다. 쉐퍼의 첨단 기술을 탑재한 다양한 제품들은 완벽한 맞춤형 솔루션을 위한 토대가 됩니다. SSI쉐퍼의 완전한 솔루션에는 새 물류센터에 설치될 IT 시스템으로 방대한 양의 데이터를 전송하는 작업도 포함됩니다. SSI쉐퍼에는 고객사와 협력하여 데이터를 전송할 전문 지식을 갖춘 인재들이 있으며, 이들은 유효 데이터의 중요성과 이를 통한 지속 가능하고 효율적인 물류센터 운영의 이점에 대해 작업자들에게 조언을 제공하기도 합니다.
데이터는 IT 발전의 초창기부터 숫자 기반의 정보로 디지털화 되도록 처리되었습니다. 디지털화 결과는 언제나 입력 데이터의 품질과 신뢰성에 따라 결정되었으며, 앞으로도 계속 그럴 것입니다. 이를 가능하게 만들어 주는 계산 모델은 입력 데이터가 유용하고 효율적으로 활용될 수 있도록 처리하기 때문에 매우 중요합니다. 특히 물류센터 효율성을 증대시키기 위해 더 많은 양의 데이터를 지속적으로 처리하려고 할 때 디지털화는 꼭 필요한 과정입니다.
유효한 자재 마스터 데이터와 같은 가장 필수적인 데이터는 가장 효율적이고 효과적인 방법으로 물류센터를 관리할 수 있는 엄청난 잠재력을 보여주고 있습니다.
다음 질문들을 통해 데이터의 품질과 데이터 향상 가능성을 알아낼 수 있습니다.
물류센터에서 사용하는 빈(bins)이 개별 상품 크기에 알맞고 필요한 제품 수량이 물류센터에서 수용할 수 있는 수준인가?
알려진 데이터를 기반으로 내용물/충진수준을 (반복적으로) 제어할 수 있는 가능성은 얼마나 되는가?
수량 등록 문제로 인한 수량 부족(또는 초과 재고) 비율은 얼마나 되는가?
잠재적 법적 요건(예: 특정 물품의 혼합 보관 금지)을 지속적으로 명확하게 준수할 수 있는가?
제대로된 높은 정확성을 갖춘 물류센터 관리를 통해 고도로 비용 최적화된 보관이 가능할 뿐만 아니라 매우 안정적인 자재 마스터 데이터를 가용할 수 있습니다.
만약 특정 물류센터 관리 매개변수(parameter)에 충분한 주의를 기울이지 않으면 어떤 일이 발생할까요? 비효율적인 물류센터 관리 및 불충분한 자재 마스터 데이터가 미치는 영향에는 무엇이 있을까요?
빈(bin)의 크기가 보충양과 일치하지 않아 발생하는 높은 비용 :
이미 개봉했지만 아직 완전히 비워지지 않은 공급용 용기는 대형 물류센터로 반송되어야 합니다. 이렇게 해야 하는 이유는 작은 부품들을 효율적으로 보관하기 위해 배송된 용기의 수량이 재포장을 하는 도중 적절하지 않은 빈에 보관되어서는 안되기 때문입니다.
과부하로 인한 랙의 구조적 불안정 위험 : 제품 하중을 부정확하게 등록하거나 하중 표시를 누락 또는 하중 계산을 잘못하게 된다면 해당 제품을 보관하는 구역에 과부하가 발생할 수 있습니다. 그러나 이러한 문제를 많은 시간이 경과한 후 발견하는 경우가 많습니다.
확인되지 않은 이중 또는 다중 등록으로 인해 동일한 제품을 각기 다른 여러 장소에 보관 : 제품과 연관된 제조업체 코드를 기준으로 등록 확인을 한다면 공간 절약에 도움이 됩니다.
깨지기쉬운 또는 유사품 등에 관한 정보의 부족으로 제품 손상 발생
대형 화물 적재 용기를 자주 선택하고 포장 중 충전재를 다량으로 소비
유통기한 데이터 또는 기타 최대 보관 시간을 초과하여 제품 손상 발생
특수 보관 조건(환경 조건, 정전기 보호 구역 등)에 대한 데이터 누락 제품 파손
관찰 결과에 따르면 상기 나열한 문제들로 인해 문서화되지 않은 '특별 프로세스'가 절차 없이 빈번히 실행됩니다. 누락된 수량을 확보하기 위해 대형 물류센터를 추가로 방문하는 것이 한 예입니다. 데이터 유지 관리를 철저하고 정확히 한다면 비효율적이고 비용이 많이 드는 프로세스를 제거하고 물류센터의 주요 기능을 크게 개선할 수 있습니다.
이런 경우, 물류센터의 최적화 가능성에 대한 인식 제고가 매우 중요합니다. 효율성 향상 기회를 알아차리는 것은 물류센터 작업자가 이에 대한 궁금증을 갖게 되고 그에 따라 인트라로지스틱스 프로세스를 최적화하도록 유도하는 유일한 방법입니다.
일반적으로 경쟁력 있는 물류 비용은 이렇게 귀중한 노하우를 갖춘 물류센터 작업자들을 만족시킵니다. 예를 들어, 최적화 가능성을 실행한 물류센터에는 다음과 같은 특징이 있습니다.
더욱 효율적인 용기 사용을 통한 높은 용적률
최적화 알고리즘에 대한 정확한 치수와 무게로 자동화되고 안정적인 포장 패턴 및 포장 이미지 계산
제품 무게 사양을 신뢰할 수 있으므로 총 중량에 기초하여 피킹된 주문을 자동으로 사전 점검
현재 제품 분류를 기반한 효율적 보충 프로세스 및 해당 보충 프로세스를 위한 정확한 수량 결정
우리 물류센터는 4차 산업혁명에 대응하기 위해 얼마나 준비되어 있는가?' 라는 질문에는 '4차 산업혁명에 대응하기 위해 데이터 기반이 얼마나 탄탄히 준비되어 있나?'라는 질문이 포함됩니다. 실행파트너사는 데이터 품질이 어느정도 보장된 경우에만 미래를 대비한 물류센터 운영을 위한 각 프레임워크 조건들을 만들 수 있습니다.
마커스 클러그(Markus Klug)는 비엔나 공대(TU Wien)에서 응용 수학을 전공했습니다. 글래스고에서 커널 기반 방법론에 대한 박사 연구를 수행했고 이산사건 시뮬레이션 모델(event-discrete simulation models)에 해당 방법론을 적용할 수 있는 영역을 연구했습니다. 이후 그는 세이번스도르프(Seibersdorf)의 응용 산업 연구 센터에서 운송 물류 및 현장 물류, 글로벌 공급망과 관련된 국내〮외 연구 및 혁신 프로젝트를 관리했습니다.
마커스는 2013년에 SSI쉐퍼에 입사하여 데이터 분석 및 시뮬레이션 활용 분야를 책임지고 있습니다. 그의 역할은 데이터 사이언스와 인공지능/기계학습 등의 분야를 아우르고 있습니다.