3.2.1. 물류센터의 시뮬레이션 분석
시뮬레이션(SIMULATION)이란 현상을 모방하여 모델 혹은 모형으로 표현하는 방법들을 의미하며 관련기술들은 설계, 테스트, 교육, 게임, 산업, 경제 등 다양 한 분야에 응용되고 있다.26)
시뮬레이션을 위한 모델을 만드는 과정을 모델링이라 하는데, 좋은 모델링이 란 ‘리얼리즘과 단순성 사이 현명한 절충’27)으로 이해할 수 있다. 시뮬레이 션은 모델링의 방법에 따라 ① 물리적 시뮬레이션과 ② 수리적 시뮬레이션으로 구분된다.28) 물리모델은 실물의 물성치 자체가 연구대상으로 건축물과 물류기 기들의 구조, 모션, 강도, 온도, 등을 설계하거나 해석하는 것을 연구목적으로 한다. 수리적 모델은 논리의 구조를 모델로 표현하는 해석적 모델, 변수를 나열 한 후 휴리스틱한 풀이를 구하는 디지털 모델, 경험치와 설문조사를 활용하는 통계모델 등으로 구분된다.
시뮬레이션을 위해 컴퓨터를 이용하는 경우를 컴퓨터 시뮬레이션이라고 한 다. 많은 경우 컴퓨터 시뮬레이션은 컴퓨터를 활용한 반복연산을 통해 모델의 변화를 관찰하고, 현상에 대한 통찰을 획득하는 과정으로 진행된다.29) 반복수행 의 과정에서 시간의 흐름을 고려하지 않는 경우를 정적 시뮬레이션. 시간의 흐 름에 따른 변화를 관찰하는 경우를 동적 시뮬레이션이라 한다.30) 이러한 컴퓨 터 시뮬레이션은 물류센터와 관련된 예측과 증명, 설계와 계획, 운영의 최적화 등 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있다.31)
A. Cimino외 2인은 물류작업 공간에 산업용 워크스테이션을 설치하는 문제를 Plant Simulation으로 구현한 공간에 Pro/ENGINEER Wildfire32)로 설계한 워크스 테이션을 가상의 공간에 사전 배치하여 인체공학적 작업공간을 구현하는 연구 를 수행하였다.33) 결론적으로는 A. Cimino외 2인의 연구는 고압호스의 제조를 위한 물류라인에 설치될 산업용 워크스테이션의 배치 거리와 각도 등을 제시하였다.
26) 위키피아의 정의를 인용하였음
27) INTRODUCTION TO MODELING AND SIMULATION, Anu Maria, Proceedings of the 1997 Winter Simulation Conference에서 인용함
28) 물류핸드북, 도서출판 기술, 1992, p394에서 인용함 29) 위키피아의 computer simulation에 대한 정의를 인용함
30) Dynamics Simulation(Current State, and New Frontiers), rusell smith, 2004의 기고문에서 인용함 31) Top 5 Reasons to Use Warehouse Simulation Software Modeling warehouse processes takes
simulation to a new level. Material Handling & Logistics May 1, 2005, Lisa Kempfer에서 인용함 32) Pro/ENGINEER는 미국의 PTC사가 개발한 최초의 CAD/CAM/CAE/CAID를 모두 지원하는 하이앤드
급 3차원 설계전문 소프트웨어이다.
33) 전게서는 2가지 이상의 컴퓨터 지원 프로그램을 활용한 시뮬레이션을 ‘Multi-measure 기반의 방법론’으 로 표현하고 있다.
Fig. 17 Simulation model using Pro/ENGINEER Wildfire (A. Cimino외 2인) H.J Wang의 연구는 4D-CAD 기법을 활용하여 건축공사의 진행과정을 3차원 애니메이션으로 구현하는 기법을 소개하고 있다.34) 4D-CAD의 적용은 공사일정 뿐만 아니라 프로젝트 진행, 자원관리와 공간 활용의 수준을 극대화하고 의사 결정 지원을 쉽게 한다. 제안된 4D-CAD 기법은 시간의 흐름에 따른 건설공사 의 진행과정을 애니메이션으로 표현하여 공사기간 중의 잠재적인 충돌들을 미 리 보여준다.
Fig. 18 Simulation model using 4D-CAD(H.J Wang)
34) 4D-CAD의 개념은 1996년 스탠포드 대학의 통합시설공학에서 처음 제안되었다. 초기 4D-CAD의 개념은 기존의 3D환경에 공사 일정을 표시하는 것이 기본이 되었고, 최근에는 비용, 자원현황을 통합한 형태의 엔지니어링 도구로 발전을 거듭하고 있다.
R.J. Scherer와 S.-E. Schapke의 연구는 건설공사와 관련된 4D 시뮬레이션 모 델의 공유를 통해 물류 등에 관련된 여러 작업자들의 상호의존성을 관리할 수 있는 시스템을 새로운 패러다임으로 제시하고 있다. 제안된 시스템은 건설프로 젝트에 참여하는 의사결정자들아 종합적인 관점에서의 의사결정을 지원하는 경 영정보시스템의 개념으로, 건설관리용 다중 시뮬레이션 모델의 상호 공유를 실 현시킨다. 결론적으로는 시뮬레이션을 통해 병목현상이 발생하는 프로세스 체 인을 사전 분석하여 새로운 프로세스를 제안하는 방법론을 제시하고 있다.
Fig. 19 Simulation model using 4D-CAD(R.J. Scherer, S.-E. Schapke)
Felix T.S. Chan과 H.K. Chan의 연구는 물류센터(인력에 의한 피킹, 다층랙 사용)의 ABC분석을 통한 보관정책의 도입이 오더피킹의 생산성을 향상시킬 수 있음을 ARENA를 활용한 시뮬레이션 분석을 통해 증명하였다. 이를 위해 각기 다른 오더피킹 방식과 픽업 수량을 조합한 27가지의 모델을 설정35)하고, 각각 의 모델을 ARENA를 통해 시뮬레이션 하여 성능지표가 가장 높은 조합을 탐색 하였다. 시뮬레이션 분석의 결과는 다층 랙을 사용하는 물류센터에서는 수직 -ABC 클래스 기반의 보관방식이 주문검색 시간의 최소화를 통해 물류작업의 효율성을 향상시키며, 임의 보관 방식보다 수평 및 ABC 클래스 조합의 효율성 이 오히려 낮음을 증명하였다. 마지막으로 통합 라우팅 방식36)은 많은 오더피 킹 작업의 효율성 향상에 매우 뛰어난 전략임을 시뮬레이션을 통해 설명하고 있다.
35) 27가지 모델은 스토리지 할당방식(임의할당, 수직 및 수평할당, ABC할당), 라우팅 방식(횡단, 반환, 결 합), 픽킹 양(30%, 15%, 5%) 등이 조합된 시뮬레이션 케이스의 수이다.
36) 통합 라우팅 전략이란 횡단 라우팅과 반대되는 개념의 피킹 방식이다. 본 논문에서는 피킹을 완료한 작 업자가 화물을 출고지점까지 횡단하여 옮기는 작업방식을 횡단 라우팅으로, 적정한 가운데 지점에 피킹 한 화물을 반환한 후 다시 피킹작업을 수행하는 방식을 통합방식으로 설명하고 있다.
Fig. 20 Order picking modeling using ARENA(Felix T.S. Chan, H.K. Chan) Brendan Ryan과 Christine M. Haslegrave의 연구는 물류센터에서 박스를 수작 업으로 취급하는 작업자의 작업소요시간을 분석하였다. 시뮬레이션의 목표는 작 업시간과 함께 작업자의 판단과 보고 등에 소요되는 시간을 측정코자 하였다.37) 시뮬레이션 모델링은 작업자의 작업을 비디오로 녹화한 자료와 관련보고서를 활용하여 화물의 질량, 부하, 위치인식에 따라 판단, 자세, 처리시간을 관찰하여 Witness로 구현하였다. Brendan Ryan과 Christine M. Haslegrave의 연구는 모델 구축 그 자체가 목표로서 향후 추가 연구를 통해 작업자가 물류처리를 위해 필 요한 생각의 시간을 포함한 표준물류작업시간을 완성하는데 있다.
Fig. 21 Order picking modeling using actual video(Brendan Ryan, Christine M. Haslegrave) Heung Suk Hwang과 Gyu Sung Cho는 오더피킹 작업을 수행하는 물류센터의
37) Brendan Ryan, Christine M. Haslegrave의 연구는 물류작업자의 판단과 인식에 소요되는 시간을 ‘생각 의 비율’이라 정의하고, ‘생각의 비율’의 측정을 위해 비디오 녹화영상을 활용한다는 점에서 다른 연구들 과는 차별화된 문제접근 및 해결방식을 보이고 있다.
설계를 위한 성능평가 모델을 AUTOMOD를 활용하여 제시하였다. 연구대상은 Order picking warehouse system으로 명칭된 오더피킹과 배송을 위한 기지 역 할을 수행하는 물류센터이며 시뮬레이션 모델은 오더피킹과 관련된 다양한 수 학적 모델들을 검색하여 오토모드로 구현하였다. Heung Suk Hwang과 Gyu Sung Cho의 연구의 궁극적 목표는 기존의 수학적 모델을 검증하여 적합한 모 델을 탐색하고, 3차원 시뮬레이션 모델로 구현하는 과정에서 토론 등을 통해 물류센터 설계시 사전분석용으로 활용 가능한 시뮬레이션용 모듈을 개발하는 것이다.
Tone Lerher외 3인의 연구는 자동화 창고에 적용되는 S/R 장비의 작업소요시 간을 오토모드를 활용하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 모델은 S/R 장비의 성능모델로서 가속과 감속, 최대속도 등이며, 시뮬레이션 분석의 목적은 다중 통로를 가지는 단일 및 이중 명령을 수행하는 작업 사이클의 평균 소요기간을 사전적으로 검증할 수 있는 소요시간 모델을 제안하는 것이다. 결론적으로 본 연구가 제안한 모델은 ‘E(DC) MASS 5.4 %’로 소위 표현한 만족할 수 있는 수준의 편차를 가지며, 다중통로를 가지는 자동창고의 AS/RS의 유형 선택 등에 활용될 수 있다고 설명하고 있다.
Yanru Chen외 2인의 연구는 다층형 물류센터를 위한 제품 레이아웃 최적화 및 시뮬레이션 모델을 제시하고 있다. 연구대상은 수평과 수직이송의 연계를 원 활하게 하여 물류작업을 최적화는 방법론의 개발이다. 이를 위해 운송에 소요되 는 시간, 제품과 관련된 수요, 엘리베이터 대기 시간 , 수직 수송 시간 등을 고 려할 수 있는 모델의 개발이다. 시뮬레이션 모델이 되는 물류센터는 4층 규모의 건물로 1층은 유통을 담당하고 상층은 보관을 위한 공간으로 가정하였다. 그리 고 여기에 엘리베이터의 용량과 대기시간을 고려한 하이브리드 유전자 알고리 즘 기법38)을 적용한 논리모델을 오토모드를 활용하여 분석하였다.
38) Thomas H Cormen외 3인의 저서인 「Introduction to Algorithms」에서는 하이브리드 유전자 알고리 즘(HYBRID-GENERIC ALGORITHM)을 하이브리드 휴리스틱 기법의 한 종류로서 유전자 알고리즘에 다른 휴리스틱을 혼용한 기법으로 정의하고 있다. Yanru Chen외 2인은 화물엘리베이터의 도착과 화물 운송이 확률적으로 일어나는 것에 착안하여 GA와 확률모형을 혼합한 하이브리드 유전자 알고리즘을 제 안하였다.
a) Heung Suk Hwang과 Gyu Sung Cho의 연구 b) Yanru Chen외 2인의 연구
Fig. 22 Simulation Modeling Using AutoMode
Jason Chao-Hsien Pan과 Ming-Hung Wu의 연구는 pick-and-pass 형태의 물 류작업을 수행하는 물류센터의 보관 및 처리량 할당에 대한 문제를 시뮬레이션 분석하였다. 연구대상은 Pick-Pass 시스템39)으로 시뮬레이션 모델은 여행거리를 예상하기 위해 고안된 마르코프 체인의 수리모델을 응용하여 픽 패스 물류작 업을 3단계로 구분한 알고리즘을 개발하고, 이를 Flexsim을 활용해 구현하였다.
이를 위해 제시된 알고리즘 1은 최단 거리 측정, 2는 작업존을 설정하는 파악 할 수 있는 알고리즘을 설정한 후, 이를 근거로 알고리즘 3과 4를 통해 작업자 의 이동거리를 최단으로 할 수 있는 피킹라인과 작업존으로 설정하였다.
Fig. 23 Simulation Modeling Using Flexsim(Jason Chao-Hsien Pan, Ming-Hung Wu) Domenico Gattuso와 Gian Carla Cassone의 연구는 운영관리의 최적화, 전략 계획에 관련된 의사결정을 위한 유용한 정보를 획득할 수 있는 기술적 분석 자 료를 획득하고자 위트니스를 활용해서 구현하였다. 시뮬레이션 모델은 물류센 터와 관련된 플랫폼을 입고, 보관, 출고로 구분하여 각 플랫폼의 동작을 분석하
39) PICK AND PASS 시스템은 보관영역에 컨베이어가 인입된 된 형태로, 물류작업자가 랙과 컨베이어 사 이의 박스이송을 수작업으로 담당하는 시스템을 의미한다. ason Chao-Hsien Pan, Ming-Hung Wu의 연구에서는 전자상거래 등의 활성화로 인해 빠른 주문처리에 대한 요구들이 픽앤패스 시스템의 역할을 증대시키고 있다고 설명하고 있다.