창고 분류 시스템 시뮬레이션 모델

창고 분류 시스템 시뮬레이션 모델

개요

DHL 공급망(DHL Supply Chain)은 전 세계적으로 운영되는 도이치 포스트 DHL 그룹(Deutsche Post DHL Group)의 사업부입니다. DHL 공급망은 세계 최고의 계약 물류 제공업체입니다. 그들의 통합 물류 솔루션은 효율성을 높이고 품질을 개선해줍니다.

애니로직의 DHL 창고 모델링 및 주문 피킹을 위한 최적화 도구에 대해 자세히 알아보려면 다음 사례 연구를 읽어보세요.

이 사례 연구에서는 중소 규모의 전자 상거래 주문이 고려되었습니다.

문제

분류 시스템

분류 시스템 (확대하려면 클릭)

DHL 공급망은 새 시설에 상자 분류 시스템을 설치하고자 했습니다. 이전의 경우와 비교했을 때, 새 시설에는 주문량이 훨씬 더 많을 것으로 보였습니다. 그에 따라 DHL은 분류 프로세스를 지원하기 위한 자동화 시스템이 필요했습니다.

이 시스템은 1개의 리젝트 컨베이어(Reject Conveyor), 8개의 다이버트 컨베이어(Divert Conveyor) 및 1개의 리서큘레이션 컨베이어(Recirculation Conveyor)를 포함하도록 되어 있었습니다.

주문은 좁은 벨트 소터에 의해 분류되어 팔레타이징 됩니다. DHL은 상자를 무게별로 분류할 계획이었습니다. 가장 무거운 패키지를 팔레트 하단으로 보내는 것이 중요했습니다. 그렇게 함으로써 더 가벼운 상자들에 손상이 가지 않도록 하려는 것이었습니다. 진입점의 화면은 운영자에게 리서큘레이션 컨베이어의 이용 가능한 라인과 상자를 알려주었습니다.

다이버트 컨베이어 끝에는 4개의 팔레타이저와 각각 두 개씩의 소터가 있었습니다. 공급 컨베이어는 팔레트가 완성될 때마다 전환되었습니다.

DHL은 계획 전략에 구현된 시뮬레이션 방법이 필요했습니다. 그들은 다음을 정의해야 했습니다:

해결책

이러한 목표를 달성하기 위해 그들은 애니로직 시뮬레이션을 사용하기로 결정했습니다. DHL은 시뮬레이션 모델에 애니로직의 자재 취급 라이브러리를 사용했습니다. 개발자들은 과거 데이터를 입력으로 사용했습니다. 이 데이터는 상자의 도착 순서, 주문 번호 및 상자의 크기를 제공했습니다.

시뮬레이션을 위한 입력 데이터

시뮬레이션을 위한 입력 데이터 (확대하려면 클릭)

그들은 무게별로 무거움, 중간, 가벼움의 세 가지 진입점을 두기로 결정했습니다. 세 명의 직원이 상자를 분류하여 컨베이어에 떨어뜨립니다.

DHL의 엔지니어들이 확신하지 못 했던 두 가지 가변 매개 변수 X와 Y가 있었습니다: 리서큘레이션 컨베이어의 용량(X)과 주문이 소터에서 플러시 되는 시간(Y)이었습니다.

시뮬레이션 논리

시뮬레이션 논리 (확대하려면 클릭)

가변 입력 매개 변수 X 및 Y의 값을 조정하여 최상의 시나리오를 식별할 수 있습니다.

X 및 Y 값이 출력에 미치는 영향을 확인할 수 있는 스프레드시트

X 및 Y 값이 출력에 미치는 영향을 확인할 수 있는 스프레드시트 (확대하려면 클릭)

결과

DHL의 개발자들은 여러 시나리오에 대한 입력 매개 변수를 변경하면서 민감도 분석을 수행했습니다.

분석 결과

분석 결과 (확대하려면 클릭)

시뮬레이션이 끝나면 엔지니어들은 다양한 시나리오의 결과를 관리 및 운영팀과 공유했습니다. 그들은 그것을 향후 작업을 위한 참고 자료로 사용하기로 했습니다.

2021 애니로직 컨퍼런스에서 DHL이 발표한 사례 연구에 대한 동영상을 시청해보세요.


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