REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 4
이번 Part 4에서는 REINDEERS WMS의 핵심인 AI 재배치 엔진(AI Relocation Engine)과 Dynamic Warehouse Optimization(동적 창고 최적화)의 기술 구조를 다룬다. 이 기능은 실제 운영 현장에서 “비용을 줄이고 처리 속도를 높이며, 재고를 항상 최적 위치에 유지”하게 하는 기술적 핵심이다.
20. AI 재배치 엔진(AI Relocation Engine)
AI 재배치 엔진은 매일 또는 특정 이벤트 발생 시, 창고 전체 재고의 최적의 위치를 재계산해 재배치를 제안하는 역할을 한다.
20.1 재배치가 필요한 이유
- 재고 회전율 변화
- 출고 트래픽 증가 또는 감소
- 신규 고객사 입고 증가
- 유통기한 임박 SKU 증가
- Zone 과부하(피킹 동선 비효율)
이러한 변화는 사람보다 AI가 더 빠르게 감지하고 계산할 수 있다.
20.2 AI 재배치 판단 로직
1. SKU별 회전율 계산
2. 현재 Zone/Bin 점유율 분석
3. 피킹 동선 시뮬레이션
4. FEFO / LOTT(로트) / CBM 제약 적용
5. Zone별 트래픽 분산 계산
6. "재배치 필요 점수" 계산
7. 재배치 작업 자동 생성
20.3 재배치 점수 공식(예시)
모든 점수는 실시간 데이터 기반이다.
relocation_score =
(turnover_weight * turnover_change_pct) +
(distance_weight * avg_picking_distance) +
(expiry_weight * expiry_risk_factor) +
(traffic_weight * zone_traffic_congestion)
- turnover_change_pct: SKU 회전율 변화
- avg_picking_distance: 현재 피킹 평균 이동거리
- expiry_risk_factor: 유통기한 임박 위험
- zone_traffic_congestion: Zone별 트래픽 밀집도
점수가 임계값 이상이면 재배치 작업이 자동 생성된다.
21. Dynamic Slotting (동적 로케이션 최적화)
Slotting은 "상품을 어디에 둘지 결정하는 기술"이다. 물류센터에서는 이 기능 하나로 생산성이 10배 가까이 차이난다.
21.1 AI Slotting Algorithm
1) 배송 빈도 높은 SKU → 입구 근처 Zone
2) 중량 높은 SKU → 낮은 Rack/Bin
3) 냉장/위험물 → 전용 Zone
4) 회전율 높은 SKU → 중앙 Zone
5) 회전율 낮은 SKU → 후방 Zone
6) 고객사 전용 SKU → 고객사 Zone
7) 묶음 출고 SKU → 인접 로케이션
AI는 모든 조건(제약 + 최적화)을 동시에 적용하여 위치를 추천한다.
22. Dynamic Picking Route Optimization
WMS에서 가장 중요한 것 중 하나는 “피킹 동선 최적화”이다. REINDEERS는 실제 창고의 Zone/Rack/Bin 레이아웃을 바탕으로 그래프 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 사용한다.
22.1 그래프 모델링 방식
- Node: Zone / Rack / Bin
- Edge: 이동 가능한 경로 (거리, 혼잡도, 방향)
- Weight: 거리 + 트래픽 혼잡도 + 작업자 충돌 리스크
피킹 작업 시 아래와 같은 최단 경로 분석이 이루어진다.
최단 경로 = dijkstra(graph)
또는 zone 간 대규모 계산 시 A* (A-star)
23. 재고 흐름 기반 Dynamic Warehouse Optimization
창고 전체를 “고정 구조”가 아닌 동적으로 최적화되는 구조로 설계하였다.
23.1 AI가 판단하는 주요 요소
- 출고 피크 시간대
- 입고 트래픽 증가 패턴
- SKU별 회전율(Weekly / Monthly)
- SKU 단위 크기(CBM)
- 거래량 증가/감소 추세
- 고객사별 출고 정책(FEFO, LIFO 등)
- Zone별 혼잡도
23.2 AI 최적화 대상
- SKU 위치(가장 큰 영향)
- 작업자 동선(피킹 루트)
- Zone 가중치
- Rack 재배치
- 창고 내 부하 분산
모든 요소들이 AI 모델의 입력값으로 들어가며, AI는 Slotting → Routing → Rebalancing 순으로 재고를 최적 구조로 재배열한다.
24. AI 재배치 작업 생성 프로세스
AI는 매일 새벽 2~4시에 재배치 작업을 자동 생성한다(혼잡도 낮은 시간대).
1. 재고 분석
2. Zone 트래픽 계산
3. SKU 회전율 업데이트
4. 만료 위험 분석(FEFO)
5. 재배치 후보 선정
6. 우선순위 점수 계산
7. 재배치 작업 생성
8. WMS 직원 앱에 Push
24.1 재배치 작업 예시
- SKU: A1234
- Reason: 회전율 증가 (지난주 대비 +27%)
- Current: Zone B / Rack 12 / Bin 03
- Move To: Zone A / Rack 02 / Bin 11
- Benefit: 피킹 평균 거리 26% 감소
작업자는 단순히 “이동”만 수행하며 판단은 AI가 담당한다.
25. RAG 기반 창고 Policy Decision Engine
RAG는 단순 문서 검색이 아니라, “창고 정책 결정”에도 사용된다.
25.1 Policy Decision 예시
- “고객사 A는 FEFO가 맞는가?”
- “위험물 Zone에 SKU B를 둘 수 있는가?”
- “4층 Rack에 20kg 박스를 배치해도 되는가?”
- “이 SKU는 냉장 Zone 필수인가?”
RAG는 기존 정책 문서 + 물류 규정 + 고객사 계약 조건을 벡터화해 AI가 논리적으로 판단하도록 구성된다.
26. AI 기반 실사 자동 스케줄링
REINDEERS는 실사(Inventory Audit) 역시 AI로 스케줄링한다.
26.1 실사 스케줄링 규칙
- 유통기한 임박 SKU 우선
- 최근 90일간 회전율이 비정상적인 SKU 우선
- Zone 혼잡도가 높은 SKU 우선
- 최근 피킹 오류 발생 SKU 우선
26.2 실사 목록 자동 생성
- Zone A: 11개
- Zone C: 4개
- Zone F: 18개 (우선순위 높음)
WMS 직원 앱은 이 리스트를 그대로 받아 작업을 수행한다.
27. WMS 전체 최적화 엔진 요약
- AI Slotting Engine — SKU 위치 자동 결정
- AI Rebalancing Engine — 재배치 자동 제안
- Dynamic Picking Route Optimization — 최단 루트 계산
- Digital Twin 기반 시뮬레이션
- CDC 기반 이벤트 기반 동기화
- RAG 기반 Policy Validation
이 모든 엔진은 “사람이 판단하는 영역”을 최소화하고, 실제 창고 운영의 80% 이상을 시스템이 자동으로 제안하거나 관리할 수 있도록 설계되어 있다.
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