KR101694514B1 - 물류 운영 계획 시스템 및 방법 - Google Patents
물류 운영 계획 시스템 및 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101694514B1 KR101694514B1 KR1020090084194A KR20090084194A KR101694514B1 KR 101694514 B1 KR101694514 B1 KR 101694514B1 KR 1020090084194 A KR1020090084194 A KR 1020090084194A KR 20090084194 A KR20090084194 A KR 20090084194A KR 101694514 B1 KR101694514 B1 KR 101694514B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- logistics
- countermeasure
- load
- data
- simulation
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 36
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 40
- 238000013439 planning Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 39
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 claims description 17
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 6
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 6
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 1
- 235000012766 Cannabis sativa ssp. sativa var. sativa Nutrition 0.000 description 1
- 235000012765 Cannabis sativa ssp. sativa var. spontanea Nutrition 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 235000009120 camo Nutrition 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 235000005607 chanvre indien Nutrition 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000011487 hemp Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 235000012054 meals Nutrition 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/60—Business processes related to postal services
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Finance (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 물류 운영 계획 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 물류 인프라 구축 방향의 목적에 따라 운영 실적 데이터를 수집하고, 분석 방법론과 인프라 구축을 위한 방안을 정의한 후 대응 방안을 수립하고 있다. 또한, 수립한 대응 방안을 시뮬레이션하여 검증된 대응 방안을 적용하게 된다. 이 경우, 물류 인프라 구축 방향의 목적에 따라 운영 실적 데이터 수집 및 프로세스 개선을 위한 데이터 수집에 많은 시간이 소요된다.
또한, 요구사항에 따라 대응 방안을 수립하면, 사용자에 따라 대응 방안 수립 방법이 달라지고, 대응 방안 수립 내용에 대한 타당성 검증에 많은 시간이 소요된다.
따라서, 물류 인프라에 대한 중장기적으로 운영 계획 수립을 위해 객관적이고 효율적인 대응 방안을 수립할 수 있는 시스템이 필요하다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 객관적이고 효율적인 대응 방안을 수립할 수 있는 물류 운영 계획 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 물류 운영 계획 시스템이 제공된다. 물류 운영 계획 시스템은 미래연도 물량 생성부, 부하 분석부, 그리고 대응 방안 계획 수립부를 포함한다. 미래연도 물량 생성부는 기준연도의 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 물량 데이터를 생성한다. 부하 분석부는 상기 미래연도의 물량 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과로부터 부하를 분석한다. 그리고 대응 방안 계획 수립부는 상기 부하의 분석 결과와 운영 기준 데이터를 이용하여 복수의 대응 방안 중 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 적용할 대응 방안을 위한 의사 결정 정보를 생성하고, 상기 의사 결정 정보에 해당하는 대응 방안에 따라 상기 미래연도의 물류 운영 계획을 수립한다.
본 발명의 다른 한 실시 예에 따르면, 물류 운영 계획 시스템에서 물류 운영을 계획하는 방법이 제공된다. 이 방법에 따르면, 기준연도의 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 물량 데이터를 생성하는 단계, 상기 미래연도의 물량 데이터와 운영 기준 데이터를 이용하여 부하 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하는 단계, 상기 시뮬레이션의 수행 결과를 토대로 복수의 대응 방안 중 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 적용할 대응 방안을 결정하는 단계, 그리고 결정한 대응 방안에 따라 상기 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 대한 물류 운영 계획을 수립하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 연도별 운영 기준 데이터 생성을 위한 작업 시간을 최소화할 수 있으며, 관할 권역별로 운영 계획을 수립할 경우 운영 계획 수립을 위한 운영 기준 데이터에 대한 일관성 유지가 가능해진다.
중장기 및 단기 운영 계획 수립 시, 부하 분석 결과와 운영 기준 데이터를 비교하여 물류 거점별 대응 방안 수립 가능 내역이 제공됨과 동시에 대응 방안 수립 절차를 설정하여 과부하가 발생한 물류 거점들을 대상으로만 대응 방안 수립이 가능하고, 이에 따라 짧은 시간 내에 객관성과 신뢰성이 확보된 대응 방안 수립이 가능해진다.
또한, 미래연도에 대한 연도별 물량 생성 결과 값에 따른 시뮬레이션 시 입력 물량 발생과 물류 거점간 소통되는 물량 데이터의 오차를 제거할 수 있으므로, 정확한 부하 분석 결과를 제공할 수가 있다.
또한, 시뮬레이션을 수행한 결과에 따른 대응 방안 수립 결과에 대하여 검증을 위해 변경된 조건에 의해 시뮬레이션을 수행하지 않고 기준연도 상세 시뮬레이션 결과에서 변동량을 반영하여 재산출하는 방법을 사용하여 시뮬레이션 결과를 제공하므로, 중장기 물류 운영 계획 수립을 빠른 시간 내에 생성하고 관리할 수 있게 되며, 중장기 물류 운영 계획 수립 결과도 조정 전과 조정 후에 대하여 결과를 생성하여 제공하므로, 중장기 물류 운영 계획을 위한 기준 정보로써 활용이 가능해진다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 물류 운영 계획 시스템 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 중장기 물류 운영 계획 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 중장기 물류 운영 계획 시스템(100)은 운영기준정보 생성부(110), 미래연도 물량 생성부(120), 부하 분석부(130) 및 대응 방안 계획 수립부(140)를 포함한다.
운영기준정보 생성부(110)는 입력 데이터 생성 시스템(200)으로부터 물류 운영계획 수립을 위한 과거 물량 데이터 및 운영 기준 데이터를 제공받아 등록하고, 과거 물량 데이터 및 운영 기준 데이터를 이용하여 시뮬레이션 입력 데이터를 생성한다. 이때, 운영 기준 데이터의 변경이 발생할 경우, 운영기준정보 생성부(110)는 사용자로부터 운영 기준 데이터의 변경 정보를 수신할 수 있으며, 입력 데이터 생성 시스템(200)으로부터 운영 기준 데이터의 변경 정보를 수신할 수도 있다. 운영 기준 데이터는 우편종별 물량 데이터, 물류 거점 즉, 운송망(예를 들어, 교환 센터와 집중국간의 교환망, 집중국과 물류 거점간 집중국망, 집중국과 총괄국간의 우체국망 등)간 물류 전달 거리/시간, 물류 거점별 발송/도착 구분 시간, 물류 거점별 배분 물량 시간, 구분 설비 처리 능력, 수작업 처리 능력 등을 포함한다.
미래연도 물량 생성부(120)는 과거 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 우편종별 물량 데이터를 생성하고, 생성한 물량 데이터에 대한 오차를 제거한 후에 부하 분석부(130)로 제공한다.
부하 분석부(130)는 시뮬레이션 입력 데이터를 이용하여 부하 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하여 물류 거점의 부하 및 물류 거점간 부하를 분석한다.
부하 분석부(130)는 시뮬레이션부(132), 거점내 부하 산출기(134), 거점간 부하 산출기(136) 및 데이터베이스부(138)를 포함한다.
시뮬레이션부(132)는 운영 프로세스 시뮬레이션부(132a) 및 운송 프로세스 시뮬레이션부(132b)를 포함한다. 운영 프로세스 시뮬레이션부(132a)는 물류 거점 내부의 운영 프로세스 로직에 대한 시뮬레이션을 수행한다. 운송 프로세스 시뮬레이션부(132b)는 운영 프로세스 시뮬레이션부(132a)의 시뮬레이션 수행 결과에 의해 물류 거점간 운송을 위한 물류 거점간에서의 운송 프로세스 로직에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
거점내 부하 산출기(134)는 운영 프로세스 로직에 대한 시뮬레이션 결과를 토대로, 미래연도 물량 데이터에 대한 물류 거점의 부하를 산출하고, 물류 거점의 부하를 토대로 부하 분석을 수행하며, 산출한 부하 및 부하 분석 결과를 데이터베이스부(138)에 저장한다.
거점간 부하 산출기(136)는 운송 프로세스 로직에 대한 시뮬레이션 결과를 토대로, 물류 거점간 부하를 산출하고, 물류 거점간 부하를 토대로 물류 거점간 소통지연 물량, 운송 부하, 소요 차량 대수 및 운송비용 등 부하 분석을 수행하며, 산출한 부하 및 부하 분석 결과를 데이터베이스부(138)에 저장한다.
데이터베이스부(138)는 부하 분석부(130)의 내부 정보를 저장한다. 예를 들면, 부하 분석부(130)는 물류 거점 및 물류 거점간 부하 및 부하 분석 결과 등을 저장한다.
대응 방안 계획 수립부(140)는 의사결정 정보 생성부(142), 대응 방안 수립부(144), 수립 결과 관리부(146) 및 데이터베이스부(148)를 포함한다.
시뮬레이션부(132)에 의해 시뮬레이션이 완료되고 나면, 의사결정 정보 생성부(142)는 물류 거점의 부하 분석 결과와 물류 거점간 부하 분석 결과를 이용하여 대응 방안 수립 대상인 물류 거점을 결정하고, 결정한 물류 거점의 목록을 우편종별로 생성한다.
의사결정 정보 생성부(142)는 대응 방안 수립 대상인 물류 거점별 대응 방안에 대한 의사결정 정보를 생성한다. 이때, 대응 방안으로는 처리 능력 조정, 운영시간 조정, 관할 권역 조정, 구분 설비 추가, 인프라 신설 및 운송 교환 센터 신설 등이 있을 수 있다. 즉, 의사결정 정보 생성부(142)는 물류 거점의 부하 분석 결과 와 물류 거점간 부하 분석 결과를 이용하여 처리 능력 조정 여부, 운영시간 조정 여부, 관할 권역 조정 여부, 구분 설비 추가 여부, 인프라 신설 여부 및 운송 교환 센터 신설 여부에 대한 의사결정 정보를 생성하고, 이를 대응 방안 수립부(144)로 전달한다.
대응 방안 수립부(144)는 대응 방안 수립 대상인 물류 거점을 부하가 작은 순서 또는 부하가 큰 순서로 분류하고, 의사결정 정보를 이용하여 각 물류 거점에 대해 대응 방안을 수립하고, 이에 따른 조정을 수행한다.
수립 결과 관리부(146)는 대응 방안 수립 결과를 검색하여 물류 거점의 대응 방안의 조정 전과 조정 후의 변동 내역 정보를 생성하고, 변동 내역 정보를 사용자에게 제공한다. 이 과정에서 제공되는 결과는 부하분석 결과와 접수 및 배달물량과 물류거점들의 처리능력 등에 대한 현재 값을 기준으로 산술식에 의해 부하 값을 재산정한 값에 의해 예상되는 부하 변동 내역을 생성한 것이므로, 물류인프라 물량흐름에 따른 영향을 받는 부분이 반영되지 않았기 때문에 수립한 대응 방안에 대한 부하분석 시뮬레이션을 수행하여야 수립한 대응 방안이 적정한지 시뮬레이션 수행 결과에 의해 판단할 수 있다.
이에 따라, 사용자가 대응 방안 수립 결과에 대한 검증이 필요하다고 결정한 경우, 수립 결과 관리부(146)는 시뮬레이션 결과에서 변경된 내역만을 업데이트하여 대응 방안 수립 결과를 생성할 수 있으며, 변경된 운영 기준 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 다시 수행함으로써 대응 방안 수립 결과를 생성할 수도 있다. 이때, 변경된 내역만을 업데이트하여 대응 방안 수립 결과를 생성하면, 빠른 시간 내에 대응 방안 수립 결과를 생성할 수가 있다.
데이터베이스부(148)는 대응 방안 계획 수립부(140)의 내부 정보를 저장하며, 예를 들면, 데이터베이스부(148)는 물류 거점의 의사결정 정보, 물류 거점의 대응 방안 수립에 따른 조정 전과 조정 후의 변동 정보 등을 저장한다.
도 2는 도 1에 도시된 입력 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 입력 데이터 생성 시스템(200)은 일별 데이터 획득부(210), 통계 데이터 획득부(220) 및 운영기준 데이터 획득부(230)를 포함한다. 이러한 입력 데이터 생성 시스템(200)은 우편 물류 운영 관리 시스템(도시하지 않음) 내에 포함될 수 있다.
일별 데이터 획득부(210)는 우편 물류 운영 관리 시스템(도시하지 않음)으로부터 운영 기준 데이터 및 운영 실적 데이터로부터 우편종별 접수 물량 데이터와 운영 실적 데이터를 획득한다. 운영 실적 데이터에는 물류 거점별 접수물량, 우편종별 접수물량, 시간대별 접수물량, 접수국에서 배달국간 소통물량 비율 및 구분설비별 최대 처리 물량 등이 포함될 수 있다.
통계 데이터 획득부(220)는 우편 물류 운영 관리 시스템(도시하지 않음) 내에서 운영 기준 데이터 및 운영 실적 데이터로부터 미래연도의 물량 데이터 산출을 위한 기준 물량으로 사용되는 월별 및 연도별 과거 물량 데이터를 획득하고, 월별 및 연도별 과거 물량 통계 데이터를 생성한다.
운영기준 데이터 획득부(230)는 물류 운영 관리 시스템(도시하지 않음)으로 부터 운영 기준 데이터를 획득하고, 운영 기준 데이터를 운영기준정보 생성기(110)로 전달한다. 이러한 운영 기준 데이터는 내부 통신망을 통해 집중국/물류 거점의 운영 담당자에 의해 등록 및 변경될 수 있다.
이러한 입력 데이터 생성 시스템(200)을 통해 생성된 데이터는 중장기 물류 운영 계획 시스템(100) 내 운영기준정보 생성부(110) 및 미래연도 물량 생성부(120)로 전달되어 운영 계획 수립을 위한 기준 데이터로 사용한다.
도 3은 도 1에 도시된 운영기준정보 생성부(110)의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 4는 교환 센터의 작업 시간 및 처리 능력 데이터 등록 화면을 나타낸 도면이고, 도 5는 집중국/물류 거점의 구분 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이며, 도 6은 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이다. 도 7은 집중국/물류 거점과 총괄국간 거리와 시간 데이터를 나타낸 도면이고, 도 8은 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이다. 도 9는 물류 거점에서 구분 설비 능력 데이터 등록 화면을 나타낸 도면이고, 도 10은 물류 거점에서 수작업 능력 데이터 등록 화면이며, 도 11은 집중국/물류 거점에 따라 우편종별로 처리 능력 데이터의 등록 화면을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 운영 기준 데이터로 교환 센터의 작업 시간 및 처리 능력 데이터를 등록한다(S310). 교환 센터의 작업 시간 및 처리 능력 데이터 등록 화면은 도 4와 같이 나타내어질 수 있다. 도 4를 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 입력 데이터 생성 시스템(200)을 검색하여 우편종별로 물류 거점간 교환 센터의 작업 시작 시간 및 작업 종료 시간을 교환 차수에 따라 입력하고 저장한다.
또한, 운영기준정보 생성부(110)는 운영 기준 데이터로 물류 거점 즉, 집중국/물류 거점의 구분 작업 시간을 등록한다(S320). 집중국/물류 거점의 구분 작업 시간 등록 화면은 도 5와 같이 나타내어질 수 있다. 도 5를 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 입력 데이터 생성 시스템(200)을 검색하여 거점별 발송 구분 및 도착 구분에 따라 도착 마감 시간, 구분 마감 시간 및 구분 작업 연장 시간(폭주기) 등을 입력하고 저장한다.
집중국/물류 거점의 도착 마감 시간 및 구분 작업 마감 시간은 집중국/물류 거점의 발송 및 도착 구분 작업의 운영 시간을 결정하는 데 사용된다. 발송 및 도착 구분 작업의 운영 시간을 기준으로 물류 거점에서의 구분 작업을 위한 자원 설정 결과에 따른 처리 능력 산출을 위한 기준 시간으로 사용된다.
발송 구분 작업 시간에서 도착 마감 시간은 총괄국에 접수된 우편물의 도착 시간을 1차와 2차로 입력하고, 교환 센터와 집중국/물류 거점으로부터 도착되는 발송 구분 마감 시간을 1차와 2차로 입력한다. 도착 구분 작업 시간에서 도착 마감 시간 1차 및 2차는 발송 구분 마감 시간 1차와 2차를 기준으로 자동으로 산정된다. 이때, 도착 구분 작업 시간에서의 도착 마감 시간은 발송 구분 마감 시간과 교환 센터와 집중국/물류 거점간 이동시간의 합으로 구해질 수 있다.
발송 구분 작업 연장 시간은 폭주기에 물량이 많이 발생될 경우의 연장 작업 시간으로, 발송 구분 마감 시간 2차를 연장하여 구분 작업을 마감하는 시간을 입력 한다. 이와 마찬가지로, 도착 구분 작업 연장 시간은 도착 구분 마감 시간 2차를 연장하여 구분 작업을 마감하는 시간을 입력한다.
구분 작업 전환 시간은 입력된 구분작업시간 중에서 구분작업 연장 시점을 기준으로 발송구분 작업에서 도착구분 작업으로 또는 도착구분작업에서 발송구분작업으로 전환하는 시간 값으로 사용한다.
또한, 운영기준정보 생성부(110)는 운영 기준 데이터로 배달국 즉, 총괄국 도착 마감 작업 시간을 등록한다(S330). 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면은 도 6과 같이 나타내어질 수 있다. 도 6을 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 총괄국별 도착 마감 시간을 1차 및 2차로 구분하여 입력한다. 총괄국별 도착 마감 시간은 집중국/물류 거점의 작업 마감 시간과 총괄국으로의 이동시간의 합으로 산출된다. 총괄국으로의 이동시간은 집중국/물류 거점과 총괄국간 거리와 시간 데이터로부터 구해질 수 있으며, 집중국/물류 거점과 총괄국간 거리와 시간 데이터는 도 7과 같이 제공될 수 있다.
운영기준정보 생성부(110)는 교환 센터의 작업 시간 등록 결과와 집중국/물류 거점의 도착 및 발송 구분 작업 시간의 등록 결과를 이용하여 평시와 연장 시에 따라 구분 설비 즉, 기계 작업 시간과 수작업 시간을 등록한다(S340). 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면은 도 8과 같이 나타내어질 수 있다. 도 8을 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 평시와 연장 시에 따라 도착 및 발송 구분에 따른 기계 작업 시간과 수작업 시간을 입력하고 저장한다.
발송 구분에 따른 기계/수작업 시간(평시)은 발송구분 작업 마감 시간 2차에 서 총괄국 도착 마감 시간 1차를 뺀 값으로 구해지며, 도착 구분에 따른 기계/수작업 시간(평시)은 교환 센터의 도착 마감 시간 1차에서 도착 구분 작업 마감 시간 2차를 뺀 값으로 구해진다. 이때, 발송 및 도착 구분 운영 시간 산출 값이 (-)이면 24를 더한 값으로 산출된다. 이러한 발송 및 도착 구분에 따른 기계/수작업 시간(평시)은 작업 휴식 시간 및 식사시간 등을 고려하지 않은 것이며, 이를 고려하여 산출될 수도 있다. 예를 들어, 발송구분 작업 마감 시간 2차가 01:00이고, 총괄국 도착 마감 시간 1차가 14:00이면, 발송 구분에 따른 기계/수작업 시간(평시)은 11시간이 된다. 또한, 교환 센터의 도착 마감 시간 1차가 02:00이고, 도착 구분 작업 마감 시간 2차가 11:00이면, 도착 구분에 따른 기계/수작업 시간(평시)은 9시간이 된다.
운영기준정보 생성부(110)는 운영 기준 데이터로 물류 거점에서 구분 설비 및 수작업 처리 능력 데이터를 등록한다(S350). 물류 거점내 처리 능력 데이터는 우편물량이 도착되었을 때 소요시간, 마감 시간 이전 처리 완료, 잔량 발생, 과부하 일수, 운영 시간 부족 수준 등을 산출하는 데 이용된다. 물류 거점에서 구분 설비 능력 데이터 등록 화면은 도 9와 같이 나타내어질 수 있으며, 물류 거점에서 수작업 능력 데이터 등록 화면은 도 10과 같이 나타내어질 수 있다.
먼저, 도 9 및 도 10을 참조하면, 운영기준정보 생성부(110)는 구분설비 처리 능력 데이터와 수작업 처리 능력 데이터를 입력하고 저장한다.
구분설비 처리 능력 데이터로는 구분설비 종류, 대수, 가동률, 구분작업 조건(패킷 환산 기준, 구분설비에 의한 구분횟수) 등이 입력될 수 있다. 이때, 구분 설비 처리 능력 데이터는 우편 물류 운영 관리 시스템(도시하지 않음)으로부터 획득한 운영 실적 데이터로부터 가동률이 반영되거나 변경이 필요할 경우 수정하여 등록될 수 있다.
수작업 처리 능력 데이터로는 발송 및 도착 구분에 따라 수작업 처리 능력(통/시간), 총 처리능력 합(통/시간) 및 총 처리능력 대비 수작업 비율(%)을 입력한다. 이때, 수작업 처리 능력(통/시간)은 구분설비 처리 능력(통/시간)×{1+구분설비대비 수작업 비율(%)}에 의해 구해지며, 총 처리 능력 합(통/시간)은 구분설비 처리능력(통/시간)+수작업 처리 능력(통/시간)에 의해 구해진다. 그리고 총 처리 능력 대비 수작업 비율(%)은 수작업 처리 능력(통/시간)/총 처리 능력 합(통/시간)에 의해 구해진다.
이와 같은 과정을 통해 구분설비 및 수작업 처리 능력 데이터가 입력되면, 최종적으로 도 11에 도시된 바와 같이 집중국/물류 거점에 따라 우편종별로 처리 능력 데이터의 등록 화면이 보여질 수 있다.
다음으로, 운영 기준 데이터의 등록이 완료되고 나면, 운영기준정보 생성부(110)는 등록된 운영 기준 데이터의 체신청별, 물류 거점별 및 우편종별 처리 능력 데이터를 기준으로 처리 가능한 물량 현황을 제공할 수가 있다(S360). 물류 거점별 발송-도착 구분 기준 물량 현황은 도 12 및 도 13과 같이 제공될 수 있다. 도 12는 물류 거점별 발송-도착 구분 기준 물량 현황의 상세 보기 화면이고, 도 13은 물류 거점별 발송-도착 구분 기준 물량 현황의 요약 보기 화면이다.
도 14는 도 1에 도시된 미래연도 물량 생성부의 동작을 나타낸 흐름도이다.
도 14를 참조하면, 미래연도 물량 생성부(120)는 과거 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 우편종별 물량 데이터를 생성한다(S1410). 이때, 미래연도 물량 생성부(120)는 미래연도의 우편종별 물량 데이터를 이용하여 시간대별 접수물량 비율 값, 접수국에서 배달국으로 소통되는 비율 값, 물류 거점간 물류 소통비율 값을 생성할 수 있고, 이렇게 생성된 값들을 시뮬레이션 입력 데이터로 하여 부하 분석부(130)로 제공할 수 있다. 그런데, 시간대별 접수물량 비율 값, 접수국에서 배달국으로 소통되는 비율 값, 물류 거점간 물류 소통비율 값들이 소수점 2자리 이상으로 되어 있을 경우, 시뮬레이션 입력 물량 데이터에 오차가 발생되어 접수 물량보다 적은 물량으로 시뮬레이션이 수행될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 미래연도 물량 생성부(120)는 물류 거점의 부하, 운영시간, 운송부하, 소통품질 등이 정확하게 산출되도록 3단계 이상의 과정을 통해 접수물량이 100% 시뮬레이션 입력 물량으로 반영되도록 한다.
구체적으로, 미래연도 물량 생성부(120)는 마지막 시간에서의 접수 물량 데이터를 반영함으로써, 시간대별로 물량 데이터의 오차를 제거한다(S1420).
시뮬레이션 과정에서 거점간 물량을 전달하기 위한 기준정보로 접수 총괄국에서 배달 총괄국으로 물량을 소통시키기 위해 from-to 비율 값을 생성하여 사용한다. 실제 전달되어야 할 물량을 이 from-to 비율 값 x 타 거점으로 소통되어야 할 물량 값으로 사용할 경우 실제 전달되어야 할 물량이 작아지는 현상이 발생된다. 따라서, 미래연도 물량 생성부(120)는 발생된 차이 물량 값을 구하여 배달 총괄국 비율 값이 큰 순서로 물량이 발생되도록 배정함으로써, 배달국별 물량 데이터의 오 차를 제거한다(S1430).
또한, 우편종별로 기계, 수작업 등 작업조건별로 물량 비율 값을 기준정보로 사용한다. 이때, 미래연도 접수 물량 값을 이 작업조건별 비율 값을 기준으로 생성하면, 물량 오차가 발생된다. 따라서, 미래연도 물량 생성부(120)는 오차 물량 값을 산출하여 작업조건 비율 값이 큰 순서로 배정한 후, 잔여물량에 대하여 비율값 순서로 순차적으로 배정함으로써, 접수물량을 작업 조건별로 생성하는 물량 데이터의 오차를 제거한다(S1440).
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 대응 방안 수립 방법을 나타낸 도면이고, 도 16은 시뮬레이션을 수행한 결과를 나타낸 도면이며, 도 17은 의사결정 정보 화면을 나타낸 도면이다. 도 18은 대응 방안 수립 결과를 나타낸 화면이다. 도 19는 관할 권역 변경에 대한 조정 전과 조정 후 권역국의 목록을 나타낸 도면이고, 도 20은 물류 거점의 구분 작업 부하 변동 내역을 나타낸 도면이다. 또한, 도 21은 운송 부하 변동 내역을 나타낸 도면이고, 도 22는 조정 전과 조정 후의 일평균 운송 비용 화면을 나타낸 도면이며, 도 23은 조정 전과 조정 후의 송달 기준 만족율 화면을 나타낸 도면이다.
도 15를 참조하면, 대응 방안 계획 수립부(140)는 물류 거점에서의 부하 분석 결과와 물류 거점간 부하 분석 결과를 이용하여 과부하 해소 대상 물류 거점을 검색한다(S1510). 부하 분석부(130)는 미래연도의 물량 데이터와 운영 기준 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션을 수행한 결과를 토대로 물류 거점 및 물류 거점간 부하 분석을 수행한다. 이때, 미래연도의 물량 데이터와 운영 기준 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과는 도 16과 같이 나타날 수 있다. 즉, 부하 분석부(130)는 발송 및 도착 구분 작업별 부하 분석 결과에 따른 과부하 일수를 계 및 과부하 비율을 계산하고, 발송 및 도착 구분 목표 처리 능력 기준 구분 시간 초과 비율, 작업 시간 부족 수준, 기준연도 대비 지연 평균 물량, 송달 기준 만족률 등을 계산할 수 있으며, 대응 방안 계획 수립부(140)는 이들 분석 결과를 이용하여 과부하 해소 대상 물류 거점을 검색한다. 이때, 물류 거점에서의 부하가 100% 이상 발생된 값과 미처리 물량이 발생된 즉, 소통 지연된 일수를 합하여 과부하 일수로 산출될 수 있으며, 발송구분 및 도착구분 작업시간별 초과 수준 비교 결과에 의해 구분작업 운영시간을 초과한 경우 과부하 일수로 산출될 수 있다. 특정 과부하 발생일, 과부하 물량을 기준으로 대응 방안을 수립하여 운영계획으로 반영될 경우 인력, 설비, 물류 거점 신설에 대한 과투자 혹은 자원낭비 요인으로 작용하기 때문에 과부하 일수가 전체 운영일 수 기준으로 사용자에 의해 정한 비율 값보다 클 경우 과부하 일수로 산출될 수 있다.
대응 방안 계획 수립부(140)는 과부하 해소 대상 물류 거점에 대해, 물류 거점 및 물류 거점간 부하 분석 결과와 물류 거점별 운영 기준 데이터를 비교하여 과부하 해소를 위한 계획 수립에 활용 가능한 대응 방안을 결정하고, 이에 따른 의사결정 정보를 생성한다(S1520). 이때, 대응 방안 계획 수립부(140)는 다음의 기준에 따라 대응 방안을 결정한다.
가. 과부하 해소 대상 물류 거점이 처리 능력 조정 대상인지를 확인한다(S1521). 과부하 해소 대상 물류 거점이 수작업 및 구분설비 처리 능력 대비 50% 이하 값이거나, 구분설비 처리 능력 95% 이하 값에 해당하는 경우, 대응 방안으로 처리 능력 조정을 수행한다.
나. 과부하 해소 대상 물류 거점이 운영시간 조정 대상인지를 확인한다(S1522). 과부하 해소 대상 물류 거점이 발송 및 도착 구분 작업 시간이 운영 시간으로 배정될 수 있는 최대 시간을 초과하는 경우에 대응 방안으로 운영시간 조정을 수행한다.
다. 과부하 해소 대상 물류 거점이 관할권역 조정 대상인지를 확인한다(S1523). 과부하 해소 대상 물류 거점이 처리 능력 조정만으로 과부하 해소가 불가능하고, 동일 체신청 내에 집중국/물류 거점의 부하가 100% 이하 값이 존재할 경우에 대응 방안으로 관할권역 조정을 수행한다. 또한, 과부하 해소 대상 물류 거점의 부하가 100%를 초과하지 않았지만, 과부하 일수 비율이 설정 비율 이상인 경우에 관할 권역 조정 참여 불가국으로 설정되도록 분류하여 권역 조정 시 사용자 화면에 제공한다. 발송 및 도착구분 작업물량이 도착되는 물량의 변화가 심하여 과부하 발생 일수가 많지만, 일 평균부하가 100% 이하인 경우 물류거점에 관할권역 조정시 추가로 총괄국(접수 및 배달국)이 배정되면 지연물량이 많아지는 원인이 되기 때문에 관할 권역 조정 참여 불가국으로 설정하도록 한 것이다.
라. 과부하 해소 대상 물류 거점이 구분설비 추가 대상인지를 확인한다(S1524). 과부하 해소 대상 물류 거점이 처리 능력 조정, 관할권역 조정 방법으로 과부하가 해소되지 않을 경우에 대응 방안으로 구분 설비의 추가를 수행할 수 있다.
마. 과부하 해소 대상 물류 거점이 인프라 신설 대상인지를 확인한다(S1525). 과부하 해소 대상 물류 거점이 체신청별 구분설비 추가와 관할권역 조정으로 과부하가 해소되지 않을 경우에 대응 방안으로 인프라 신설을 수행할 수 있다.
바. 과부하 해소 대상 물류 거점이 운송 교환 센터 신설 대상인지를 확인한다(S1526). 전국 우편종별 운송 교환센터에 대한 기능 분리 운영할 필요성이 확인되었을 경우나 운송 교환 차량 소요 대수 및 운송비용 증가율이 설정 비율 이상인 경우를 대상으로 권역별 운송 교환 센터 운영이 필요한 경우, 대응 방안으로 운송 교환 센터의 신설을 수행할 수 있다.
대응 방안 계획 수립부(140)는 이와 같은 순서에 의해 대응 방안에 해당하는 의사결정 정보를 생성한다. 이와 같은 순서에 의해 결정된 의사결정 정보 화면은 도 17과 같이 나타내어질 수 있으며, 해당 대응 방안에 따른 의사 결정 정보는 화면에 ""로 표시될 수 있다.
그런 다음, 대응 방안 계획 수립부(140)는 물류 거점별 정해진 의사결정 정보에 따른 대응 방안을 단계적으로 수행한다(S1530). 이때, 처리 능력 조정 시, 수작업 비율을 최대 값보다 작은 값으로 입력 가능하도록 설정될 수 있으며, 운영 시간 조정은 구분 작업 시간도 연장 가능한 최대 시간 범위 이내에서 등록되도록 설정될 수 있다. 또한, 관할 권역 조정을 수행할 경우에는 접수국으로부터 도착되는 물량이 적은 물류 거점을 대상으로 제공하며, 조정될 물류 거점을 선택이 용이하도록 권역 조정 시 교환 센터로의 이동 거리 및 이동시간 데이터를 제공할 수 있다.
대응 방안 계획 수립부(140)는 부하가 많은 물류 거점을 선택하면, 접수/배달국별 도착, 배분되어야 할 평일평균 물량 데이터를 제공하고, 이동거리/이동시간 순위에 의해 조정할 물류 거점을 조정하면 선택한 물류 거점의 해당 작업의 도착 물량에 접수국 물량을 추가하여 물류 거점의 부하를 산출하여 제공한다.
또한, 대응 방안 계획 수립부(140)는 관할 권역 조정 과정에서 타 물류 거점의 접수 및 배달국으로 전환 시, 조정전 물류 거점은 부하가 감소되므로, 이 값에 의해 다른 물류 거점의 권역 조정 시 조정 가능한 대상으로 변경한 결과 값을 반영하여 권역 조정 대상 물류 거점 정보를 제공한다.
이와 같은 방법을 통해 연도별 중장기 물류 운영 계획을 수립할 수 있으며, 이에 따른 대응 방안 수립 결과를 저장한다. 이렇게 저장된 대응 방안 수립 결과는 도 18과 같이 나타내어질 수 있다.
그런 후에, 대응 방안 계획 수립부(140)는 물류 거점의 연도별 처리 능력 조정 전과 조정 후 처리 능력 데이터, 관할 권역 변경에 대한 조정 전과 조정 후 권역국의 목록, 운송 부하 변동 내역 조정 전과 조정 후, 그리고 대응 방안 수립 결과에 따른 물류 거점의 구분 작업 부하 변동 내역, 우편종별 소통 품질 변동 내역 정보를 생성하여 사용자에게 제공한다(S1540). 관할 권역 변경에 대한 조정 전과 조정 후 부하 변동 내역 화면은 도 19와 같이 나타내어지고, 물류 거점의 구분 작업 부하 변동 내역 화면은 도 20과 같이 나타내어지며, 운송 부하 변동 내역 화면은 도 21과 같이 나타내어질 수 있다. 또한, 대응 방안 계획 수립부(140)는 도 22 및 도 23과 같이 조정 전과 조정 후의 일평균 운송비용 및 송달 기준 만족율 등을 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 실시 예는 이상에서 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시 예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 앞서 설명한 실시 예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 중장기 물류 운영 계획 시스템의 구성도이고,
도 2는 도 1에 도시된 입력 데이터 생성 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이고,
도 3은 도 1에 도시된 운영기준정보 생성부(110)의 동작을 나타낸 흐름도이고,
도 4는 교환 센터의 작업 시간 및 처리 능력 데이터 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 5는 집중국/물류 거점의 구분 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 6은 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 7은 집중국/물류 거점과 총괄국간 거리와 시간 데이터를 나타낸 도면이고,
도 8은 총괄국 도착 마감 작업 시간 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 9는 물류 거점에서 구분 설비 능력 데이터 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 10은 물류 거점에서 수작업 능력 데이터 등록 화면이고,
도 11은 집중국/물류 거점에 따라 우편종별로 처리 능력 데이터의 등록 화면을 나타낸 도면이고,
도 12는 물류 거점별 발송-도착 구분 기준 물량 현황의 상세 보기 화면이고,
도 13은 물류 거점별 발송-도착 구분 기준 물량 현황의 요약 보기 화면이고,
도 14는 도 1에 도시된 미래연도 물량 생성부의 동작을 나타낸 흐름도이고,
도 15는 본 발명의 실시 예에 따른 대응 방안 수립 방법을 나타낸 도면이고,
도 16은 시뮬레이션을 수행한 결과를 나타낸 도면이고,
도 17은 의사결정 정보 화면을 나타낸 도면이고,
도 18은 대응 방안 수립 결과를 나타낸 화면이고,
도 19는 관할 권역 변경에 대한 조정 전과 조정 후 권역국의 목록을 나타낸 도면이고,
도 20은 물류 거점의 구분 작업 부하 변동 내역을 나타낸 도면이고,
도 21은 운송 부하 변동 내역을 나타낸 도면이고,
도 22는 조정 전과 조정 후의 일평균 운송비용 화면을 나타낸 도면이며,
도 23은 조정 전과 조정 후의 송달 기준 만족율 화면을 나타낸 도면이다.
Claims (10)
- 기준연도의 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 물량 데이터를 생성하고, 상기 미래연도의 물량 데이터에 대해 시간대별로 물량 데이터의 오차, 배달국별 물량 데이터의 오차 및 작업조건별 물량 데이터의 오차를 제거하는 미래연도 물량 생성부,상기 시간대별, 상기 배달국별 및 상기 작업조건별 물량 데이터의 오차가 제거된 미래연도의 물량 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션 결과로부터 부하를 분석하는 부하 분석부, 그리고상기 부하의 분석 결과와 운영 기준 데이터를 이용하여 복수의 대응 방안 중 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 적용할 대응 방안을 위한 의사 결정 정보를 생성하고, 상기 의사 결정 정보에 해당하는 대응 방안에 따라 상기 미래연도의 물류 운영 계획을 수립하며, 상기 기준연도의 시뮬레이션 결과에서 상기 대응 방안에 따른 변동 내역만을 반영하여 상기 미래연도에 대한 대응 방안 수립 결과를 생성하고, 상기 대응 방안 수립 결과에 따른 부하 변동 내역 정보를 생성하여 표시하는 대응 방안 계획 수립부를 포함하는 물류 운영 계획 시스템.
- 제1항에 있어서,과거 물량 데이터 및 상기 운영 기준 데이터를 이용하여 상기 시뮬레이션을 위한 입력 데이터를 생성하여 상기 부하 분석부로 전달하는 운영기준정보 생성부를 더 포함하는 물류 운영 계획 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서,상기 복수의 대응 방안은,상기 물류 거점의 처리 능력을 조정하는 처리 능력 조정 대응 방안,상기 물류 거점의 운영 시간을 조정하는 운영 시간 조정 대응 방안,상기 물류 거점의 관할 권역을 조정하는 관할 권역 조정 대응 방안,상기 물류 거점에 구분 설비를 추가하는 구분 설비 추가 대응 방안,상기 구분 설비의 추가와 상기 관할 권역의 조정으로 과부하가 해소되지 않는 경우 인프라를 신설하는 인프라 신설 대응 방안, 그리고운송 교환 센터를 신설하는 운송 교환 센터 신설 대응 방안을 포함하는 물류 운영 계획 시스템.
- 제1항에 있어서,상기 부하 분석부는,상기 미래연도의 물량 데이터와 상기 운영 기준 데이터를 이용하여 부하 분석에 대한 시뮬레이션을 수행하는 시뮬레이션부,상기 시뮬레이션의 수행 결과를 토대로 물류 거점의 부하를 산출하고, 산출한 부하를 토대로 부하 분석을 수행하는 거점내 부하 산출기, 그리고상기 시뮬레이션의 수행 결과를 토대로 물류 거점간 부하를 산출하고, 산출한 부하를 토대로 부하 분석을 수행하는 거점간 부하 산출기를 포함하는 물류 운영 계획 시스템.
- 물류 운영 계획 시스템에서 물류 운영을 계획하는 방법에 있어서,기준연도의 물량 데이터를 이용하여 미래연도의 물량 데이터를 생성하는 단계,상기 미래연도의 물량 데이터에 대해 시간대별로 물량 데이터의 오차, 배달국별 물량 데이터의 오차 및 작업조건별 물량 데이터의 오차를 제거하는 단계,상기 시간대별, 상기 배달국별 및 상기 작업조건별 물량 데이터의 오차가 제거된 미래연도의 물량 데이터와 운영 기준 데이터를 이용하여 부하 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하는 단계,상기 시뮬레이션의 수행 결과를 토대로 복수의 대응 방안 중 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 적용할 대응 방안을 결정하는 단계,결정한 대응 방안에 따라 상기 대응 방안 수립 대상 물류 거점에 대한 물류 운영 계획을 수립하는 단계,상기 기준연도의 시뮬레이션 결과에서 상기 대응 방안에 따른 변동 내역만을 반영하여 상기 미래연도에 대한 대응 방안 수립 결과를 생성하는 단계, 그리고상기 대응 방안 수립 결과에 따른 부하 변동 내역 정보를 생성하여 표시하는 단계를 포함하는 물류 운영 계획 방법.
- 제6항에 있어서,상기 미래연도의 물량 데이터와 상기 운영 기준 데이터를 이용하여 상기 시뮬레이션을 위한 입력 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 물류 운영 계획 방법.
- 제6항에 있어서,상기 복수의 대응 방안은 처리 능력 조정, 운영 시간 조정, 관할 권역 조정, 구분 설비 추가, 인프라 신설 및 운송 교환 센터 신설을 포함하는 물류 운영 계획 방법.
- 삭제
- 삭제
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090084194A KR101694514B1 (ko) | 2009-09-07 | 2009-09-07 | 물류 운영 계획 시스템 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020090084194A KR101694514B1 (ko) | 2009-09-07 | 2009-09-07 | 물류 운영 계획 시스템 및 방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20110026339A KR20110026339A (ko) | 2011-03-15 |
KR101694514B1 true KR101694514B1 (ko) | 2017-01-10 |
Family
ID=43933445
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020090084194A KR101694514B1 (ko) | 2009-09-07 | 2009-09-07 | 물류 운영 계획 시스템 및 방법 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101694514B1 (ko) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220016235A (ko) * | 2020-04-07 | 2022-02-08 | 쿠팡 주식회사 | 자동화된 아웃바운드 프로파일 생성을 위한 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101897781B1 (ko) * | 2016-12-28 | 2018-09-14 | 한국철도기술연구원 | 물류센터 에너지 관리 시스템 |
US10664322B1 (en) * | 2019-07-25 | 2020-05-26 | Coupang Corp. | Systems and methods configured for balancing workload among multiple computing systems |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007193561A (ja) | 2006-01-19 | 2007-08-02 | Konica Minolta Holdings Inc | サプライチェーンの設計支援方法 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100879614B1 (ko) * | 2006-09-29 | 2009-01-21 | 한국전자통신연구원 | 실시간 우편물류 흐름제어 방법 및 그 시스템 |
KR100932262B1 (ko) * | 2007-09-28 | 2009-12-16 | 한국전자통신연구원 | 물류 센터의 운영 관리 시스템 및 그 방법 |
KR100937032B1 (ko) * | 2007-11-27 | 2010-01-15 | 한국전자통신연구원 | 우편 배달 부하 조정 장치 및 그 방법 |
-
2009
- 2009-09-07 KR KR1020090084194A patent/KR101694514B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007193561A (ja) | 2006-01-19 | 2007-08-02 | Konica Minolta Holdings Inc | サプライチェーンの設計支援方法 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220016235A (ko) * | 2020-04-07 | 2022-02-08 | 쿠팡 주식회사 | 자동화된 아웃바운드 프로파일 생성을 위한 시스템 및 방법 |
KR102445716B1 (ko) * | 2020-04-07 | 2022-09-22 | 쿠팡 주식회사 | 자동화된 아웃바운드 프로파일 생성을 위한 시스템 및 방법 |
US11526845B2 (en) | 2020-04-07 | 2022-12-13 | Coupang Corp. | Systems and methods for automated outbound profile generation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20110026339A (ko) | 2011-03-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Matsatsinis | Towards a decision support system for the ready concrete distribution system: A case of a Greek company | |
Kefeli et al. | Using a mathematical programming model to examine the marginal price of capacitated resources | |
Wu et al. | Predicting peak load of bus routes with supply optimization and scaled Shepard interpolation: A newsvendor model | |
CN114971356A (zh) | 一种电力工程项目进度预测系统及方法 | |
CN109583806A (zh) | 一种基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法及系统 | |
CN106991544A (zh) | 调拨系统及调拨方法 | |
CN112200499A (zh) | 一种配电网基建项目投资执行分析方法及系统 | |
KR101694514B1 (ko) | 물류 운영 계획 시스템 및 방법 | |
CN116502830A (zh) | 一种排产计划生成方法、系统和产品 | |
CN113837730B (zh) | 基于三率合一的电网基建主网项目多维协同管控系统 | |
Helm et al. | Advancing total airport management—An introduction of performance based management in the airport context | |
Firat et al. | Optimizing the workload of production units of a make-to-order manufacturing system | |
CN114971588A (zh) | 一种工单自动审核传递方法及相关装置 | |
Künnen et al. | Leveraging demand-capacity balancing to reduce air traffic emissions and improve overall network performance | |
WO2021152894A1 (ja) | 意思決定支援システム、意思決定支援方法 | |
CN117172664A (zh) | 核电备件保障水平的分析方法、装置、设备和存储介质 | |
Kmiecik | Automation of warehouse resource planning process by using a cloud demand forecasting tool | |
CN117035246A (zh) | 装维工单的调度方法、装置、设备及可读存储介质 | |
Berto et al. | Unconstraining the passenger demand for rail yield management at Trenitalia | |
CN114819601A (zh) | 流程制造生产计划策略确定方法、系统及装置 | |
CN116258381A (zh) | 运行指挥工作的量化评价方法和装置 | |
JP2020035004A (ja) | 需要予測システムおよび需要予測方法 | |
CN118333531B (zh) | 一种基于人工智能的智慧供应链管理方法 | |
KR102707924B1 (ko) | Ai 딥러닝 기반 스마트 제조 시스템 | |
Ismail et al. | Success factors for initial works of industralised building system process of projects implementation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E902 | Notification of reason for refusal | ||
AMND | Amendment | ||
E601 | Decision to refuse application | ||
AMND | Amendment | ||
X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
GRNT | Written decision to grant |