KR20230064412A - Ａｉ 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼 - Google Patents

Abstract

본 발명의 목적은, 물류의 입고, 출고 및 재고 관리를 통합적으로 수행할 수 있는, AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 제공하는 것이며, 이를 위해, 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼은, 물류의 입고, 출고 및 재고를 관리하는 서버; 물류의 입고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 입고 단말기; 물류의 출고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 출고 단말기; 물류의 재고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 재고 단말기; 및 지게차에 장착되어 있고, 물류 또는 팔렛트에 부착된 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 코드에 대응되는 정보를 상기 서버로 전송하는 지게차 단말기를 포함하며, 상기 서비스 서버는 상기 입고 단말기 또는 상기 지게차 단말기로부터 전송된 물류 정보를 이용하여, 물류들이 적재되는 물류적재지역 중 상기 물류 정보에 대응되는 물류가 적재될 위치정보를 상기 지게차 단말기로 전송한다.

Description

ＡＩ 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼{PLATFORM FOR DISTRIBUTION MANAGEMENT BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE}

본 발명은 AI를 기반으로 물류를 관리하는 플랫폼에 관한 것이다.

대규모 물류 창고를 운영하는 기업에서는 물류의 입고, 출고 및 재고 관리를 위해, 많은 인원 및 자원을 활용하고 있다.

그러나, 물류의 관리가 대부분 수작업으로 관리되고 있기 때문에, 관리 효율이 떨어지고 있다.

또한, 물류 관리 중 일부의 업무가 자동으로 관리되다고 하더라도, 자동으로 관리되는 업무와 수동으로 관리되는 업무가 체계적으로 관리되기 어렵기 때문에, 관리 효율은 여전히 낮은 상황이다.

상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 본 발명의 목적은, 물류의 입고, 출고 및 재고 관리를 통합적으로 수행할 수 있는, AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 제공하는 것이다.

상술한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼은, 물류의 입고, 출고 및 재고를 관리하는 서버; 물류의 입고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 입고 단말기; 물류의 출고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 출고 단말기; 물류의 재고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 재고 단말기; 및 지게차에 장착되어 있고, 물류 또는 팔렛트에 부착된 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 코드에 대응되는 정보를 상기 서버로 전송하는 지게차 단말기를 포함하고, 상기 서비스 서버는 상기 입고 단말기 또는 상기 지게차 단말기로부터 전송된 물류 정보를 이용하여, 물류들이 적재되는 물류적재지역 중 상기 물류 정보에 대응되는 물류가 적재될 위치정보를 상기 지게차 단말기로 전송하고, 상기 물류적재지역은, 랙들이 구비되어 있는 랙존, 건물 외부에 구비되어 있는 아웃도어 플로어 존 및 건물 내부에 구비되어 있는 인도어 플로어 존을 포함하고, 상기 아웃도어 플로어 존 및 상기 인도어 플로어 존 각각은 물류들이 적재되는 플로어 에어리어들을 포함하며, 상기 물류적재지역에는, 상기 지게차 단말기와 통신을 수행하며 적어도 하나의 플로어 에어리어에 대응되는 위치추적 안테나가, 복수 개 구비되어 있다.

본 발명에 의하면, 물류의 입고, 출고 및 재고 관리가 통합적으로 관리될 수 있으며, 이에 따라, 물류 관리의 효율성이 증가될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 개략적으로 나타낸 예시도.
도 2는 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 구체적으로 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼에 의한 물류 관리 방법을 나타낸 흐름도.
도 4 내지 도 19는 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼에 의한 물류 관리 방법을 설명하기 위한 다양한 예시도들.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 개략적으로 나타낸 예시도이며, 도 2는 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 구체적으로 나타낸 예시도이다.

물류 관리는 다양한 분야에서 반드시 요구된다. 특히, 선박을 제조하는 조선소에서는 물류 관리가 중요한 이슈가 되고 있다.

예를 들어, 선박 건조를 위해서는, 호선 별로 대략 4만2천 종의 대용량의 자재들이 요구되며, 이 중 70%에 해당하는 3만여 종의 자재가 물류창고에 일정 기간 적재되었다가 생산 일정에 따라 제조현장에 투입되어 사용되기 때문에, 조선소에서는 다른 분야에서보다도 특히 물류 관리가 중요하다.

종래에는 조선소에서 재고 위치가 수작업으로 관리되고 있으며, 이로 인해 숙련된 담당자만이 자재 위치를 파악할 수 있다. 따라서, 오 색출, 오 출고 및 재고 Loss 등이 발생하여, 생산성 및 품질 저하가 빈번히 발생하고 있다. 또한, 물류 관리에서의 수작업 기반의 업무 프로세스가 개선되더라도, 상기한 바와 같은 문제가 지속적으로 발생할 가능성이 높은 실정이다.

또한, 종래에는 실시간 재고관리가 불가능하기 때문에, 생산 작업지시에 의한 출고 작업 시, 전산상 입고정보(수량)를 기반으로 물류창고에서 자재 입고 담당자를 통해서만, 물류의 위치가 파악되어 물류가 출고될 수 있다. 이에 따라, 비효율적인 업무가 일어나고 있다.

따라서, 조선소의 글로벌 기술 경쟁력 확보 및 조선 산업을 부흥시키기 위해서는, 방대한 물류 정보와 창고 위치를 체계화하고 이를 기반으로 실시간 재고 관리가 가능한 플랫폼이 요구된다.

상기한 바와 같은 문제점 및 요구는 조선소 뿐만 아니라, 대량의 물류가 관리되어야 하는 다양한 산업 분야에서 발생되고 있다. 이하에서는 설명의 편의를 위해, 조선소를 일예로 하여 본 발명이 설명된다.

상기한 바와 같은 문제점을 해결하고 상기한 바와 같은 요구를 만족시키기 위해 제안된 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼은, 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 물류(90)의 입고, 출고 및 재고를 관리하는 서버(20), 물류(90)의 입고와 관련된 정보를 서버(20)로부터 제공받거나 서버(20)로 제공하는 입고 단말기(11), 물류(90)의 출고와 관련된 정보를 서버(20)로부터 제공받거나 서버로 제공하는 출고 단말기(12), 물류(90)의 재고와 관련된 정보를 서버(20)로부터 제공받거나 서버(20)로 제공하는 재고 단말기(13) 및 지게차(40)에 장착되어 있고, 물류(90) 또는 팔렛트에 부착된 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 코드에 대응되는 정보를 서버(20)로 전송하는 지게차 단말기(40a)를 포함한다.

서버(20)는 현재 일반적으로 네트워크 통신을 위해 이용되는 서버가 될 수 있다.

입고 단말기(11), 출고 단말기(12), 재고 단말기(13)는 테블릿PC, 노트북 및 스마트폰과 같은 무선 단말기가 될 수 있다.

관리 단말기(30)는 테블릿PC, 노트북 및 스마트폰과 같은 무선 단말기가 될 수 있으며, 또한, 개인용 컴퓨터(PC)와 같은 유선 단말기가 될 수 있다.

지게차 단말기(40a)는 이하에서 도 3 내지 도 18을 참조하여 설명될 인식 단말기, 감지기 및 모니터링 단말기 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

이 경우, 서비스 서버(20)는 입고 단말기(11) 또는 지게차 단말기(40a)로부터 전송된 물류 정보를 이용하여, 물류들이 적재되는 물류적재지역(80) 중 물류 정보에 대응되는 물류(90)가 적재될 위치정보를 지게차 단말기(40a)로 전송할 수 있다.

물류적재지역(80)은, 랙(Rack)(81)들이 구비되어 있는 랙존(Rack Zone), 건물 외부에 구비되어 있는 아웃도어 플로어 존(OutDoor Floor Zone) 및 건물 내부에 구비되어 있는 인도어 플로어 존(InDoor Floor Zone)을 포함하고, 아웃도어 플로어 존 및 인도어 플로어 존 각각은 물류들이 적재되는 플로어 에어리어(89)들을 포함한다.

물류적재지역(80)에는, 지게차 단말기(40a)와 통신을 수행하며 적어도 하나의 플로어 에어리어(89)에 대응되는 위치추적 안테나(83)가, 복수 개 구비될 수 있다.

랙(81)들 각각에는 지게차 단말기(40a)와 통신을 수행하는 센서 및 지게차 단말기(40a)에 의해 인식되는 렉코드가 구비될 수 있다.

서버(20)는 물류적재지역(80)에 구비되어 있는 관리 카메라(82)로부터 촬영된 영상을 분석하여, 물류적재지역(80) 또는 플로어 에어리어(89)의 적치율에 대한 정보를 생성하며, 생성된 정보를 재고 단말기(13)로 전송할 수 있다.

도 3은 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼에 의한 물류 관리 방법을 나타낸 흐름도이며, 도 4 내지 도 19는 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼에 의한 물류 관리 방법을 설명하기 위한 다양한 예시도들이다. 특히, 도 4는 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 운영하는 프로세스를 나타낸 예시도이다.

본 발명에 따른 관리 플랫폼에 의하면, 도 3에 도시된 바와 같이, 기준 데이터 체계 정립 및 데이터베이스 구축(S201), 물류의 입고 관리(S102), 물류의 출고 관리(S104) 및 물류의 재고 관리(S106)가 체계적으로 수행될 수 있다.

우선, 기준 데이터 체계 정립 및 데이터베이스 구축(S201)이 설명된다.

기준 데이터 체계 정립 및 데이터베이스 구축 과정에서는, 표준 및 비표준 품목별 자재위치가 분류되고, 호선 및 작업 지시별 기준 데이터가 정립되고, 창고 로케이션, 지번 및 랙(Rack)이 관리되며, 예비 부품(Spare part) 및 액세서리(Accessory) 자재가 관리된다.

즉, 기준 데이터 체계 정립 및 데이터베이스 구축 과정(S201)에서, 서버(20)는 물류(자재)(90)를 표준 품목, 비표준 품목, 예비 부품(Spare part) 및 액세서리(Accessory) 등과 같이, 다양한 기준으로 분류하여 저장할 수 있다.

또한, 서버(20)는 물류(90)를 물류가 적용되는 최종품(선박 건조의 경우 선박의 번호(호선)) 별로 구분하여 저장할 수도 있으며, 물류(90)가 적용되는 작업별로도 분류하여 저장할 수도 있다.

또한, 서버(20)는 물류(90)를 물류가 적재되는 지역(이하, 간단히 물류적재지역(80)이라 함), 예를 들어, 창고의 위치 또는 지번과 매칭시켜 저장할 수도 있고, 물류(90)가 보관되는 랙(Rack)(81)의 위치 또는 번호와 매칭시켜 저장할 수도 있으며, 물류(90)가 보관되는 플로어 에어리어(Floor Area)(섹터(Sector)라고도 함)(89)의 위치 또는 번호와 매칭시켜 저장할 수도 있다.

여기서, 물류적재지역(80)은, 도 2에 도시된 바와 같이, 랙(Rack)(81)들이 구비되어 있는 랙존(Rack Zone), 건물 외부에 구비되어 있는 아웃도어 플로어 존(OutDoor Floor Zone) 및 건물 내부에 구비되어 있는 인도어 플로어 존(InDoor Floor Zone) 등으로 구분될 수 있다. 아웃도어 플로어 존 및 인도어 플로어 존은, 물류가 실질적으로 놓여지는 플로어 에어리어(섹터(Sector)라고도 함)(89)들로 세분화될 수 있다.

이 경우, 랙(81)들 각각에는 도 5에 도시된 바와 같이, 랙(81)들을 구분할 수 있는 랙 코드(예를 들어, QR Code)(85) 또는 센서(86)가 구비될 수 있다.

또한, 플로어 에어리어(Floor Area)(89)들 각각에도 고유의 번호들이 부여될 수 있다.

부연하여 설명하면, 다양한 물류(90)들은 다양한 방법들을 통해 분류될 수 있으며, 각 분류마다 고유한 형태의 번호 등이 부여될 수 있다. 따라서, 물류(90)에 부여된 번호 등의 형태 만으로도 입고 담당자 및 출고 담당자는 물류의 특징을 파악할 수 있다.

또한, 물류적재지역(80)에 구비된 랙(81)들 및 플로어 에어리어(Floor Area)(섹터(Sector)라고도 함)(89)들 각각에도 고유의 번호들이 부여될 수 있다.

이 경우, 물류(90)가 적재되는 랙(81) 또는 플로어 에어리어(89)는 물류(90)에 대한 정보와 함께 서버(20)에 저장되어 관리된다. 따라서, 입고 담당자, 출고 담당자, 재고 담당자 및 관리자는, 입고 단말기(11), 출고 단말기(12), 재고 단말기(13) 및 관리 단말기(30)를 통해 서버(20)로부터 전송된 도 6에 도시된 바와 같은 화면들을 통해 물류(90)에 대한 정보와 물류(90)가 적재되어 있는 위치에 대한 정보를 쉽게 확인할 수 있다.

또한, 기준 데이터 체계 정립 및 데이터베이스 구축 과정(S201)에서는, 도 8에 도시된 바와 같이, 인식을 위한 적치 존이 구성될 수 있으며, 도 9에 도시된 바와 같이, 야드(Yard) 자재별 저장 위치가 설정될 수 있다.

또한, 예비 부품(Spare Parts) 및 액세서리 등의 자재는, 본자재와 함께 옵션으로 입고되는 자재이므로, 종래에는 별도의 관리가 진행되지 않았고, 현장 실무자의 경험에 기반하여 본 자재의 출고시 함께 출고되는 방식으로 관리가 되었다. 그러나, 본 발명은, 예비 부품(Spare Parts) 및 액서서리 등의 자재도 체계적으로 관리하기 위하여, 해당 자재의 품번 또는 제품명을 입력받아 관리할 수 있으며, ERP 시스템과 연계하여 품목관리가 가능한 Data 체계를 정립할 수 있다.

또한, 본 발명은 물류창고에서 발생하는 모든 행위(외자, 내자, 선입고, 선출고)의 입출고 현황 데이터를 ERP시스템과 상호 인터페이스를 이용하여 공유할 수 있다. 도 10은 EPR 시스템과 공유되는 인터페이스를 통해 재고를 계산하는 화면을 나타낸 예시도이며, 도 11은 본 발명에 따른 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼을 개략적으로 나타낸 예시도이다.

본 발명은 원부자재 생산 및 공급 프로세스 이후, 이를 납품받아 관리 입고, 적치, 출고하는 과정에 이용될 수 있다. 기준 데이터는 이를 관리하기 위한 기자재 및 관련 예비 부품 및 액세서리 등의 원부자재와 이를 적치 및 보관하기 위한 단위 기준인 팔렛트 데이터, 그리고, 보관 대상이 되는 창고 위치(Rack, Floor 등)로 구분될 수 있다. 도 12는 물류표준화 전개도이다.

다음, 물류의 입고 관리(S102)가 설명된다.

물류의 입고 관리 과정에서는 자재 입고 검사 및 태깅 관리가 이루어지고, AI 기반 적치 위치 추천이 수행되며, 실시간 입고처리 프로그램이 실행될 수 있다.

첫째, 본 발명에서 입고 관리에는, 자재 입고 검사 및 태깅 기능, AI 기반 적재 위치 추천 기능, 실시간 입고 처리 기능, 자재 입고 검사 기능, 입고 검수와 적재 등에 대한 정보 등록 기능 등이 포함될 수 있다.

입고 관리는 입고 검사 및 태깅에 의해 시작될 수 있다. 따라서, 전사적 자원 관리(ERP)의 거래명세서 조회 및 검사(검수)를 통과하는 물류에 대해서는 물류 단위 또는 팔렛트(Pallet)(92) 단위의 효율적인 태깅 기능의 구축이 필요하다.

종래에는, 입고되는 자재에 대한 태깅 방식이 불규칙적이고 없는 경우도 많아 체계적인 관리가 어려웠다.

그러나, 본 발명에서는, 입고를 담당하는 실무자의 키인 등의 수작업을 최소화하기 위해, 다양한 인식 기술을 최적화하여 태깅 기능이 수행될 수 있다.

입고 검사(검수)와 태깅은 물류 납품 및 적재 유형 중 가장 많은 비중을 차지하는 팔렛트(Pallet)(92)를 단위로 설정될 수도 있다.

팔렛트(Pallet)(92)에 적재되어 있는 물류(90)에는 기본적으로 코드(Bar Code 또는 Qr Code)(91)가 부착될 수 있으며, 단위 자재들을 묶음으로 이송, 적재, 관리하기 위한 팔렛트(Pallet)(92)에도 코드(93)가 부착될 수 있다. 팔렛트(92)에 부착되는 코드(93)는 바 코드 또는 큐알 코드가 될 수 있지만 고유번호가 될 수도 있다.

예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이, 물류(90) 또는 팔레트(92)를 이송하기 위한 설비(이하, 간단히 지게차(40)라 함)에는, 물류(90) 또는 팔렛트(92)에 부착된 코드(91 또는 93)를 인식할 수 있으며, 인식된 코드를 서버로 전송할 수 있는 인식 단말기(41)가 구비될 수 있다. 상기에서 설명된 바와 같이, 지게차 단말기(40a)는 인식 단말기(41), 감지기(42) 및 모니터링 단말기(40) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

인식 단말기(41)는 코드(91 또는 93)를 인식할 수 있는 카메라가 될 수 있다. 즉, 본 발명에서는 지게차(40)에 구비된 인식 단말기(41)가 영상분석을 통해 팔렛트(92)에 부착된 고유번호를 인식할 수 있으며, 이에 따라, 인식 정확도가 증가될 수 있다.

팔렛트(92)는 본 발명을 이용하고자 하는 기업이 자체적으로 보유 및 관리할 수 있지만, 대부분의 경우, 팔렛트(92)는 물류를 납품하는 납품기업으로부터 물류(90)와 함께 납품되는 경우가 많다. 이를 효율적으로 태깅하고 관리하기 위해, 본 발명에서는 상기에서 설명된 바와 같이, 팔렛트(92)에 코드(93)가 부착될 수 있으며, 인식 단말기(41)의 영상분석기술을 이용하여 팔렛트(92)의 코드(93), 예를 들어, 고유번호가 인식될 수 있다. 코드(91 또는 93)에는 물류(90)에 대한 정보가 포함되어 있다.

즉, 입고 담당자는 입고 단말기(11)를 이용하여 물류(90)에 부착된 코드(91) 또는 팔렛트(92)에 구비된 코드(93)를 인식할 수 있으며, 코드(91 또는 93)를 통해 인식된 물류 정보는 입고 단말기(11)로부터 서버(20)로 전송될 수 있다. 이에 따라, 입고되는 물류들에 대한 정보들이 서버(20)에 간단하게 저장될 수 있다.

또한, 입고된 물류(90)에 대한 정보는 지게차(40)에 구비된 인식 단말기(41)를 통해 인식된 후, 인식 단말기(41)로부터 서버(20)로 전송되어 서버(20)에 간단하게 저장될 수 있다.

즉, 본 발명에서는 입고된 물류(90) 또는 팔레트(92)에 구비된 코드(91 또는 93)를 입고 단말기(11) 또는 인식 단말기(41)를 통해 인식하는 것에 의해, 입고된 물류(90)의 정보가 서버(20)에 저장될 수 있다.

둘째, 입고된 물류(90) 및 상기 물류가 적재되는 위치정보는 다음과 같은 방법들을 통해 매칭되어 서버(20)에 저장될 수 있다.

팔렛트(92)를 실은 지게차(40)는 물류적재지역(80) 중 서버(20)에서 추천해주는 랙(RACK)(81) 또는 플로어 에어리어(Floor Area)(89)로 물류를 이송하여 적재할 수 있다.

즉, 서버(20)는 입고된 물류(90)의 정보가 수신되면, 물류(90)를 적재할 위치(랙(81) 또는 플로어 에어리어(89))를 자동으로 선택할 수 있다. 그러나, 서버(20)는 입고된 물류(90)의 정보와 함께 물류(90)가 적재될 위치정보를 입고 단말기(11)로부터 수신할 수도 있다.

물류(90)가 적재될 랙(81)이 서버(20) 또는 입고 담당자에 의해 선택된 경우, 서버(20)는 복수의 랙(81)들 중 어느 하나를 선택하여 선택된 랙(81)의 위치정보 및 번호 등을 지게차(40)에 구비된 모니터링 단말기(43)로 전송할 수 있다. 지게차 운행자는 모니터링 단말기(43)로 전송된 지도상의 랙(81)의 위치를 이용하여 랙(81)을 찾을 수 있다.

이 경우, 랙(80)에 구비된 센서(예를 들어, 초음파 센서)(86)로부터 전송된 정보를 지게차(40)에 구비된 감지기(42)가 수신하여 모니터링 단말기(43)로 전송할 수 있으며, 상기 정보에 따라 파악된 랙 번호가 서버(20)로부터 전송된 번호와 일치하면, 모니터링 단말기(43)는 현재의 랙(81)이 서버(20)로부터 선택된 랙임을 출력할 수 있다. 이에 따라, 지게차 운행자는 서버(20)가 선택한 랙(81)을 찾을 수 있다.

또한, 물류(90)가 적재될 플로어 에어리어(89)가 서버(20) 또는 입고 담당자에 의해 선택된 경우, 서버(20)는 선택된 플로어 에어리어(89)의 위치정보를 지게차(40)에 구비된 모니터링 단말기(43)로 전송할 수 있다. 지게차 운행자는 모니터링 단말기(43)로 전송된 지도상의 플로어 에어리어(89)의 위치를 이용하여 플로어 에어리어(89)의 위치를 찾을 수 있다.

또한, 지게차(40)에 구비된 감지기(42)는, 물류적재지역(80)에 구비된 위치추적 안테나(83)들로부터 수신된 위치정보들을 분석할 수 있으며, 서버(20)로부터 전송된 플로어 에어리어(89)의 위치와 동일한 위치정보를 출력하는 위치추적 안테나를 인식할 수 있다. 인식된 위치추적 안테나(83)의 위치는 모니터링 단말기(43)에 출력될 수 있으며, 이에 따라, 지게차 운행자는 지게차(40)를 해당 위치추적 안테나(83)가 위치한 곳으로 이동시킬 수 있다. 위치추적 안테나(83)는 모든 플로어 에어리어(89)마다 구비될 수 있으나, 몇 개의 플로어 에어리어(89)들을 포함하는 위치에 구비될 수도 있다. 후자의 경우, 서버(20)는 플로어 에어리어(89)의 번호를 모니터링 단말기(43)로 전송할 수 있으며, 지게차 운행자는 해당 위치추적 안테나(83)에 대응되는 플로어 에어리어(89)들에 표시된 번호들 중 모니터링 단말기(43)에 표시된 번호와 일치되는 번호를 확인하여, 최종적으로 물류가 적재될 플로어 에어리어(89)를 찾을 수 있다.

이 경우, 물류(90)가 적재될 랙(81) 또는 플로어 에어리어(89)의 위치는 위치추적 안테나(83)들을 이용한 삼각 측량법 또는 센서(86)들을 이용한 삼각 측량법 또는 위치추적 안테나(83)와 감지기(42) 사이의 1대1 통신 또는 센서(86)와 감지기(42) 사이의 1대1 통신 등에 의해 파악될 수 있으며, 이외에도, 다양한 방법들을 통해 파악될 수 있다.

셋째, 랙(81)의 하단부(주로 1층)에는 입고 담당자가 소량의 물류를 수작업으로 직접 적재하기도 한다. 이러한 경우에 입고 담당자가 키인을 쉽게 할 수 있도록 하기 위해, 랙(81)에는 랙 코드(예를 들어, Qr Code)(85)가 부착될 수 있다.

입고 담당자는 물류를 직접 랙(81)에 적재한 후, 랙(81)에 구비된 랙 코드(85)를 입고 단말기(11)를 통해 인식하여, 랙(81)의 정보를 입고 단말기(11)에 저장할 수 있다. 입고 단말기(11)는 랙(81)의 정보 및 상기 랙(81)에 적재된 물류에 대한 정보를 서버(20)로 전송할 수 있다. 이 경우, 물류에 대한 정보는 물류(90)에 부착된 코드(91)를 통해 입고 단말기(11)로 전송될 수 있다.

넷째, 예비 부품(Spare part) 및 액세서리(Accessory) 등은 메인 물류와 함께 옵션으로 입고되는 물류이다. 따라서, 종래에는 예비 부품 및 액세서리에 대해서는 별도의 관리가 진행되지 않았으며, 입고 담당자의 경험에 기반하여 메인 물류의 출고 시 함께 출고되는 방식으로 관리가 되었다.

그러나, 본 발명에서는, 예비 부품 및 액세서리 등의 물류도 체계적으로 관리하기 위하여 해당 물류의 품번 또는 제품명이 입력되어 관리될 수 있다.

예비 부품 및 액세서리 등의 물류는 크게 3가지 형태로 입고되는데, 각 상황에 적합한 입력 방식이 적용될 수 있다.

예를 들어, 납품업체 자체의 품번 정보가 태그(TAG)가 표기되어 있는 예비 부품 또는 액세서리가 입고되는 경우, 입고 담당자는 입고 단말기(11)의 Image to Text 변환 모듈(OCR)을 이용하여 예비 부품 또는 액세서리의 정보를 추출할 수 있으며, 추출된 정보는 서버(20)로 전송되어 저장될 수 있다.

또한, 예비 부품 또는 액세서리의 정보가 파일(예를 들어, 엑셀)로 작성되어 송부되는 경우, 입고 담당자는 수신된 파일을 서버(20)에 저장할 수 있으며, 이에 따라, 예비 부품 또는 액세서리의 정보가 서버(20)에 저장될 수 있다.

또한, 예비 부품 또는 액세서리에 대한 정보가 없는 경우, 입고 담당자는 입고 단말기(11)를 통해 예비 부품 또는 액세서리의 정보를 수기로 입력할 수 있다. 예를 들어, 입고 담당자는 예비 부품 또는 액세서리를 입고 단말기(11)를 이용해 사진 촬영하거나 예비 부품 또는 액세서리의 정보를 직접 입고 단말기(11)에 입력할 수 있다. 상기 방법들에 의해 입력된 예비 부품 또는 액세서리의 정보는 서버(20)로 전송되어 저장될 수 있다.

다섯째, 상기에서 간단히 설명된 바와 같이, 서버는 물류(90)가 적재될 위치를 자동으로 선택할 수 있다.

즉, 입고 검사(검수) 및 태깅이 완료된 물류(90)는 적절한 장소에 적재되어야 한다. 그러나, 종래에는 입고 담당자의 경험에 기반하여 비어 있는 공간에 관련 물류들끼리 적재하는 방식으로 입고 절차가 수행되었다. 이러한 종래의 프로세스에서는, 인적 오류에 의한 재고 관리 미스 매치가 발생될 수 있으며, 입고 담당자가 없을 경우, 출고해야 하는 자재의 위치를 찾기 어렵다는 문제점이 빈번히 발생하고 있다. 따라서, 종래에는 공정지연이 발생하게 되고 이로 인한 원가상승 및 납기지연으로 수익 감소와 기업 신뢰 감소 등의 부정적인 결과가 초래되었다.

또한, 물류 관리에서 가장 많은 공수가 소요되는 업무는 적재와 출고 단계이다. 이러한 적재와 출고 시간의 최소화를 위해서는 최적의 적재 위치에 자재를 쌓고 빼는 것이 가장 효율적인 방법이다.

이를 위해, 서버(20)는 적재될 물류 및 위치 등의 패턴 정보를 생산 공정, 작업 지시 등의 데이터와 함께 데이터베이스화하며, 이러한 데이터베이스를 기반으로 하는 인공지능(AI)을 이용하여 물류가 저장될 위치를 추천할 수 있다.

즉, 서버(20)는 입고 담당자의 판단에 의지하던 업무를, 다양한 태깅 기술을 이용한 물류 위치 정보 및 물류적재지역(80) 내 구역 정보(RACK Zone, OutDoor Floor Zone, InDoor Floor Zone 등)를 기반으로 카테고리별로 최적의 빈공간을 추천할 수 있다.

이를 위해, 서버(20)는 물류(90)가 적재된 위치, 물류(90)가 적재된 기간, 물류가 출고된 순서, 물류가 출고된 시간, 물류가 출고된 시점의 공정, 물류가 출고된 시점의 전후에 출고된 또 다른 물류들의 정보, 출고된 물류가 배송되는 위치 등을 데이터베이스화하여 관리하며, 데이터베이스를 분석하여 물류별로 입출고 패턴을 추출한다.

서버(20)는 데이터베이스화된 정보 및 분석된 입출고 패턴 정보와 함께, 입고 시점에서의 물류적재지역(80)의 빈공간 정보 및 선박 건조 관련 정보 등을 이용하여, 입고될 물류가 저장될 위치를 선택할 수 있다.

서버(20)에 의해 선택된 저장위치에 대한 정보는 입고 단말기(11), 출고 단말기(12), 재고 단말기(13) 및 관리 단말기(30)로 전송되어 출력될 수 있다.

물류의 입고 관리(S102) 과정에서의 특징을 다시 정리하면 다음과 같다.

본 발명에서, 입고 검사(검수)와 태깅은 팔렛트(Pallet)를 단위로 하여 관리될 수 있다. 이 경우, 팔렛트에 적치되어 있는 자재에는 QR Code가 부착되어 관리된다. 단위 자재들을 묶음으로 이송, 적치 및 관리하기 위한 팔렛트에는 고유번호(RFID Tag)가 부착된다. 지게차가 해당 팔렛트를 랙(Rack)으로 이송 완료한 경우, 입고완료 처리가 된다.

입고 자재가 적치되어 있는 팔렛트를 랙에 적치하는 순간이 입고를 판단하는 가장 중대한 순간이다. 본 발명은 이를 판단하는 태깅 알고리즘의 안정화 및 설치 장비들의 운영효율화를 달성할 수 있다. 본 발명은 지게차의 움직임을 파악하여 장비들의 전력사용을 최소화할 수 있다. 본 발명은 적치 완료시점을 지게차에 장착되어 있는 IP 카메라를 통해 효과적으로 분석할 수 있으며, 이를 위해, IP 카메라의 OCR 판단 알고리즘을 이용할 수 있다.

본 발명은 예비 부품 및 액서서리 등의 자재도 체계적으로 관리하기 위하여 해당 자재의 품번 또는 제품명을 입력하고 관리할 수 있는 기능을 실행할 수 있다.

예비 부품 및 액세서리 등의 자재는 크게 3가지 형태로 입고되는데, 본 발명은 각 상황에 적합한 입력 방식을 구분하여 이용할 수 있다.

예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 예비 부품 및 액세서리 등이, 납품업체 자체 품번 정보로 TAG 표기되어 입고되는 경우, 본 발명은 Image to Text 변환 모듈(OCR)을 이용하여 각종 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 예비 부품 및 액세서리 등에 대한 정보가 파일(엑셀)로 작성되 송부되는 경우, 본 발명은 파일 업로드를 통해 각종 정보를 입력받을 수 있다. 또한, 부품만 입고되는 경우, 본 발명은 직접 수기 입력(사진 촬영 및 저장 기능 포함)을 이용하여 각종 정보를 입력받을 수 있다.

입고 검사(검수) 및 태깅이 완료된 자재는 적절한 장소에 적치되어야 하는데, 종래에는 현장 담당자의 경험에 기반하여 비어 있는 공간에 관련 자재끼리 적치하는 방식이 이용되었다. 이러한 종래의 프로세스에서는 인적 오류에 의한 재고관리 미스 매치의 문제점 및 담당자가 없을 경우 출고해야 하는 자재의 위치를 찾기 어렵다는 문제점이 빈번히 발생한다.

본 발명은 인공지능(AI)을 이용하여 물류를 적절한 장소에 적치할 수 있다.

본 발명은 도 14에 도시된 바와 같이, 1단계에서 빈공간 기반의 적치 위치 안내 기능을 바탕으로, 적치 자재 및 위치 등의 패턴 정보를 생산 공정 및 작업지시 등의 데이터와 함께 데이터베이스화할 수 있다. 본 발명은 이러한 데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI)을 이용하여 2단계에서 최적의 적치 위치를 추천할 수 있다. 도 14는 빈공간(1단계) 및 AI기반(2단계) 적치추천 알고리즘을 나타낸다.

빈공간 기반의 적치추천 기능으로 수행되는 일련의 업무 이력들은 데이터베이스화되고, 본 발명은 적치추천과 적치, 출고 등의 이력을 분석하여 자재별 입출고 패턴을 도출할 수 있다.

1단계에서는, 데이터베이스화된 정보와 분석된 입출고 패턴 정보를 기반으로 RACK, Floor Zone 등의 공간정보, 블록/선박 제조공정 정보, 자재 출고 정보 등 ERP 연동을 통해 확보할 수 있는 선박 건조 관련 정보가, 모두 입력값으로 설정될 수 있다.

적치 위치 추천을 위한 AI 알고리즘은 추천알고리즘과 분류 알고리즘을 활용 및 적용할 수 있다. 추천알고리즘은 데이터를 통해서 적치할 자재에 대한 위치를 추천해주는 방식으로 대표적으로 Contents Based Filtering과 Collaborative Filtering 알고리즘이 될 수 있다. 일반적으로 충분한 양의 데이터가 주어질 경우, Collaborative Filtering 알고리즘이 이용될 수 있으며, 그 반대의 경우는 Contents Based Filtering이 이용될 수 있다.

AI의 분류(Classification) 알고리즘은 Supervised learning 지도학습의 일종으로 기존에 존재하는 데이터의 Category 관계를 파악하고, 새롭게 관측된 데이터의 Category를 스스로 판별할 수 있다. AI의 분류(Classification) 알고리즘은 비지도 학습의 Clustering과 유사하지만, 가장 큰 차이점은 Category의 도메인이 정의되어 있는가의 여부이다.

분류(Classification) 알고리즘은 일련의 데이터가 포함되는 기존 카테고리들을 학습하고, 이것을 기반으로 컴퓨터는 데이터의 범주를 구분하여 경계를 나누는 것을 학습한다. 따라서, 모델에 입력된 새로운 데이터는 해당 점이 어느 곳에 위치하느냐에 따라 가까운 카테고리 또는 학습된 알고리즘에 의해 분류된다. 이와 관련하여 오픈된 주요 알고리즘은 KNN(k-nearest neighbor), Decision Tree, Random Forest 등이 있다.

KNN(k-nearest neighbor)은 데이터를 분류하고 새로운 데이터 포인트의 카테고리를 결정할 때 K 개의 가장 가까운 포인트를 선점하고 그중 가장 많이 선택된 포인트의 카테고리로 이 새로운 데이터를 분류하는 방법이다. 도 15에는 KNN 알고리즘의 개념이 도시되어 있다. k-nearest neighbor에서 고려해야 할 사항은, 알고리즘의 핵심 부분이 대상 포인트와의 거리에 대한 측정이라는 것이다. 모든 데이터 열을 이처럼 같은 방식으로 처리하면, 생각하지 못한 변수에 의해 오류가 생길 수 있다. 따라서, 거리의 제곱을 합산하기 전 각 카테고리에 대한 평균 거리를 빼고 계산하는 방식과 같은 다양한 거리 계산 알고리즘이 요구된다.

Decision Tree(의사결정 트리)는 가장 단순한 classifier 중 하나로, decision tree와 같은 도구를 활용하여 모델을 그래프로 그리는 매우 단순한 구조로 되어 있다. 이 방식은 root에서부터 적절한 node를 선택하면서 진행하다가 최종 결정을 내리게 되는 model이다. 도 16에는 Decision Tree 알고리즘의 개념이 도시되어 있다.

Random Forest는 Decision tree가 여러개 모여 Forest를 이룬 것이다. Random Forest에 의하면, Decision tree보다 작은 Tree가 여러 개 모이고, 모든 트리의 결과들이 합해짐으로써, 더 많은 값이 최종결과로 보여질 수 있다. 도 17에는 Random Forest 알고리즘의 개념이 도시되어 있다.

본 발명은, 수요기업의 레거시 시스템과 물류표준을 참조한 기준 Data 및 공정데이터, 자재 입출 이력 데이터 등을 활용하여, 상기 알고리즘을 구현할 수 있으며, 이를 현장에 적용하여 최적의 결과를 도출할 수 있다.

체계적인 자재관리 및 적치 위치관리를 위해서는 실시간 입고처리 기능이 반드시 필요하다. 본 발명은 이를 기반으로하여, 현물과 시스템과의 미스 매치 오류에 대한 문제점을 개선할 수 있다.

본 발명은, 적치 위치 추천 및 안내 기능을 작업자 또는 이송 차량(지게차 등)에 탑재된 모바일 기기에서 실행하여 시각화할 수 있다.

다음, 물류의 출고 관리(S104)가 설명된다.

물류의 출고 관리 과정에서는 작업지시서에 기반하여 출고가 관리될 수 있으며, 출고 자재 위치를 알려주는 기능이 수행될 수 있다.

서버(20)는 출고될 물류(90)의 위치를 출고 단말기(12)로 제공할 수 있다.

즉, 서버(20)는 전사적자원관리(ERP)로 연동된 작업지시서를 기반으로 해당 물류(90)의 출고를 실시간으로 안내 및 처리하는 기능을 제공할 수 있다. 또한, 서버(20)는 출고될 물류의 위치를 물류를 출고시키고자 하는 사용자가 이용하는 단말기에서 시각적으로 안내해 줌으로써, 출고 담당자가 부재중이더라도 신속 정확하게 물류(90)가 출고될 수 있도록 할 수 있다.

물류(90)는 상기에서 설명된 바와 같이, 랙(81)에 적재될 수도 있고, 아웃도어 플로어 존(OutDoor Floor Zone) 또는 인도어 플로어 존(InDoor Floor Zone)의 플로어 에어리어(89)에 적재될 수도 있다. 이 경우, 물류(90)가 적재되어 있는 위치에 따라, 물류를 이송할 장치가 달라질 수 있다. 따라서, 서버(20)는 물류(90)의 위치 정보와 함께, 출고 수단에 대한 정보를 출고 단말기(12)로 전송할 수 있다.

예를 들어, 물류(90)의 출고를 위해 지게차(40)가 요구되는 경우, 서버(20)는 이용 가능한 지게차(40)에 대한 정보를 출고 단말기(12)로 전송할 수 있으며, 이에 따라, 출고 담당자는 해당 지게차(40)를 요청할 수 있다.

부연하여 설명하면, 물류의 출고 관리 과정에서, 본 발명은 ERP로 연동된 작업지시서를 기반으로 해당 자재의 출고를 실시간으로 안내 및 처리하는 기능을 제공할 수 있으며, 출고 자재 위치를 시각적으로 안내해줄 수 있다. 이에 따라, 실무담당자가 부재중이더라도 해당 자재는 신속 정확하게 출고될 수 있다.

또한, 본 발명은 적치 위치 안내 인터페이스와 마찬가지로 실시간 모니터링 UI를 기반으로 현장 작업자에게 모바일 단말기를 통해 시각화된 출고 정보를 제공할 수 있으며, 출고 위치를 안내해 줄 수도 있다.

또한, 팔렛트 단위로 적치된 자재의 경우, 팔렛트 단위로 출고 되는 것이 일반적이다. 그러나, 본 발명은 특수한 상황에서 팔렛트 묶음 자재 중 일부만 출고시키는 분할 출고 방식을 제공할 수 있으며, 팔렛트 이동과 같은 특수한 상황에 대해서도 현장 작업자가 유연하게 대체하도록 할 수 있다. 이에 따라, 출고 관리 업무의 효율성이 극대화될 수 있다.

마지막으로, 물류의 재고 관리(S106)가 설명된다.

물류의 재고 관리 과정에서는, EPR 연동 인터페이스(I/F)에 의해 자재 이동 및 불량이 관리될 수 있고, 재고 실사 기능이 수행될 수 있고, 실시간 재고 모니터링 시스템에 의해 현장용 패널이 시각화될 수 있으며, 스마트폰과 같은 간소한 단말기를 이용한 모니터링 인터페이스(I/F)가 제공될 수 있다.

서버(20)는 적재되어 있는 물류에 대한 다양한 정보들을 입고 단말기(11), 출고 단말기(12), 재고 단말기(13) 및 관리 단말기(30)로 제공할 수 있다.

예를 들어, 서버(20)는 관리 카메라(82)로부터 촬영된 영상을 분석하여, 도 19에 도시된 바와 같이, 물류적재지역(80) 또는 플로어 에어리어(89)의 적치율(또는 적재율)에 대한 정보를 제공할 수 있다.

서버(20)는 새로 입고될 물류를 적재할 위치를, 적치율을 이용하여 선택할 수 있다. 입고 담당자 역시 적치율을 이용하여, 입고 위치를 선택할 수 있다. 출고 담당자는 적치율을 이용하여, 물류를 출고시킬 경로를 미리 선택할 수 있다.

또한, 서버(20)는 관리 카메라(82)로부터 촬영된 영상 및 입고되어 있는 물류들에 대한 정보를 분석하여, 도 18에 도시된 바와 같이, 출고 예정인 물류 또는 장기 적재 중인 물류에 대한 정보를 제공할 수 있다. 따라서, 출고 담당자 뿐만 아니라, 누구라도, 출고될 물류를 손쉽게 찾을 수 있다.

상기한 바와 같은 재고 관리에 의해, 입고 업무 및 출고 업무의 효율이 증가될 수 있으며, 물류적재지역(80)의 공간 활용률이 증대될 수 있다.

즉, 서버(20)는 입고 검사(검수), 태깅, 적재, 출고 등의 공정 단위 기능들을 통합적으로 관리할 수 있고, 전반적인 재고 현황에 대한 실시간 모니터링 기능을 제공할 수 있으며, 물류적재지역(80) 내의 이동, 불량, 잉여, 불용재 등의 관리 이슈를 통합적으로 관리할 수 있다.

부연하여 설명하면, 본 발명은 입고 검사(검수), 태깅, 적치 및 출고 등의 공정 단위 기능들을 아우르는 통합관리 모듈일 수 있다. 본 발명은 전반적인 재고 현황에 대한 실시간 모니터링 기능을 제공할 수 있으며, 창고 내 이동, 불량, 잉여, 불용재 등의 관리 이슈를 통합관리 할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.

또한, 본 발명은 시스템 운영 중 간헐적으로 발생할 수 있는 현물과 시스템 간의 재고 미스매치 등을 해소하기 위하여 현장 재고 실사 기능을 제공할 수 있다.

실시간 재고 정보는 입고 검사(검수)가 진행되는 물류창고 입구에 설치된 대형 모니터를 통해 디스플레이될 수 있으며, 터치스크린을 통해, 작업자는 다양한 정보를 조회하거나 시각화된 실시간 현황을 제공받을 수 있다.

실시간 자재 현황 시각화 화면은 실내 RACK과 실내외 Floor로 구분되어 제공될 수 있다. 실내 RACK의 경우, 물류창고 모델링을 통해 해당 RACK의 자재 현황과 관련 주요 정보가 시각화되어 보여질 수 있다. 상세정보를 보고자 하는 팔렛트나 랙(RACK) 구역의 경우, 작업자가 해당 구역을 클릭하면 상세한 자재 정보를 제공받을 수 있다.

랙(RACK) 구역의 자재 현황을 보여주는 화면 인터페이스의 예가 도 18에 도시되어 있다.

현장 실무자의 요구사항을 반영하여, 장기재고 및 출고 예정인 자재는 색상 등으로 시각화하여 표현될 수 있다. 원하는 팔렛트(또는 자재)가 클릭되면, 상세 자재 정보가 팝업으로 보여질 수 있다.

창고 내부 랙 전체는 원하는 시야 기준으로 화면에 디스플레이될 수 있다. 시야 변경 방법은 드래그 또는 프리셋 설정을 통한 시야 이동 등과 같은 다양한 방법으로 구현될 수 있다.

정형화되어 있는 랙의 경우 상기의 방법으로 시각화하여 실시간 자재 정보가 제공될 수 있다. 그러나, 실내/외 플로워(Floor)의 경우에는 정형화되지 않은 자재가 적치되는 경우가 대부분이기 때문에, 랙 구역과 동일한 방식으로 화면이 구성되기는 어렵다.

따라서, 실내/외 Floor의 적치 현황에 대해서는 영상분석 기술을 적용하여 해당 존(Zone)에 어떤 자재가 어느 정도 공간을 차지하고 있는지에 대한 정보가 제공될 수 있다.

영상분석 방식은 두 가지로 구현될 수 있다.

첫 번째 방식은 Floor Zone을 바둑판 형태로 그리드를 나누어 각 칸마다 자재의 유무를 판단하여 적치율을 표시하는 방법이다. 이러한 방식은 인식률이 상대적으로 높을 수 있으나, 상대적으로 정확도가 떨어질 수 있다.

두 번째 방식은 Floor Zone의 특정 구역을 지정하고 해당 구역 내의 엣지를 인식하고 추출하여 빈 공간의 총량을 도출하는 방법이다. 이러한 방식은 상대적으로 정확도는 높을 수 있으나, 상대적으로 인식률이 떨어질 수 있다.

따라서, 두 가지 방식들 중 인식율과 정확도를 고려하여 어느 하나가 선택될 수 있다.

상기 두 가지 영상처리 알고리즘을 적용하여 도 19에 도시된 바와 같은 인터페이스(예시)가 제공될 수 있다.

본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다.　 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

11: 입고 단말기 12: 출고 단말기
13: 재고 단말기 20: 서버
30: 관리 단말기 40: 지게차

Claims (2)

1. 물류의 입고, 출고 및 재고를 관리하는 서버;
   물류의 입고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 입고 단말기;
   물류의 출고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 출고 단말기;
   물류의 재고와 관련된 정보를 상기 서버로부터 제공받거나 상기 서버로 제공하는 재고 단말기; 및
   지게차에 장착되어 있고, 물류 또는 팔렛트에 부착된 코드를 인식할 수 있으며, 인식된 코드에 대응되는 정보를 상기 서버로 전송하는 지게차 단말기를 포함하고,
   상기 서비스 서버는 상기 입고 단말기 또는 상기 지게차 단말기로부터 전송된 물류 정보를 이용하여, 물류들이 적재되는 물류적재지역 중 상기 물류 정보에 대응되는 물류가 적재될 위치정보를 상기 지게차 단말기로 전송하고,
   상기 물류적재지역은, 랙들이 구비되어 있는 랙존, 건물 외부에 구비되어 있는 아웃도어 플로어 존 및 건물 내부에 구비되어 있는 인도어 플로어 존을 포함하고, 상기 아웃도어 플로어 존 및 상기 인도어 플로어 존 각각은 물류들이 적재되는 플로어 에어리어들을 포함하며,
   상기 물류적재지역에는, 상기 지게차 단말기와 통신을 수행하며 적어도 하나의 플로어 에어리어에 대응되는 위치추적 안테나가, 복수 개 구비되어 있는 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 랙들 각각에는 상기 지게차 단말기와 통신을 수행하는 센서 및 상기 지게차 단말기에 의해 인식되는 렉코드가 구비되며,
   상기 서버는 상기 물류적재지역에 구비되어 있는 관리 카메라로부터 촬영된 영상을 분석하여, 상기 물류적재지역 또는 상기 플로어 에어리어의 적치율에 대한 정보를 생성하며, 생성된 정보를 상기 재고 단말기로 전송하는 AI 기반 지능형 물류 통합 관리 플랫폼.

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