KR20230120026A - 물류창고 관리 방법 및 시스템 - Google Patents

물류창고 관리 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20230120026A
KR20230120026A KR1020220016519A KR20220016519A KR20230120026A KR 20230120026 A KR20230120026 A KR 20230120026A KR 1020220016519 A KR1020220016519 A KR 1020220016519A KR 20220016519 A KR20220016519 A KR 20220016519A KR 20230120026 A KR20230120026 A KR 20230120026A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
work
warehouse
information
devices
commands
Prior art date
Application number
KR1020220016519A
Other languages
English (en)
Inventor
김영광
Original Assignee
주식회사 로지비
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 로지비 filed Critical 주식회사 로지비
Priority to KR1020220016519A priority Critical patent/KR20230120026A/ko
Publication of KR20230120026A publication Critical patent/KR20230120026A/ko

Links

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
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • 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
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0633—Workflow analysis
    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)

Abstract

물류창고 내의 적어도 하나의 센서를 구비하는 복수개의 작업 디바이스들을 제어하기 위한 방법, 제어 디바이스, 작업 디바이스들이 개시된다. 그러한 방법은, 물류창고에 대한 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 정보를 분석하는 단계; 상기 분석된 정보에 기초해서 명령들을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 명령들을 작업 디바이스들로 전송하는 단계를 최소한 포함한다. 상기 명령들은 상기 작업 디바이스들에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스들의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 포함한다.

Description

물류창고 관리 방법 및 시스템{METHOD OF MANAGING WAREHOUSE AND SYSTEM THEREOF}
본 출원은 물류창고내의, 복수개의 센서를 구비하는 복수개의 작업 디바이스들을 관리하기 위한 방법, 제어 디바이스, 및 작업 디바이스를 개시하는 것을 목적으로 한다.
제조업자, 도매업자, 운송업을 포함한 다양한 유형의 업종의 기업들은 다양한 물품을 보관하기 위해 물류창고를 사용할 수 있다. 구체적인 예로써, 원료, 부품, 부품의 포장재, 및 완제품 등을 보관하는데 물류창고를 사용할 수 있다. 이러한 기업들은 기업의 운영을 효율적으로 진행하고 시장에서 경쟁력을 가지기 위한 예산 관리 차원에서, 물류 창고 관리의 필요성을 인지하고 있다. 또한, 총 지출 비용을 절감시키면서 운전자의 안전을 보호하는 것 또한 중요한 목표로 인지되고 있으며, 다양한 영업활동에서의 위험을 최소화하면서도 생산성을 높여야 한다는 것에 대한 목표도 인지하고 있다. 이러한 다양 한 목표를 이루기 위해 자동화된 장치와 소프트웨어가 사용된다. 물류 창고에서 물품을 들어올리고 옮기는데 크레인이나 지게차와 같은 차량이 사용될 수 있고, 물류 창고에서 사용되는 기계, 차량 또는 다른 기타 장비를 작동시키기 위한 운전자가 고용될 수 있다. 한편, 물류 창고에서 사용되는 기계, 차량 또는 다른 기타 장비 중 어느 하나 이상이 컴퓨터 제어 시스템의 조작을 받는 자동 기계 제어 디바이스일 수 있다.
한편, 물류창고를 관리함에 있어서 중앙집중식 시스템이 사용될 수 있다. 중앙집중식 시스템은 물류 창고 내부의 물품 수량, 물품 유형, 물품의 치수 및 중량, 물품의 물류창고 내부의 위치 등의 정보를 저장할 수 있다. 또 한, 중앙집중식 시스템에는 물류창고에 위치한 모든 물품에 대한 유사도 정보가 포함되어 중앙집중식 시스템이 재고관리의 역할에 이용할 수 있다. 위와 같은 상황에서, 여러 물품을 보관하여, 그러한 물품들을 관리하기 위한 장치들의 운영에 상당한 비용과 시간이 소요될 수 있다. 따라서, 물류창고의 운영주체는 여러 물품을 관리하는 여러 장치들을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 필요로 한다.
본 출원은 물류창고내의, 복수개의 센서를 구비하는 복수개의 작업 디바이스들을 관리하기 위한 방법, 제어 디바이스, 및 작업 디바이스를 개시하는 것을 목적으로 한다.
실시예 들에서, 복수개의 센서를 포함하는 시스템에 의해서 수행되는 물류창고 관리 방법이 제공된다. 그러한 관리방법은 물류창고에 대한 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 정보를 분석하는 단계; 상기 분석된 정보에 기 초해서 명령들을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 명령들을 작업 디바이스들로 전송하는 단계를 최소한 포함한다. 상기 명령들은 상기 작업 디바이스들에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스 들의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 포함한다. 실시예 들에서, 제어 디바이스가 제공된다. 그러한 제어 디바이스는 프로세서 및 저장매체를 포함한다.
그러한 프로세서는, 물류창고에 대한 정보를 수집하는 동작; 상기 수집된 정보를 분석하는 동작; 상기 분석된 정보에 기초해서 명령들을 생성하는 동작; 및 상기 생성된 명령들을 작업 디바이스들로 전송하는 동작을 수행하도록 구 성된다. 상기 명령들은 상기 작업 디바이스들에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스들 의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 제어하는 명령들을 포함한다. 실시예 들에서, 작업 디바이스가 제공된다. 그러한 작업 디바이스는 프로세서 및 저장매체를 포함한다.
그러한 프로세서는, 물류창고에 대한 정보를 수집하는 동작; 상기 수집된 정보를 제어 시스템으로 전송하는 동작; 명령 들을 상기 제어 시스템으로부터 수신하는 동작; 및 상기 수신된 명령들을 실행하는 동작을 수행하도록 구성된다. 상기 명령들은 상기 작업 디바이스에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 제어하는 명령들을 포함한다. 본 개시의 구체적인 사항들은 아래 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용 및 도면 들에서 설명된다.
본 출원은 물류창고내의, 복수개의 센서를 구비하는 복수개의 작업 디바이스들을 관리하기 위한 방법, 제어 디바이스, 및 작업 디바이스를 제공한다.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 시스템을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 방법을 도시하는 순서도이다.
도 3은 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 실시 예들에 따른 작업 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 실시 예들에 따른 작업 디바이스의 센서를 도시하는 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서 로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며, 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.
본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다" 및/또는 "포함하는"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및 /또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
명세서 전체에 걸쳐 동일한 도면 부호는 동일한 구성 요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 구성요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. 비록 "제1", "제2" 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요 소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있음은 물론이다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또한, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하 게 해석되지 않는다. 이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다.
도 1은 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 시스템을 도시하는 도면이다.
도 1에 나타난 바와 같이, 실시 예 들에서, 물류창고 관리 시스템은 복수개의 작업 디바이스들 (100) 및 그러한 복수개의 작업 디바이스들 (100)과 네트워크로 연결된 물류창고 관리 디바이스 (200)을 포함한다.
도 1에서, 작업 디바이스들 (100)은 지게차들로 나타나 있다. 하지만, 본 개시의 내용은 다양한 디바이스들 및 차량들로 구현될 수 있기 때문에, 본 발명은 도시된 지게차들로 한정되지 않는다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은 물류창고 내에서 동작하는 어떠한 기계장치들 또는 차량들일 수 있다. 예를 들어, 상품들이나 상품들의 팔레트들을 들어올리고 이동시키는 기계장치들이나 차량들, 즉, 크레인들, 지게차들, 로봇 팔들, 그리 고 팔레트 잭 들이 물류창구 관리 시스템의 작업 디바이스들 (100)로써 포함될 수 있다. 인간 운전자들이 고용되어 작업 디바이스들 (100)을 구동할 수 있다. 몇몇 경우에, 하나 또는 복수개의 작업 디바이스들 (100)이 컴퓨터 제어 시스템들에 의해서 조작되는 로보틱 디바이스들일 수 있다.
추가적으로, 작업 디바이스들 (100)에 네트워크 연결 디바이스가 기본적으로 구비되어 있을 수 있지만, 실시 예 들에 따라, 그러한 네트워크 연결 디바이스는 작업 디바이스들 (100)에 탈 부착 식으로 구비될 수 있다. 예를 들면, 프로세서와 메모리를 구비한 스마트 디바이스 (예를 들면 스마트폰)가 작업 디바이스들 (100)에 결속되어 작업 디바이스들 (100)이 네트워크와 연결되어 본 개시에 설명된 동작들을 수행하도록 될 수 있다.
도 1에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)가 서버 디바이스로 도시되어 있다. 허나, 다양한 다른 종류의 제어 디바이스들이 본 개시에 설명된 작업들을 수행할 수 있으므로, 본 발명은 도시된 서버 디바이스로 한정되지 않는 다. 실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)은 프로세서와 메모리를 구비한 임의의 디바이스일 수 있다. 예를 들면, 퍼스널 컴퓨터 (PC) 또는 스마트 디바이스 (예: 스마트폰)이 물류창고 관리 디바이스 (200)로 써 동작할 수 있다. 도 1에서, 네트워크가 도시되어 있다. 실시 예 들에서, 그러한 네트워크는 인터넷 네트워크 일 수 있다.
다른 실시 예 들에서, 그러한 네트워크는 보안이 향상된 인트라넷일 수 있다. 한편, 또 다른 실시 예 들에서, 그러한 네트워크는 Bluetooth, Wi-Fi, Zigbee, Wi-Max, GPRS, GSM, Wibree 등의 무선 통신일 수 있으나, 그에 제한되지는 않는다. 물류창고 관리 시스템의 더 상세한 구성들과 동작들이 이하에서 도면들을 통하여 설명된다.
도 2는 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 방법을 도시하는 순서도이다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 도 2에 도시된 단계들을 수행하여 물류창고를 관리한다.
단계 (S101)에서, 작업 디바이스들 (100)이 물류창고 정보를 수집하면서 물류창고 관리가 시작된다.
작업 디바이스들 (100)은 각각의 작업 디바이스에 구비된 이미지 센서 (예: 카메라)를 이용하여 이미지 정보를 수집한다.
스테레오 카메라들, 뎁스 (depth) 센서들, LIDAR 센서들, 레이더 센서들 및/또는 적외선 센서들 등, 다양한 센서들이 이미지와 비디오 데이터를 수신하도록 구성될 수 있다. 그러한 센서는 제한된 시야를 가질 수 있다. 따라서, 그러한 센서를 팬 헤드 (pan-head), 하나 이상의 회전 조인트 및/또는 하나 이상의 변환 운동 메커니즘을 통해 작업 디바이스 (100)에 연결하여 작업 디바이스 (100)에 대해 센서가 회전 및/또는 변환되어 센서 시야 내에 있는 환경의 일부를 제어할 수 있다. 실시 예 들에서, 일부 구현에서는 제한된 시야를 극복하기 위해, 광각 천정 카메라와 광각 전방 카메라의 조합이 이미지 센서로 구성될 수 있다. 실시 예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은 그것들이 물류창고에서 이동하면서 물류창고 정보를 수집한다.
실시예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은, 물류창고 관리 디바이스 (200)로부터, 더 많은 물류창고 정보가 필요한 위치로 이동하라는 지시를 받을 수 있다. 예를 들어, 작업 디바이스 (100)는, 새로 입고된 물품이 있는 위치 및 /또는 물류창고 정보가 수집되지 않은 위치로 이동하도록 지시받을 수 있다. 이를 통하여, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 물류창고 관리를 위한 충분한 정보를 수집할 수 있다. 작업 디바이스들 (100)은 수집된 정보를 네트워크를 통해 물류창고 관리 디바이스 (200)으로 전송한다.
앞서 언급된 대로, 다양한 형태의 통신방법이 작업 디바이스들 (100)과 물류창고 관리 디바이스 (200)간의 통신에 활용될 수 있다. 단계 (S102)에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 작업 디바이스들 (100)로부터 물류창고 정보를 수신한다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 수신된 물류창고 정보를 물류창고 관리 디바이스 (200)에 구비된 비-일시적 저장매체에 저장할 수 있다.
단계 (S103)에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 수신된 물류창고 정보를 분석한다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 수신된 물류창고 정보를 분석하여 물류창고에 위치한 각 물품의 위치를 파악하고, 수신된 물류창고 정보를 분석하여 물류창고에 위치한 각 물품의 크기 및 무게를 파악한다.
물류창고 관리 디바이스 (200)에서 다양한 알고리즘을 사용하여 생성된 모델 알고리즘, 비선형 계층 알고리즘, 컨볼루션 신경 네트워크, 순환 신경 네트워크, 딥 빌리프 네트워크, 사전 학습 알고리즘, 파라미터, 맵핑 기능 등을 통하여 수신된 물류창고 정보를 분석할 수 있다.
그러한 분석에는 작업 디바이스에서 수집한 이미지 및/또는 비디오를 이용하여 물류창고 내에 위치한 꾸러미, 인체, 차량 또는 기타 물체와 같은 물체를 탐지하는 작업이 포함될 수 있다. 예를 들어, deformable part-based models of Histogram of Oriented Gradients (HOG)특징 등이 latent Support Vector Machines (SVM) 기법 등 과 결합하여, 물류창고 정보를 분석하는데 사용될 수 있다. 또한 예를 들어, 부분 기반 (part-based) 검출 방 법을 사용하여 영상에서 물품의 식별 라벨 부분과 같은 개체의 다양한 부분의 위치를 파악할 수 있다. 실시 예 들에서는, 물류창고 관리 디바이스 (200)이 모델 트레이닝을 이용하여, 이미지를 분석할 수 있다. 트레이닝은 머신 러닝 알고리즘 (컨볼루션 신경망 등을 이용)을 훈련 데이터 세트에서 훈련하여 비인간 형태나 인간 형태와 같은 객체 형태를 다양한 이미지에서 학습하는 오프라인 단계가 될 수 있다. 검출 방법은 하나 이상의 머신 러닝 모델을 사용하여 영상 또는 프레임의 개체 또는 영역을 분류할 수 있다.
실시 예 들에서, 앞서 설명한 주변 3D 기하학 정보의 획득이 Visual Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)을 통해 수행되고, 이어서 물품들과 선반들 (racks)에 대한 컨볼루션 신경 네트워크를 이용한 시맨틱 퍼셉션 (semantic perception)이 진행된다.
단계 (S104)에서, 분석된 물류창고 정보를 클라우드 서버 또는 ERP(Enterprise Resource Planning)에서 실시간으로 수신할 수 있는 작업 정보와 결합할 수 있다. 따라서, 작업 디바이스들을 통하여 수집된 정보뿐만 아니라 외부 제어 기관으로부터 전송된 정보도 기반으로 하여 물류 창고를 관리할 수 있다.
단계 (S105)에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 상기 결합된 정보에 기초하여 물류창고 관리를 위한 명령들을 생성한다. 실시 예 들에서, 그러한 명령 들에는 물품의 이동 제어, 물품들의 트럭 들에의 적재 또는 하차, 및/또는 물품들의 보관 선반 들에의 적재 또는 하차들이 포함될 수 있다.
실시 예 들에서, 그러한 명령 들에는 작업 디바이스들 (100)에서 수행되는 작업들의 우선순위를 제어하는 명령 이 포함될 수 있다. 실시 예 들에서, 그러한 명령어들은 작업 디바이스들 (100)의 물류창고내에서의 작업 루트를 제어하는 명령이 포함될 수 있다. 그러한 명령들은 관리되어야 하는 물품 들에서 작업 디바이스들 (100)의 거리들에 기초하여 결정될 수 있고, 그러한 물품들의 무게, 면적, 또는 작업 디바이스들 (100)의 작업 루트에 기초하여 결정될 수 있다.
실시 예 들에서, 그러한 작업 우선순위들은 패키지의 실시간 위치 및 차량의 실시간 위치에 관한 데이터, 또는 패키지 및 차량에 대한 상세 정보를 포함하는 빅데이터 등, 다양한 데이터에 기반하여 결정될 수 있다. 실시 예 들에서, 그러한 데이터는 먼저 고정된 사이즈의 특징 영역 (fixed-size feature space)으로 변환될 수 있다.
실 시 예 들에서, 특징들과 최종 작업순서들의 매칭이, 리인포스먼트 러닝 (reinforcement learing) 및 이미테이티브 러닝 (imitative learning) 등의 머신 러닝 프레임워크를 통하여 학습될 수 있다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 작업 디바이스 (100)가 먼저 가장 근거리에 있는 물품을 옮기 도록 제어하고, 다음 근거리에 있는 물품을 다음으로 옮기도록 제어하기 위한 명령들을 생성할 수 있다.
또 다른 예에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 어느 한 작업 디바이스 (100)가 다른 작업 디바이스들 (100)의 작업 경로에 방해 및 간섭을 발생시키지 않거나 최소한도로 발생시키도록 제어하기 위한 명령들을 생성할 수 있다. 이러한 생성 동작은 물류창고의 평면도에 기초하여 수행될 수 있다. 작업 경로들은 작업 디바이스들 (100)의 물류창고 내에서의 기 설정된 이동경로들을 포함할 수 있다.
전술된 알고리즘은 실시간으로 수행되는 이점을 가질 수 있다. 즉, 전술된 알고리즘은 실시간으로 작업 디바이스들 (100)의 경로를 재설정할 수 있다. 물류창고 관리 디바이스 (200)는 네트워크를 통하여 생성된 명령들을 작업 디바이스들 (100)로 전송한다.
단계 (S106)에서, 작업 디바이스들 (100)은 물류창고 관리 디바이스 (200)로부터 전송된 명령들을 수신한다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은 수신된 명령들을 작업 디바이스들 (100)에 구비된 비 일시적인 (non-transitory) 저장 장치에 저장할 수 있다.
단계 (S107)에서, 작업 디바이스들 (100)은 수신된 명령에 기초하여 직접 정보를 디스플레이 할 수 있다. 또한, 작업 디바이스들 (100)은 수신된 명령에 따라 동작할 수 있다. 실시 예 들에서, 각각의 작업 디바이스 (100)는, 수신된 명령에 기초하여, 경로 정보 및 작업순서를 포함하는 네비게이션 정보를 디스플레이 할 수 있다.
작업 디바이스들 (100)은 그러한 작업경로들에 따라 동작할 수 있다. 작업경로들은 작업 디바이스들 (100)의 물류창고내에서의 기 설정된 이동경로를 포함할 수 있다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은 센싱 데이터 및/또는 이전에 작업 디바이스들 (100)에 지시된 작업 또는 동작에 기초하여 이동경로를 결정하거나 수정할 수 있다. 도 2에서는 도시되어 있지 않지만, 실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 작업 디바이스들 (100)과 통신하여 작업 디바이스들 (100)의 작업 상태 정보를 수집하고, 각 작업 디바이스의 사용률 (utilization rat e)를 디스플레이 한다.
단계 (S108)에서, 작업 디바이스들 (100)이 사고를 감지하면, 작업 디바이스들 (100)은 네트워크를 통하여 물류 창고 관리 디바이스 (200)로 사고의 발생을 보고한다. 이러한 사고는 다양한 비정상적인 상황들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 작업 디바이스들 (100)간의 충돌, 어느 한 작업 디바이스 (100)과 다른 물체들 과의 충돌, 작업 명령들 간의 상충, 및 엔진 오동작 등이 포함될 수 있다. 작업 디바이스들 (100)은 그러한 사고를 상태정보에 기초해서 감지할 수 있다.
상태정보는, 작업 디바이스들 (100)에 구비된 센서들에서 수집된 정보들에 근거한 가속, 속도 및/또는 충격방향에 대한 형태일 수 있다. 사고의 정도를 추측하기 위해서, 작업 디바이스들 (100)은 상태정보의 하나 또는 복수개의 측면을 분석할 수 있다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스들 (100)은 상태정보와 디바이스 유형에 따른 충돌 데이터를 비교하 여 작업 디바이스의 데미지를 추측할 수 있다. 충돌 데이터는 다양한 정도의 디바이스 데미지에 대한 정도를 포함할 수 있고, 그러한 디바이스 데미지는 충돌 데이터에서 특정될 수 있다.
예를 들면, 충돌 데이터에 포함된 디바이스 데미지의 어느 한 카테고리는 특정한 디바이스 가속 또는 속도, 또는 특정 범위의 디바이스 가속 또는 속도와 상응될 수 있다.
충돌 데이터에 포함 된 디바이스 데미지의 다른 카테고리들은 데미지를 입은 디바이스가 충격을 받았을 만한 디바이스 방향과 상응 될 수 있다. 상태 정보를 충돌 데이터에 비교하여 추측된 디바이스 데미지의 정도에 기초하여, 작업 디바이스들 (100)은 데미지를 받은 디바이스를 치유하기 위한 치유의 복잡성을 결정할 수 있다. 그 다음, 데미지를 받은 디 바이스의 치유와 관련된 정보를 시스템으로 전송한다. 치유 정보는 물류창고 관리 디바이스 (200)로 전송될 수 있다. 그와 같이, 물류창고 관리 디바이스는 작업 디바이스들 (100)이 사고에서 데미지를 받은 경우, 적절하게 치유되도록 할 수 있다.
다른 실시예 들에서, 앞서 언급된 사고에서의 센싱 정보의 이용은 센싱 정보를 수신한 물류창고 관리 디바이스 (200)에서 수행될 수 있다. 실시 예 들에서, 앞서 설명된 사고는 차량이 다른 차량이나 구조물에 충돌한 경우를 포함할 수 있다. 그런 상황에서, 센서 병합 알고리즘은 IMU 센서 스트리밍 데이터 및 실시간 카메라 동영상 스트림을 이용하여 데미지 및 사고의 원인을 결정할 수 있다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 사고의 보고를 받는 것에 대응하여 명령들을 수정할 수 있고, 수정된 명령들을 작업 디바이스들 (100)로 전송할 수 있다. 본 개시의 예시 적인 실시 들에서, 도 2에 개시된 방법은 웹 기반 매니지먼트 애플리케이션을 통하여 실행될 수 있다.
예를 들면, 그러한 웹 기반 매니지먼트 애플리케이션은 아래와 같은 순서로 이용될 수 있다.
1. 관리자 (웹 기반 매니지먼트 애플리케이션의 사용자)는 크롬 (Chrome)과 같은 브라우저를 열어서 웹 기반 매니지먼트 애플리케이션을 실행할 수 있다.
2. 관리자는 작업순서들과 관련 정보에 액세스하기 위해 그 또는 그녀의 Warehouse Management System (WMS)/Enterprise Resource Planning (ERP) 계정에 로그인할 수 있다.
3. 관리자는 특정 물류창고 및 그것의 위치를 선택할 수 있다.
4. 관리자는 물류창고의 레이아웃을 2D 또는 3D의 관점(view)로 선택할 수 있다.
5. 3D 관점이 선택된 경우, 물류창고의 3차원 묘사가 애플리케이션에 로드 (load)될 수 있다.
6. 관리자는 2D 또는 3D 묘사의 물류창고 내에서 돌아다니는 지게차 심볼을 볼 수 있다.
7. 관리자는 관점 (view)의 확대 레벨을 변경할 수 있다.
8. 관리자는 팬(pan), 회전, 배율 등을 조정하는 조작 도구들을 사용하여 관점 (view)를 개인화 할 수 있다.
9. 관리자는 3차원 묘사 형태의 물류창고 선반들을 확인할 수 있고, 스토리지 빈을 WMS/ERP 시스템의 네이밍 제도를 이용한 숫자들을 이용하여 파악할 수 있다.
10. 관리자는 시작 마커와 종료 마커를 통하여 지게치의 출발점과 목적지를 나타낼 수 있다.
11. 관리자는 물류창고 관리 시스템에서 제안된 최적의 네비게이션 경로를 확인할 수 있고, 운전자에 의해서 진행되는 진행 경로를 확인할 수 있다.
본 개시의 다른 예시 적인 실시예 들에서, 도 2에 개시된 방법은 작업 디바이스 운전자 애플리케이션을 통하여 실행될 수 있다. 예를 들면, 그러한 작업 디바이스 운전자 애플리케이션은 아래와 같은 순서로 이용될 수 있다.
1. 운전자 (작업 디바이스 운전자 애플리케이션의 사용자)는 작업 명령이 그 또는 그녀에게 배정이 되었을 때, 애플리케이션 알림 및 이메일을 받을 수 있다.
2. 운전자는 작업들의 우선순위에 따른 순서를 확인할 수 있다.
3. 작업을 시작하기 위한 작업순서를 선택하면, 운전자는 작업 순서 상태, 작업 순서 유형, 작업 유형, 물품 유형, 물품 설명, 스토리지 빈 넘버 등의 세부사항을 확인할 수 있다.
4. 운전자는 그 또는 그녀에게 사용할 수 있도록 배정된 지게차 트럭에 대한 정보를 확인할 수 있다.
5. 운전자는 그 또는 그녀의 배지를 스캔 시켜서 지게차를 활성화시킬 수 있다 (지게차에 인식가능한 카드 형태 로 제공가능).
6. 운전자는 실내에서 구글맵 (Google maps) 형태로 제공되는 네비게이션 형태로 스토리지 위치로 운행하도록 선택할 수 있다.
7. 작업을 수행하면서, 운전자는 현재 물류창고 내부의 경로에서 발생한 교통 혼잡이나 교통 지연에 따라 경로 변경을 유도하는 알림을 받을 수 있다.
8. 작업을 완료하면, 운전자는 물품을 RF 디바이스에 스캔하고, WMS 시스템에서는 물품 정보가 업데이트될 수 있다.
서비스 제공 시스템은 WMS로부터 업데이트를 받을 수 있고, 그 업데이트를 반영할 수 있다. 예를 들어, 작업 명령이 완료된 경우, 애플리케이션은 상태를 보여줄 수 있다. 물류창고 관리 시스템의 추가적인 상세한 구성들과 동작들이 이하에도 도면들을 참조하여 설명된다.
도 3은 본 개시의 실시 예들에 따른 물류창고 관리 디바이스를 도시하는 블록도이다.
실시예들에서, 작업 디바이스 (100)는 통신부 (101), 메모리 (102), 프로세서 (103), 적어도 하나의 센서 (104), 그리고 디스플레이 (105)를 포함한다. 통신부 (101)는 외부장치들 (예, 물류창고 관리 디바이스 (200))과 네트워크를 통하여 통신할 수 있다. 실시 예 들에서, 통신부 (101)는 근거리 무선 (또는 라디오) 통신을 다른 디바이스들과 수행 가능하다. 실시 예 들에 서, 통신부 (101)는 다양한 통신 표준에 따른 통신을 수행 가능하다. 그러한 다양한 통신 표준은 Bluetooth, RFID (Radio Frequency Identification), IrDA (Infrared Data Association), UWB (Ultra-Wideband), ZigBee, DLNA (Digital Living Network Alliance)를 포함한다. 실시 예 들에서, 통신부 (101)는 작업 디바이스 (100)와 인터넷 네트워크를 포함한 유/무선 네트워크로 연결하 기 위한 인터페이스를 제공한다. 실시 예 들에서, 통신부 (101)는 이더넷 (Ethernet) 터미널을 구비한다. 실 시 예 들에서, 무선 네트워크에서, 통신부 (101)는 다양한 통신 표준에 부합된다. 그러한 다양한 통신표준은 WLAN (Wireless LAN) (Wi-Fi), Wi-bro (Wireless broadband), Wi-max (World Interoperability for Microwave Access), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access)를 포함한다.
실시예들에서, 통신부 (101)는 물류창고 관리 디바이스 (200)와 네트워크로 연결된다. 구체적으로, 통신부 (101)는 센싱 데이터를 물류창고 관리 디바이스 (200)로 네트워크를 통하여 전송하고, 명령들을 물류창고 관리 디바이스 (200)로부터 네트워크를 통하여 수신할 수 있다.
실시 예 들에서, 메모리 (102)는 물류창고를 관리하고 작업 디바이스들을 제어하기 위한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리 (102)는 센서 (104)에 의해서 센싱 된 센싱 데이터를 저장할 수 있고, 물류창고 관리 디 바이스 (200)로부터 수신된 명령들을 저장할 수 있다. 실시 예 들에서, 메모리 (102)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프 등의 비-일시적인 (non-transitory) 저장 매체일 수 있다. 실시 예 들에서, 메모리 (102)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프 등의 비-일시적 인 (non-transitory) 저장 매체일 수 있다. 메모리 (102)는 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매 체 둘 다를 포함하고, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등의 정보의 저 장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 데이터를 포함한다. 메모리 (102)는 RAM, ROM, EEPROM, 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 기타 광학 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 프로레서 (103)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니 다.
프로세서 (103)은 작업 디바이스 (100)의 각 구성요소의 전체적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서 (103)는 중앙프로세서(CPU), 마이크로 프로세서 유닛 (MPU), 마이크로 컨트롤러 유닛 (MCU), 전용 주문형 반도체(ASIC) 또는 현장 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 본 발명의 기술분야에서 통용가능한 기술로 구현될 수 있다. 추가적으로, 프로세서 (103)는 실시 예들에 따른 방법들을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프 로그램의 동작들을 실행 가능하다.
구체적으로, 실시 예 들에서, 작업 디바이스 (100)의 프로세서 (103)는 적어도 하나의 센서 (104)를 이용하여 물류창고에 대한 정보를 수집하는 동작, 통신부 (101)을 이용하여 상기 수집된 정보를 제어 시스템으로 전송하는 동작, 통신부 (101)을 이용하여 물류창고 관리 디바이스 (200)로부터 명령들을 수신하는 동작, 작업 디바이 스 (100)의 다른 부분들을 제어하기 위하여 수신된 명령들을 실행하는 동작들을 수행하도록 구성된다. 실시 예 들에서, 수신된 명령들은 작업 디바이스 (100)에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이 스의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 제어하는 명령들을 포함한다. 작업 경로는 작업 디바 이스 (100)이 이동 경로를 포함한다.
센서 (104)는 작업 디바이스 (100)에 구비될 수 있다. 적어도 하나의 센서 (104)는 이미지 센서 (예: 카메라)일 수 있고, 물류창고의 이미지 정보를 수집할 수 있다. 다양한 센서들이 구성되어 정지 또는 동영상 데이터를 수 집할 수 있다. 그러한 다양한 센서들은 스테레오 카메라, 뎁스 (depth)센서, LIDAR, 레이더 (Radar), 및/또는 적외선 센서를 포함할 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 추가적으로, 다른 형태의 센서들로써 지오마그 네틱 (geomagnetic) 센서, 자이로 (gyro) 센서, 가속 센서 등이 작업 디바이스 (100)에 구비되어 물류창고 정보를 획득할 수 있다.
실시 예 들에서, 센서 (140)들에 의해서 획득된 정보들은 물류창고내에 위치한 각 물품들의 면적과 무게를 파악하는 데 사용된다. 실시 예 들에서, 센서 (140)들에 의해서 획득된 정보들은 사고를 파악하는데 사용된다. 감지된 사고에 대한 정 보를 통신부 (101)를 이용하여 물류창고 관리 디바이스 (200)로 전송된다.
디스플레이 (105)도 작업 디바이스 (100)에 구비된다. 디스플레이는 디스플레이 모듈, 스피커 모듈 또는 햅틱(haptic) 모듈 등의 출력 수단을 포함할 수 있다. 디스플레이는 다양한 형태로 제공될 수 있다. 그러한 다양 한 형태는, 예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널 (PDP), 리퀴드 크리스탈 디스플레이 (LCD), 박막 트랜지스터 LCD (TFT LCD), 유기 발광 다이오드 (OLED), 플렉시블 디스플레이, 3D 디스플레이, 또는 전자잉크 (e-link) 디 스플레이를 포함한다. 실시 예 들에서, 디스플레이 (105)는 물류창고 관리 디바이스 (200)로부터 수신된 명령들에 기초한 경로 정보 및 작업 순서 정보를 포함하는 네비게이션 정보를 디스플레이 한다.
실시 예 들에서, 알고리즘들이 매끄럽게 구동되게 하기 위한 초기 설정의 일부로써, 물류창고 내부에서 움직이고 물류창고의 환경을 캡처하는 작업 디바이스들 (100)에 의한 포인트 클라우드 맵이 생성된다. 시설 맵이 생성되고 나면, 그것은 지역화 엔진에 의하여 이용되는데, 물류창고 내부의 작업 디바이스들 (100)의 정확한 위치를 인지하는데 이용된다. 시설 맵은 통로들, 팔레트들, 스토리지 빈들의 위치들 등, 주요 지형지물들이 마크 되어 주석이 달아질 수 있다. 맵의 주요 지형지물 주석들은 물류창고 관리 디바이스 (200)에 의해 이용될 수 있는데, 작업 디바이스들 (100)를 목적지로 다루는데 이용될 수 있다.
도 2를 참조하여 설명된 다양한 구분되는 특징들과 기술적 아이디어들은 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 그들의 결합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 물류창고를 관리하기 위한 방법을 구현하기 위한, 컴퓨 터 실행가능한(computer-executable) 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램(컴퓨터, 프로세서, 제어기 등에 의해 실행된다)은 다양한 작업을 수행하는 하나 이상의 프로그램 코드들 또는 섹션들(sections)을 포함할 수 있다. 그러 한 프로그램이 프로세서 (103)에 의해서 실행된다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스 (100)는 키보드, 마우스, 터치 인풋 디바이스 등을 입력 디바이스로써 포함할 수 있고, 디스플레이, 스피커, 프린터 등을 출력 디바이스로써 포함할 수 있다. 실시 예 들에서, 입력 디바이스는 작업 디바이스 (100)를 제어하기 위한 명령을 수정하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
실시 예 들에서, 도 3에 도시되고 앞서 설명된 작업 디바이스 (100)는 지게차 같은 작업 차량에 결합된 일부분일 수 있다. 대안적으로, 다른 실시예 들에서, 도 3에 도시되고 앞서 설명된 작업 디바이스 (100)는 작업 차량에 탈 부착 식으로 구성된 부분일 수 있다. 예를 들어, 작업 디바이스 (100)은 통신부 (101), 메모리 (102), 프 로세서 (103), 적어도 하나의 센서 (104), 그리고 디스플레이 (105)를 포함하고, 작업 차량과 결속되어 물류창 고 관리 디바이스 (200)로부터 수신된 명령들에 기초한 제어를 할 수 있도록 구성된 스마트 디바이스 (예: 스마 트폰)일 수 있다.
일 예로써 탈 부착 식으로 구성된 디바이스는 도 5에 도시되고 아래에 설명된다. 작업 차량에서 탈 부착 가능한 작업 디바이스 (100)의 부착 위치는 작업 디바이스 (100)의 센서가 잘 고정되고 가림이 없는 시야를 가질 수 있는 한, 어느 위치나 가능하다. 작업 차량의 전면, 후면, 또는 옆면에 부착 가능하다.
도 4는 본 개시의 실시 예들에 따른 작업 디바이스를 도시하는 블록도이다.
실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 통신부 (201), 메모리 (202), 프로세서 (203), 그리고 디스플레이 (204)를 포함한다. 물류창고 관리 디바이스 (200)는 제어 디바이스로 일컬어질 수 있다. 통신부 (201)는 외부장치들 (예: 작업 디바이스 (100))과 네트워크를 통하여 통신할 수 있다.
실시 예 들에서, 통신부 (201)는 근거리 무선 (또는 라디오) 통신을 다른 디바이스들과 수행 가능하다. 실시 예 들에서, 통신부 (101)는 다양한 통신 표준에 따른 통신을 수행 가능하다. 그러한 다양한 통신 표준은 Bluetooth, RFID (Radio Frequency Identification), IrDA (Infrared Data Association), UWB (Ultra-Wideband), ZigBee, DLNA (Digital Living Network Alliance)를 포함한다. 실시 예 들에서, 통신부 (201)는 물류창고 관리 디바이스 (200)와 인터넷 네트워크를 포함한 유/무선 네트워크 로 연결하기 위한 인터페이스를 제공한다.
실시 예 들에서, 통신부 (201)는 이더넷 (Ethernet) 터미널을 구비한다. 실시 예 들에서, 무선 네트워크에서, 통신부 (201)는 다양한 통신 표준에 부합된다. 그러한 다양한 통신 표준은 WLAN (Wireless LAN) (Wi-Fi), Wi-bro (Wireless broadband), Wi-max (World Interoperability for Microwave Access), HSDPA (High Speed Downlink Packet Access)를 포함한다. 실시 예 들에서, 통신부 (201)는 작업 디바이스 (100) 와 네트워크로 연결된다. 구체적으로, 통신부 (201)는 작 업 디바이스 (100)에 의하여 생성된 센싱 데이터를 수신할 수 있고, 작업 디바이스 (100)를 제어하기 위한 명령 들을 네트워크를 통하여 전송할 수 있다.
실시 예 들에서, 그러한 센싱 데이터는 각각의 작업 디바이스 (100)에 포함된 이미지 센서를 통하여 수집된 이미지 정보를 포함할 수 있다. 실시 예 들에서, 메모리 (202)는 물류창고를 관리하고 작업 디바이스들을 제어하기 위한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리 (202)는 작업 디바이스 (100)로부터 수신된 센싱 데이터를 저장할 수 있고, 그러한 센싱 데이터에 기초하여 생성된 명령들을 저장할 수 있다. 실시 예 들에서, 메모리 (202)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프 등의 비-일시적인 (non-transitory) 저장 매체일 수 있다. 실시 예 들에서, 메모리 (202)는 자기 디스크, 광학 디스크, 또는 테이프 등의 비-일시적 인 (non-transitory) 저장 매체일 수 있다. 메모리 (202)는 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매 체 둘 다를 포함하고, 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등의 정보의 저 장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 데이터를 포함한다. 메모리 (202)는 RAM, ROM, EEPROM, 플래쉬 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 기타 광학 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 프로레서 (203)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니 다.
프로세서 (203)은 물류창고 관리 디바이스 (200)의 각 구성요소의 전체적인 동작을 제어할 수 있다. 프로세서 (203)는 중앙프로세서(CPU), 마이크로 프로세서 유닛 (MPU), 마이크로 컨트롤러 유닛 (MCU), 전용 주문형 반도 체(ASIC) 또는 현장 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 또는 본 발명의 기술분야에서 통용가능한 기술로 구현될 수 있다. 추가적으로, 프로세서 (203)는 실시 예들에 따른 방법들을 수행하기 위한 적어도 하나의 애플리케 이션 또는 프로그램의 동작들을 실행 가능하다. 구체적으로, 실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)의 프로세서 (203)는 통신부 (201)를 이용하여 물류 창고에 대한 정보를 수집하는 동작, 수집된 정보를 분석하는 동작, 분석된 정보에 기초해서 명령들을 생성하는 동작, 그리고 생성된 명령들을 통신부 (201)를 통하여 작업 디바이스들 (100)로 전송하는 동작을 수행하도록 구 성된다. 생성된 명령들은 작업 디바이스 (100)에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 제어하는 명령들을 포함한다.
실시 예 들에서, 생성된 명령들은 물류창고에 위치한 작업 디바이스들 (100)로 브로드 캐스트 송신된다. 이러한 브로드 캐스트 송신은 작업 디바이스들 (100)의 통합적인 제어에 필요에 기초한다. 다른 실시 예들에 따라, 생성된 명령들은 특정 작 업 디바이스 (100)로 송신된다. 이러한 특정 송신은 특정한 작업 디바이스 (100)를 특정하게 제어하기 위한 필 요에 기초한다. 실시 예 들에서, 프로세서 (203)는 작업 디바이스들 (100)로부터 수신된 정보들을 분석하여, 물류창고에 위치한 각각의 품목들의 크기와 무게를 파악하도록 구성된다.
실시예들에서, 프로세서 (203)는 물류창고의 평면도에 기초하고, 작업 디바이스들의 간섭에 기초하여 작업 디바이스들의 작업 경로를 결정한다. 실시 예 들에서, 프로세서 (203)는 사고를 감지한 작업 디바이스들 (100)로부터 사고 정보를 수신하는 동작, 및 전송된 사고 정보에 기초하여 생성된 명령들을 수정하는 동작들을 수행하도록 구성된다. 프로세서 (203)는 그 러한 수정된 명령들을 작업 디바이스들 (100)로 전송하도록 구성될 수 있다.
디스플레이 (204)도 물류창고 관리 디바이스 (200)에 구비된다. 디스플레이 (204)는 디스플레이 모듈, 스피커 모듈 또는 햅틱 (haptic) 모듈 등의 출력 수단을 포함할 수 있다. 디스플레이는 다양한 형태로 제공될 수 있다. 그러한 다양한 형태는, 예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널 (PDP), 리퀴드 크리스탈 디스플레이 (LCD), 박막 트랜지스터 LCD (TFT LCD), 유기 발광 다이오드 (OLED), 플렉시블 디스플레이, 3D 디스플레이, 또 는 전자잉크 (e-link) 디스플레이를 포함한다. 실시 예 들에서, 디스플레이 (204)는, 프로세서 (203)에서 분석된 정보에 기초하여, 물류창고의 작업 상태를 디 스플레이 할 수 있다.
실시 예 들에서, 디스플레이 (204)는, 프로세서 (203)에서 분석된 정보에 기초하여, 각각 작업 디바이스의 이용률을 디스플레이 할 수 있다. 도 2를 참조하여 설명된 다양한 구분되는 특징들과 기술적 아이디어들은 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 미들웨어 또는 그들의 결합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 물류창고를 관리하기 위한 방법을 구현하기 위한, 컴퓨 터 실행가능한(computer-executable) 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램(컴퓨터, 프로세서, 제어기 등에 의해 실행 된다)은 다양한 작업을 수행하는 하나 이상의 프로그램 코드들 또는 섹션들(sections)을 포함할 수 있다. 그러 한 프로그램이 프로세서 (103)에 의해서 실행된다. 실시 예 들에서, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 키보드, 마우스, 소리 입력 디바이스, 터치 인풋 디바이스 등을 입력 디바이스로써 포함할 수 있고, 디스플레이, 스피커, 프린터 등을 출력 디바이스로써 포함할 수 있다. 실시 예 들에서, 입력 디바이스는 작업 디바이스 (100)로 전송되는 제어명령들을 수정하기 위한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
실시 예 들에서, 도 3에 도시되고 앞서 설명된 물류창고 관리 디바이스 (200)는 제어 디바이스 또는 제어 서버에 결합된 일부분일 수 있다. 대안적으로, 다른 실시예 들에서, 도 4에 도시되고 앞서 설명된 물류창고 관리 디 바이스 (200)는 제어 디바이스 또는 제어 서버에 탈 부착 식으로 구성된 부분일 수 있다. 예를 들어, 물류창고 관리 디바이스 (200)는 통신부 (201), 메모리 (202), 프로세서 (203), 그리고 디스플레이 (205)를 포함하고, 제 어 디바이스 또는 제어 서버에 결속되어 제어 디바이스 또는 제어 서버가 생성된 명령들에 기초한 제어를 할 수 있도록 구성된 스마트 디바이스 (예: 스마트폰)일 수 있다.
도 5는 본 개시의 실시 예들에 따른 작업 디바이스의 센서를 도시하는 도면이다.
실시 예 들에서, 작업 디바이스의 센서 (104)는 도 5에 도시된 센싱 모듈로써 구성될 수 있다. 따라서, 센서(500)은 다양한 형식의 카메라들과 센서들을 포함할 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 센서 (104)는 한 쌍의 모노크롬 (monochrome) 스테레오 카메라들 (501 및 502), 인식을 위한 RGB 카메라 (504), IMU (Inertial Measurement Unit) 모선 센서 (505), 및 엣지 컴퓨팅 로칼리제이션 (edge computing localization) 프로세서를 포함한다. 다른 실시 예 들에서, 센서 (104)는 도 5에 도시된 일부의 구성요소들을 포함할 수 있다. 위와 같은 다양한 형식의 카메라들과 센서들을 구비한 구성에 따라, 센서 (104)는 다양한 형식의 센싱 데이터를 수집할 수 있다.
나아가서, 그러한 다양한 형식의 센싱 데이터에 기초하여, 엣지 컴퓨팅 로칼리제이션 (edge computing localization) 프로세서 (503)를 이용하여, 센서 (104)는 물류창고안의 물품의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있다. 따라서, 물류창고 제어의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다. 또한, 센서 (104)는 컴팩트 사이즈를 가질 수 있다. 예를 들어, 센서 (104)는 50 mm의 폭, 200 mm의 길이를 가질 수 있다.
다른 실시예 들에서, 센서 (104)는 다른 컴팩트 사이즈를 가질 수 있다. 이러한 컴팩트 사이즈들로 인하여, 센서 (104)는 작업 차량에 간편하게 결합되거나 부착, 또는 포함될 수 있다.
위와 같은 다양한 형식의 카메라들과 센서들을 구비한 구성에 따라, 물류창고 관리 시스템은, 물류창고 내부의 모바일 자산들 (즉, 작업 디바이스들 (100))의 위치들을 실시간으로 추적하기 위하여 컴퓨터 비전 기술 및 작업 디바이스들 (100)에 구비된 센서들을 이용할 수 있다. 추가적인 센서 비콘 (beacon)들이 없어도 작업 디바이스 들 (100)의 효율적인 제어가 가능하다.
이상, 첨부된 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시 적인 것이며, 제한적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (1)

  1. 복수개의 센서를 포함하는 시스템에 의해서 수행되는 물류창고 관리 방법에 있어서,
    물류창고 관리 시스템의 이용자 정보를 저장하는 단계;
    물류창고에 대한 정보를 수집하는 단계;
    상기 수집된 정보를 분석하는 단계;
    상기 분석된 정보에 기초해서 명령들을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 명령들을 작업 디바이스들로 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 명령들은 상기 작업 디바이스들에 의해서 수행되는 작업들의 우선순위, 및 상기 작업 디바이스들의 물류창고 내에서의 작업경로 중 적어도 어느 하나를 포함하는 명령들을 포함하는 물류창고 관리 방법.
KR1020220016519A 2022-02-08 2022-02-08 물류창고 관리 방법 및 시스템 KR20230120026A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220016519A KR20230120026A (ko) 2022-02-08 2022-02-08 물류창고 관리 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220016519A KR20230120026A (ko) 2022-02-08 2022-02-08 물류창고 관리 방법 및 시스템

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230120026A true KR20230120026A (ko) 2023-08-16

Family

ID=87848574

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220016519A KR20230120026A (ko) 2022-02-08 2022-02-08 물류창고 관리 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230120026A (ko)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20210124977A (ko) 물류창고 관리 방법 및 시스템
US11016493B2 (en) Planning robot stopping points to avoid collisions
AU2022201328B2 (en) Industrial vehicle geo-feature system
EP3516445B1 (en) Adaptive process for guiding human-performed inventory tasks
CN112384873A (zh) 用于仓库环境速度分区管理的系统和方法
KR20230120026A (ko) 물류창고 관리 방법 및 시스템
US20220009759A1 (en) Industrial vehicle distance and range measurement device calibration
US11802948B2 (en) Industrial vehicle distance and range measurement device calibration
US20240184269A1 (en) Generation of "plain language" descriptions summary of automation logic
EP4372644A1 (en) Loading operation monitoring apparatus and method of using the same
US20240185178A1 (en) Configuring a system that handles uncertainty with human and logic collaboration in a material flow automation solution