컬리, 유전 알고리즘으로 물류 생산성 UP!
by DD
3년 전
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컬리가 IEEM 2022 학회에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표
유전 알고리즘을 활용하여 최적의 배치 피킹 계획을 수립
생산성 증대를 목표로, 실제 물류센터에 적용하여 효과 검증 중
유전 알고리즘 기반 최적화 원리
컬리는 유전 알고리즘을 사용하여 최적의 배치 계획을 찾았다. 구체적으로, 상품 묶음을 유전자로 표현하고, 고유 상품 개수 최소화를 목표로 진화 과정을 시뮬레이션했다. 따라서 피킹 작업 효율성 향상과 분배 작업 간소화를 기대할 수 있다.
배치 피킹 방식의 장단점
컬리는 배치 피킹 방식을 사용하여 주문 처리 효율을 높이고자 했다. 상품 수가 적은 배치를 구성하는 것이 핵심이며, 유전 알고리즘을 통해 최적의 배치를 찾는다. 반면, 알고리즘 복잡도 증가와 계산 시간 증가는 극복해야 할 과제이다.
실제 물류 시스템 적용 방안
컬리는 개발한 최적화 서버를 실제 물류센터에 적용하여 생산성 향상을 검증하고 있다. 따라서 피킹 작업 시간 단축과 오류 감소를 기대할 수 있다. 결과적으로, 더 많은 고객에게 다양한 상품을 빠르고 정확하게 제공하는 것이 목표이다.
