케이스 스터디

창고 그래프 기반 최적화 및 시뮬레이션

창고 그래프 모델과 단순화된 시뮬레이션으로, 완성형 최적화 엔진 이전 단계에서도 창고 최적화 아이디어를 시험할 수 있게 했습니다.

게시일 2026년 3월 23일 수정일 2026년 3월 24일

상태

방향성 분석에 쓸 수 있는 1차 시스템이며, 완성된 최적화 엔진은 아닙니다.

개요

창고 최적화의 출발점은 분석 가능한 그래프를 만드는 일이었습니다.

출발점

좌표를 포함한 보관 노드 정보는 있었지만, 작업자가 실제로 이동할 수 있는 경로를 반영한 실용적인 그래프는 없었습니다. 그래서 레이아웃, 접근성, 재고 배치, 작업자 이동거리를 구조적으로 평가하기가 어려웠습니다.

즉시 필요한 것은 최적화 자체보다도, 경로 기반 분석을 가능하게 만드는 모델을 먼저 구축하는 일이었습니다.

현재 범위

이 프로젝트를 완성된 창고 최적화 시스템으로 소개하고 싶지는 않습니다. 현재 시스템은 두 부분으로 구성됩니다. 하나는 창고 그래프를 만드는 도구이고, 다른 하나는 재고 재배치가 작업자 이동거리에 주는 영향을 추정하는 단순화된 시뮬레이션 모델입니다.

목표는 완벽한 디지털 트윈이 아니라 방향성 있는 의사결정 지원입니다.

그래프 구성

보관 노드와 이동 경로를 분석 가능한 창고 그래프로 바꾸는 과정

그래프를 먼저 제대로 만들어야 그 위에서 경로 계산과 시뮬레이션이 의미를 갖게 됩니다.

노드 그룹화

먼저 보관 노드를 그룹화합니다. 현재는 맨해튼 거리 기반으로 실용적인 그룹을 만들고, 이후 경로 계산을 더 큰 단위에서 다룰 수 있도록 하고 있습니다.

접근 지점 설정

각 그룹에 하나 이상의 접근 지점을 두어, 작업자가 해당 영역에 어떻게 접근하는지 그래프 상에서 표현할 수 있게 했습니다.

이동 경로 연결

사용자가 실제 이동 가능한 경로를 그리면, 시스템이 경로와 가까운 접근 지점을 자동으로 연결해 그래프 구조를 생성합니다.

그룹화의 의미

모든 보관 노드 단위에서 바로 최단경로를 계산하면 비용이 매우 커집니다. 그룹화는 그래프 복잡도를 줄여 이후의 경로 계산과 시뮬레이션을 현실적인 수준으로 만듭니다.

흐름

창고 모델이 만들어지는 과정

창고를 사용할 수 있는 이동 모델로 표현한 뒤에야 시뮬레이션과 경로 계산이 의미를 갖게 됩니다.

시뮬레이션

재고 재배치 아이디어를 빠르게 시험하기 위한 단순화된 모델

규칙 기반 등급화

상품과 보관 노드를 완전한 운영 모델 대신 단순화된 규칙 기반 로직으로 등급화했습니다.

재배치 실험

그 등급에 따라 재고를 다시 배치하고, 재배치 전후 작업자 이동거리의 추정값을 비교합니다.

방향성 중심 결과

이 결과는 정확한 최종 운영 수치를 주장하기 위한 것이 아니라, 더 나은 배치가 이동거리를 얼마나 줄일 수 있는지 설명하기 위한 것입니다.

결과

숫자는 최종 답이 아니라 방향성 있는 신호로 봐야 합니다.

추정치

약 50%

단순화된 시뮬레이션에서 추정된 이동거리 감소 폭.

해석

확정 아님

이 수치는 방향성 결과이며 실제 창고 제약을 완전히 반영하지는 않습니다.

주요 리스크

병목

피킹이 특정 로케이션에 몰리면 국소적인 병목이 발생할 수 있습니다.

배운 점

중요한 것은 숫자 자체보다 설명 가능한 구조입니다.

유의미한 신호

단순화된 시뮬레이션만으로도 재고 배치가 이동거리에 큰 영향을 줄 수 있다는 가능성을 보여줍니다.

중요한 한계

현재 모델은 혼잡이나 실제 작업 제약을 충분히 반영하지 못하므로, 50%라는 수치를 최종 운영 효과로 해석하지는 않습니다.