[논문 리뷰] A simulated annealing approach to optimal storing in a multi-level warehouse

Alexander Eckrot, Carina Geldhauser외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 03. 25.

Advanced Manufacturing and Logistics Optimization참고 문헌 36인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중 레벨 창고에서 대용량 사전 배치 주문의 총 취득 시간을 최소화하기 위해 저장 할당을 최적화하기 위한 맞춤형 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 빈도 기반 휠러스틱스 대비 21%의 취득 시간 단축을 달성하며, 관련된 품목을 군집화하는 것이 항상 최적은 아니며, 복잡하고 직관에 어긋나는 저장 구성이 존재함을 드러낸다.

ABSTRACT

We propose a simulated annealing algorithm specifically tailored to optimise total retrieval times in a multi-level warehouse under complex pre-batched picking constraints. Experiments on real data from a picker-to-parts order picking process in the warehouse of a European manufacturer show that optimal storage assignments do not necessarily display features presumed in heuristics, such as clustering of positively correlated items or ordering of items by picking frequency. In an experiment run on more than 4000 batched orders with 1 to 150 items per batch, the storage assignment suggested by the algorithm produces a 21\% reduction in the total retrieval time with respect to a frequency-based storage assignment.

연구 동기 및 목표

• 수동 피커 투 파츠 창고에서 전용 저장 할당 최적화를 위한 분석 모델의 부족을 해결하기 위해.
• 다중 레벨 창고에서 대용량 사전 배치 주문에 대해 저장 할당과 라우팅의 통합 최적화를 개발하기 위해.
• 기존의 휠러스틱스, 예를 들어 관련 품목을 군집화하거나 빈도 기반 배치가 취득 효율을 향상시키는지 조사하기 위해.
• 복잡한 배치 구조가 최적의 저장 구성과 취득 시간 분포에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 실제 창고 환경에 적용 가능한 빠르고 커스터마이징 가능하며, 블랙박스가 아닌 알고리즘을 제공하기 위해.

제안 방법

• 복잡한 사전 배치 주문 제약 조건 하에 저장 위치 할당 문제(SLAP)에 특화된 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 설계하였다.
• 광역 통로 창고 레이아웃에서의 이동 시간을 모델링하기 위해 암시적 s형 라우팅 휠러스틱스에 기반한 가변 매개변수를 통합하였다.
• 목적 함수는 총 취득 시간을 최소화하도록 정의되며, 이는 이동 시간과 취득 시간의 합으로 구성되며, 랙 레벨에 따라 각 품목의 취득 시간을 상수로 간주한다.
• 다중 레벨 창고에 적합하게 하기 위해 라우팅 비용 모델(식 4.3)을 확장하여 수직 및 수평 이동을 모두 고려했다.
• 라우팅 휠러스틱스를 변경하거나 대용량 배치를 분할하지 않고 최적화를 수행하여 조립 공정의 선형성과 효율성을 유지하였다.
• 블랙박스 솔버를 피하고 계산적으로 효율적이므로 산업 현장에서 실시간 적용이 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전용 저장 위치에서 상관관계가 있는 품목을 군집화하면 대용량 사전 배치 주문 시스템에서 총 취득 시간이 감소하는가?
• RQ2 다중 레벨 창고에서 대용량 배치를 가진 경우, 빈도 기반 저장 할당의 성능은 전역 최적화 구성보다 어떻게 비교되는가?
• RQ3 배치 구조를 수정하지 않고도 저장 할당과 라우팅 휠러스틱스의 통합 최적화가 총 취득 시간을 크게 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 복잡한 상관관계를 가진 100개 이상의 품목을 포함한 배치 주문에서 최적의 저장 구성은 어떤 특성을 가지는가?
• RQ5 최적화된 저장 할당은 희귀하거나 아웃라이어 배치에 대해 극도로 긴 취득 시간이 발생할 확률을 줄이는가?

주요 결과

• 제안된 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘은 유럽 제조업체 창고의 실제 데이터를 바탕으로 기존의 빈도 기반 저장 할당 대비 총 취득 시간을 21% 감소시켰다.
• 최적의 저장 구성은 관련 품목을 직관적으로 군집화하지 않으며, 창고 설계에서 일반적인 휠러스틱스 가정에 도전한다.
• 알고리즘은 개별 배치의 취득 시간 분포를 이동시켜 꼬리 부분을 얇게 만들고, 극단적으로 긴 취득 시간이 발생할 확률을 낮춘다.
• 100개 이상의 품목을 포함한 배치조차도 군집화 휠러스틱스가 더 나은 취득 시간을 제공하지 않으며, 총 취득 시간에 비해 품목 간 거리의 영향이 상대적으로 낮다는 것을 시사한다.
• 랜덤 저장 분포와 비교했을 때, 알고리즘은 총 취득 시간을 약 38% 감소시켜 뚜렷한 성능 향상을 보였다.
• 최적의 구성은 매우 복잡한 상관관계 구조를 지니고 있어 '핫존'과 '콜드존'으로 단순화할 수 없으며, 비트레이스러운 비트레이스성의 특성을 지닌다.