[논문 리뷰] Improving risk management by using smart containers for real-time traceability

Siraprapa Wattanakul, Sébastien Henry외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 10. 31.

Food Supply Chain Traceability참고 문헌 34인용 수 2

한 줄 요약

이 논문은 스마트 컨테이너(SO-ERD)에서 얻는 실시간 데이터를 활용하여 운송 과정 동안 제품 상태(예: 온도, 위치, 진동 등)를 지속적이고 독립적으로 모니터링할 수 있도록 공급망 리스크 관리(SCRM)를 향상시키는 것을 제안한다. 기존의 추적 시스템에서 발생하는 데이터 분산 및 지연 문제를 해결함으로써, 운영, 전략적, 전술적 수준에서 실시간 리스크 탐지 및 의사결정을 가능하게 한다.

ABSTRACT

This research proposes implications of application functions by using the chain traceability data acquired from the Smart Object attached with Extended Real-time Data (SO-ERD: e.g. smart container, smart pallet, etc.) to improve risk management at the level of the logistics chain. Recent applications using traceability data and major issues in traceability systems have been explored by an academic literature. Information is classified by the usage of current traceability data for supporting risk detection and decisions in operational, tactical, and strategical levels. It is found that real-time data has been a significant impact on the usage for the transportation activity in all decision levels such the function of food quality control and collaborative planning among partners. However, there are some uncertainties in the aggregation of event-based traceability data captured by various partners which are preventing the adoption of data usage for the chain. Under the environment of Industry 4.0 and the Internet of Things (IoT), the SO-ERD enables independent data tracing through the chain in real-time. Its data has potential to overcome current issues and improve the supply chain risk management. Therefore, Implications of risk management are proposed with the usage of SO-ERD data based on the literature review which reveals current concerns of decision functions in the supply chain. The implications can be an impact to the domain needs.

연구 동기 및 목표

• 이벤트 간점 간의 지연된 가시성과 데이터 분산 문제로 인해 약점을 보이는 현재의 추적 시스템의 한계를 해결한다.
• 확장된 센서를 갖춘 스마트 오브제クト(예: 스마트 컨테이너)에서 유입되는 실시간 데이터를 활용하여 공급망 리스크 관리(SCRM)를 향상시킨다.
• 지속적인 데이터 스트림을 통해 운영, 전술적, 전략적 수준의 모든 의사결정 수준에서 연속적이고 반복적인 리스크 모니터링을 가능하게 한다.
• 공급망 파art너 간의 분산된 데이터 저장 및 일관되지 않은 데이터 캡처로 인한 데이터 집계의 불확실성을 해결한다.
• SO-ERD 데이터 기반의 실행 가능한 의사결정 기능을 제안하여 물류 분야의 리스크 탐지, 예방 및 프로세스 최적화를 지원한다.

제안 방법

• 공급망의 추적 시스템 및 리스크 관리에 관한 종합적인 문헌 검토를 수행한다.
• EPCIS 기반의 이벤트 기반 추적 시스템의 한계를 분석하며, 특히 독독한 독독한 읽기 지점 간의 실시간 가시성 부족 문제를 규명한다.
• 운영, 전술적, 전략적 의사결정 수준에서의 추적 데이터 활용 방식을 식별하고 분류한다.
• 실시간 모니터링 및 데이터 통합을 가능하게 하는 SO-ERD 데이터(예: 온도, 위치, 습도, 진동 센서를 갖춘 스마트 컨테이너)를 활용한 프레임워크를 제안한다.
• 외부 자료(예: 기상, 교통, 사업 시스템)와 SO-ERD 데이터를 통합하여 상황 인식 및 의사결정 지원을 향상시킨다.
• 실시간 SO-ERD 데이터를 활용한 반복적 리스크 모니터링을 모델링하여 공급망 전반에서 지속적인 리스크 평가 및 적응형 대응을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스마트 컨테이너에서 유입되는 실시간 데이터는 기존의 이벤트 기반 추적 시스템과 비교해 물류 체인의 가시성 및 리스크 탐지에 어떻게 기여하는가?
• RQ2 SO-ERD 데이터는 공급망 리스크 관리에서 운영, 전술적, 전략적 수준의 의사결정에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 분산된 공급망 파art너 간의 추적 데이터 집계 및 활용 과정에서 발생하는 주요 과제는 무엇이며, SO-ERD는 이를 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ4 SO-ERD에서 유입되는 실시간 데이터는 리스크 관리 사이클의 반복적 모니터링 및 적응형 대응에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 SO-ERD 데이터로부터 유도할 수 있는 기능적 역량은 물류 운영의 프로세스 성능 향상과 내성 강화에 어떻게 기여하는가?

주요 결과

• SO-ERD 데이터는 운송 과정 전반에 걸쳐 제품 상태(예: 온도, 위치, 진동 등)를 지속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있게 하여, EPCIS와 같은 이벤트 기반 시스템의 가시성 격차를 해소한다.
• 스마트 컨테이너에서 유입되는 실시간 데이터는 온도 이탈, 컨테이너 유실, 제품 품질 악화 등의 리스크를 즉각적으로 탐지할 수 있어 운영 의사결정을 지원한다.
• 외부 요인(예: 기상, 교통)과 통합된 SO-ERD 데이터는 전략적 의사결정에 기여하여 최적의 경로 계획 수립과 파art너 간 협업 향상을 가능하게 한다.
• 장기적인 프로세스 개선을 위해 SO-ERD 데이터를 활용해 운영자 성과(예: 처리 시간, 진동 노출) 평가 및 벤치마킹이 가능해져 전략적 의사결정이 향상된다.
• 실시간 데이터 덕분에 반복적 리스크 관리 사이클이 실현 가능해지며, 지속적인 모니터링, 피드백, 변화하는 조건에 대한 적응형 대응이 가능해진다.
• SO-ERD 데이터는 사업 프로세스와 무관하게 독립적으로 수집되기 때문에 프로세스 변화에 강건하며, 계획되지 않은 운영 변화 시에도 조기 이상 탐지가 가능하다.