1. 연구 배경

최근 스마트 제조 시스템과 물류 자동화 기술의 발전으로 공정 내부 물류의 효율적인 운영이 제조 시스템 전체의 성능을 좌우하는 핵심 요소로 인식되고 있다. 특히 자동 저장·반출 시스템(AS/RS: Automated Storage and Retrieval System)과 자율 이동 로봇(AMR: Autonomous Mobile Robot)을 결합한 물류 시스템은 생산 공정과 창고 간의 자재 흐름을 자동화하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.

2. 연구 목표

기존 연구들에서 반영되지 않은 AS/RS의 입출고 시간을 순서 종속적으로 정의하고 정의한 변수를 이용하여 문제를 정식화한 수리모델을 구축하고, 구축된 수리모델을 기반으로 현 문제에 적용할 수 있는 메타휴리스틱 알고리즘 개발을 목표로 함.

3. 연구 내용

그림 1. 작업순서에 따른 AS/RS 동작순서 비교

본 연구에서는 자동 저장·반출 시스템(AS/RS)과 자율 이동 로봇(AMR)이 결합된 제조 물류 환경에서 발생하는 픽업-배송 문제(Pickup and Delivery Problem, PDP)를 다룬다. 제조 공정에서는 작업물이 창고에서 출고된 후 로봇에 의해 작업장으로 운반되고, 가공이 완료된 후 다시 창고로 입고되는 과정을 반복한다. 이러한 과정에서 AS/RS의 입출고 작업과 AMR의 운송 작업은 서로 밀접하게 연계되어 있으며, 각 작업의 순서와 자원 할당 방식이 전체 시스템의 작업 완료 시간(makespan)에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 공정 내부 물류 흐름을 고려하여 AS/RS와 AMR을 통합적으로 고려한 PDP-AS/RS 스케줄링 문제를 정의한다.

특히 본 연구에서는 셔틀과 리프터로 구성된 AS/RS의 동작 특성을 반영하여 입출고 작업 간 순서 종속적 이동 시간(sequence-dependent travel time)을 모델링하였다. 층별 셔틀은 병렬적으로 작업이 가능하지만 리프터는 단일 자원으로 작동하기 때문에 입출고 작업의 순서가 전체 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 또한 AMR의 이동 시간, 작업장 처리 시간, 로봇의 운반 용량 등의 제약을 함께 고려하여 공정 내 물류 시스템을 보다 현실적으로 표현하였다. 이를 통해 AS/RS 작업과 로봇 운송 작업이 결합된 통합 스케줄링 문제를 수학적으로 모델링하였다.

그림 2. 메타휴리스틱 알고리즘 비교

해당 문제는 높은 계산 복잡도를 가지는 NP-hard 문제이기 때문에, 본 연구에서는 효율적인 근사 해를 탐색하기 위해 메타휴리스틱 기반 접근법을 적용하였다. 초기 해는 디스패칭 규칙을 기반으로 생성하고, 이후 Iterated Greedy Search(IGS)와 Tabu Search를 활용하여 해 공간을 탐색하며 스케줄을 개선하였다. 제안한 방법은 다양한 실험을 통해 성능을 평가하였으며, AS/RS 입출고 순서와 AMR 운송 작업을 통합적으로 고려하는 접근이 시스템의 전체 작업 완료 시간을 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.