[SIM group] AMR 연구 고도화 방안 - 주문변동 | Tote 변화
AMR에 대한 SIMIO 시뮬레이션 모델링
1) bypass ok -> 단 t검정 등 써서 평균 차이가 없음을 증명하는 거 추가 (100일 돌리고, daily throughput에 적용) -> bypass를 넣으나 안넣으나 처리량에는 큰 차이 없다? 오히려 vehicle 조금 줄일 수 있다? ==? 이건 주문이 많지않은 게 문제인가? 주문을 늘려가면서 평가해볼까? 그래프를 그리면 x축을 주문으로? y축을 completion time?
2) 추가 통계 -> 사람 이동 거리 -> throughput, vehicle travel, person travel -> 사람 이동 거리가 짧은게 중요하다! -> heatmap 그리기 (node에 카운터 달고, node마다 x,y 좌표 이름붙이고, 이걸 받아서 그릴 수 있다)
3) Rack 방향? -> 노가다 이빠이...
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3) 주문 변동에 따른 performance 차이?
==> 주문 변동에 따른 AMR/사람 투입 적정대수 산정은 필요하다.
==> 주문 변동이 증가하면 사람은 변경할 수 있다. 피킹카트도 추가할 수 있다...
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4) AMR에 tote를 늘리면 좋은 거야? 주문 변동을 더하면,, 느낌 상 더 많은 더 작은 amr을 투입하는 것이 유연하다? >>>>> 피킹카트는 tote를 많이 넣을 수 있다 vs AMR은 많이 못넣지만 대규모로 넣을 수 있다! (AMR : 사람 = 5:1 -> tote가 5배 되는 거!!) --> SKU도 영향을 미칠 듯!!! + order line => 지표를 item/order를 바꿔가며 테스트 가능 ==> single line order 대비 multi line order가 증가하면 AMR이 효과가 좋다 나쁘다
5) SKU 변화에 따른 performance -> 동일한 면적에 SKU가 증가하면 replenishment 발생 (SKU 증가 -> stock/item이 감소)
6) 가설 : 현재로서는 사람이 cart에 tote를 더 많이 넣는다! 같은 가정해볼까?