[공장관리기술사 기출] WMS(Warehouse Management System)

공장관리기술사 - 토픽 모음

(130회-2교시-4번)

WMS(Warehouse Management System, 창고관리체계) 핵심 모듈(수불관리, 재고관리, 
설비보전관리, 운송관리)에 대하여 정보화 관점에서 설명하고, 개선방향을 설명하시오.

1. 수불관리 (Inbound/Outbound Management)

 1) 정보화 관점 설명

  - 입고 관리: 상품의 입고 예정 정보, 입고 검수, 로케이션 할당, 재고 등록 등을 시스템으로 관리함

  - 출고 관리: 주문 정보에 따른 피킹, 패킹, 상차, 출고 검수, 송장 발행, 재고 차감 등을 자동화함

  - 바코드/RFID활용: 상품 및 로케이션에 바코드/RFID를 부착하여 입출고 프로세스의 정확성과 효율성 높임

  - 실시간 데이터 연동: ERP, OMS등 타 시스템과 실시간으로 데이터를 연동하고 주문, 재고, 배송 정보 공유

  - 데이터 분석: 입출고 데이터를 분석하여 작업 효율성, 생산성, 오류율 등을 파악하고 개선 방안을 도출함

 2) 개선 방향

  - 자동화 확대: 로봇, AGV 등을 활용한 입출고 작업 자동화를 통해 인력 의존도를 줄이고 효율성을 높임

  - 음성 인식 기술 도입: 음성 인식 기술 활용한 피킹 시스템(Voice Picking)을 도입하여 작업자의 양손을 자유롭게 하고 작업 속도와 정확도를 향상시킴

  - AI 기반 최적화: AI를 활용하여 최적의 피킹 경로, 로케이션 할당 등을 제안하여 작업 효율성 극대화

  - 모바일 기술 활용: 모바일 기기를 활용하여 현장 작업자가 실시간으로 입출고 정보를 확인하고 처리할 수 있도록 지원함

 

2. 재고관리 (Inventory Management)

 1) 정보화 관점 설명

  - 실시간 재고 파악: 바코드/RFID 통해 상품 입출고, 이동을 실시간으로 추적하여 정확한 재고 정보를 제공

  - 로케이션 관리: 상품별 최적의 보관 위치를 지정하고 관리하여 공간활용도를 높이고 피킹 효율성 향상

  - 재고 조사 자동화: 주기적 재고 조사를 자동화하여 재고 불일치를 최소화하고 정확한 재고 데이터를 유지

  - 안전 재고 관리: 상품별 안전 재고 수준을 설정하고, 재고 부족 시 자동 알림 기능을 통해 적시 보충 지원

  - 재고 분석: 재고 회전율, 장기 재고, 불용 재고 등을 분석하여 재고 비용을 절감하고 재고 관리 효율성 높임

2) 개선 방향

  - IoT 센서 활용: IoT 센서를 활용하여 재고 상태(온도, 습도, 위치 등)를 실시간으로 모니터링하고 이상 징후를 감지함

 - AI 기반 수요 예측: AI를 활용하여 정확한 수요 예측을 수행하고, 이를 기반으로 적정 재고 수준을 유지함

 - 블록체인 기술 도입: 블록체인 기술을 활용하여 재고 정보의 위변조를 방지하고 투명성을 확보함

 - 3D 시각화: 3D 시각화 기술을 활용하여 창고 내 재고 현황을 직관적으로 파악하고 관리할 수 있도록 지원

 

3. 설비보전관리 (Equipment Maintenance Mangement)

1) 정보화 관점 설명

 - 설비 정보 관리: 창고 내 모슨 설비(지게차, 컨베이어, 랙 등)의 정보(모델, 사양, 이력 등)을 시스템으로 관리함

 - 예방 정비 계획 수립: 설비별 정기 점검, 부품 교체 등의 예방 정비 계획을 수립하고 일정을 관리함

 - 고장 이력 관리: 설비 고장 이력, 수리 내역, 부품 교체 이력 등을 기록하고 분석하여 설비 가동률 높임

 - 부품 재고 관리: 설비 유지 보수에 필요한 부품의 재고를 적정 수준 유지하여 설비 고장 신속 대응함

 - 모바일 활용 정비 업무 지원: 모바일기기 통한 현장에서 설비 정보, 정비 이력, 매뉴얼 등을 확인하고 작업 결과를 기록함

2) 개선 방향

 - 예지 정비 도입: 센서, IoT, AI 기술을 활용하여 설비의 고장을 사전에 예측하고 대응하여 다운타임을 최소하함

 - 증강 현실 활용 장비 지원: AR 기술을 활용하여 정비 담당자에게 설비 정보, 정비 절차 등을 시각적으로 제공하여 작업 효율성과 정확도를 높임

 - 설비 데이터 분석: 설비에서 발생하는 데이터를 분석하여 설비의 성능, 효율성, 수명 등을 예측하고 개선 방안을 도출함

 

4. 운송관리 (Transportation Management)

1) 정보화 관점 설명

 - 배차 관리: 출고 주문에 따라 최적의 운송 경로, 차량, 운전자를 배정하고 배차 계획을 수립함

 - 차량 추적: GPS, IoT 센서 등을 활용하여 차량 위치, 운행 상태, 온도 등을 실시간으로 추적하고 관리함

 - 운송비 정산: 운송 거리, 시간, 유류비 등을 기반으로 운송비를 자동으로 계산하고 정산함

 - 운송 데이터 분석: 운송 거리, 시간, 비용, 사고율 등을 분석하여 운송 효율성을 개선하고 비용 절감함

 - TMS(Transportation Management System) 연동: 전문 TMS와 연동 통해 운송 관리 기능 강화

2) 개선 방향

 - AI 기반 최적화: AI를 활용하여 실시간 교통 상황, 날씨, 배송 물량 등을 고려한 최적의 운송 경로를 생성하고, 배차 계획을 최적화함

 - 자율 주행 기술 도입: 장기적으로 자율 주행 트럭, 드론 등을 활용한 배송 자동화를 통해 운송 효율성을 극대화하고 인건비를 절감함

 - 플랫폼 기반 협업: 운송 플랫폼을 통해 여러 운송업체와 협력하여 운송 자원을 효율적으로 활용하고 비용을 절감함

 - 실시간 가시성 강화: 화주, 운송업체, 수하인 등 이해관계자에게 실시간 운송 정보를 제공하여 투명성을 높이고 협업을 강화함