중소기업을 위한 자재 창고 관리용 Find-On 시스템 개발

초기 데이터베이스 구축 시, 서버에 부품 정보가 없으므로 CSV 파일을 업로드하거나, 관리자 대시보드를 통해 IPN, MPN, 제조사명 등을 직접 입력한다.

위치 정보(LocationID)는 창고 레이아웃에 따라 체계적으로 생성된다(예: A-01-01은 Zone A, 선반 1, 칸 1). MPN과 위치 정보를 매칭 하여 저장하고, QR 코드를 생성해 창고의 해당 위치에 부착한다.

QR 코드는 LED 표시기 옆에 설치되며, LED 표시기는 모빌랙에 의해 제어된다.

입고 작업은 납품 상자의 바코드를 스캔하여 LOT 또는 MPN 정보를 추출하는 것으로 시작된다. 서버는 MPN을 기반으로 부품 정보 테이블에서 IPN을 확인하고, 입출고 이력 테이블에 입고(IN) 타입으로 수량과 작업자 정보를 기록한다. 이후 부품 상자에 QR 코드를 부착하고, 해당 정보는 Wi-Fi를 통해 모빌랙으로 전송된다.

창고에 부품을 등록할 때, LED 표시기는 직원에게 부품의 정확한 위치를 시각적으로 안내한다. 직원은 PDA를 사용해 부품 적치대의 QR 코드를 스캔하여 부품 상자의 위치 정보와 적치대의 위치 정보가 일치하는지 확인한다. 일치할 경우, 부품을 해당 위치에 보관하고 PDA에서 '등록' 버튼을 눌러 서버에 정보를 저장한다.

출고 작업은 자재관리 프로그램에서 부품을 검색해 키팅(Kitting)지시서를 생성하는 것으로 시작된다. LED 표시기는 위치를 안내하며, 직원은 PDA로 QR 코드를 스캔해 부품을 출고한다. 이후 '출고' 버튼을 눌러 서버에서 재고를 차감하고, 입출고 이력 테이블에 출고(OUT) 타입으로 기록한다.

출고 시간을 최소화하기 위해 부품 사용 빈도가 높은 순서대로 누적 비율을 계산하고, 누적 비율 80% 이내의 부품을 공통 부품으로 지정해 출입구 가까운 위치에 배치한다. 공통 부품과 비 공통 부품은 가중치의 상대적 변화율을 비교해 구분하며, 키팅작업 시 이를 구별해 관리한다.

그림 2는 개발된 자재관리 프로그램의 구성 화면이고, 표 2는 입출고 과정을 나타낸다.

Fig. 2.

Program configuration screen of developed material management

Table 2.

Description of material management program (Inbound/Outbound)

본 논문에서 제안한 Find-On 시스템의 구성도는 그림 3과 같다. 시스템의 전원부는 LM1117-3.3V IC를 사용해 3.3V 전원을 공급하며, 통신 모듈로 ESP8266 Wi-Fi 모듈을 사용해 서버와 ESP-07S 모듈(모빌랙) 간의 네트워크를 구성한다.

Fig. 3.

Block diagram of Find-On system hardware structure

ESP-07S 모듈 한 대는 최대 1,000개의 WS2812B LED BAR를 제어할 수 있으며, 이를 통해 부품의 위치 및 상태를 효율적으로 관리한다. ESP-07S 모듈은 전원, Wi-Fi 상태, TX, RX 상태를 포함한 4가지 상태를 표시한다.

WS2812B LED BAR는 5V 전원을 필요로 하므로, 74AHCT125D를 사용해 전원을 공급한다. LED BAR의 상태는 표 3과 같으며, 부품의 입고, 출고, 위치 등록 상태를 색상으로 구분해 나타낸다. 위치 정보가 다른 경우에는 경고음이 울린다.

Table 3.

WS2812B LED BAR status display using mobile rack

모빌랙은 서버에 저장된 부품 정보를 Wi-Fi를 통해 수신하고, 자재관리 프로그램에서 생성된 키팅 지시서를 텍스트 기반의 JSON 데이터로 전송받는다. 이후, 위치 정보를 분석해 해당 WS2812B LED BAR를 제어한다.

ESP-07S 모듈의 Tiny2313은 PB0 핀을 사용해 ESP-07S의 EN 핀을 제어하고, PB1 핀을 사용해 ESP-07S의 상태를 확인하며, PB2 핀을 사용해 릴레이를 제어한다. 이를 통해 ESP-07S의 WORK 상태를 관리하고, STOP 상태 시 릴레이를 통해 리셋을 수행한다.

Find-On 시스템은 그림 4와 같이 제작되었고, 시스템의 주요 사양은 표 4와 같다. 그림 5는 시스템의 동작 상태를 시각적으로 보여준다.

Fig. 4.

Find-On system hardware design drawing

Table 4.

Find-On system hardware specifications

Fig. 5.

Find-On system operation status

조사 대상 기업은 중소 규모의 제조업체로, 종업원 수는 약 50명에 이른다. 해당 기업은 20~30개의 협력 업체와의 계약을 통해 주문 제작 방식으로 제품을 공급하고 있다. 자재 창고는 총 23개 동으로 구성되어 있으며, 하루 9시간의 작업이 이루어진다. 또한, 자재관리 부서에는 7명의 직원이 근무하며, 이들은 생산 현장에 필요한 부품을 적시에 공급하는 역할을 수행한다.

조사는 세 단계로 진행되었으며, 그 결과는 표 5와 같다.

Table 5.

Data before and after applying the Find-On system

1단계(2024년 12월): Find-On 시스템 적용 전, kitting_no 44종에 사용된 부품 6,438개에 대한 출고 시간(분) 데이터를 수집하였다.

2단계(2025년 1월): Find-On 시스템을 그림 6과 같이 창고 한 곳에 설치한 후, 동일한 조건에서 출고 시간 데이터를 수집하였다.

Fig. 6.

Application of the Find-On system

3단계(2025년 2월): Find-On 시스템에 가중치 조정 방식을 추가 적용한 후, 출고 시간 데이터를 다시 수집하였다.

Find-On 시스템 적용 전, 출고 시간은 kitting_no별로 최소 92분에서 최대 748분까지 큰 편차를 보였다. 이는 부품 배치, 접근성, 출고 빈도, 작업 효율성 등의 차이에 기인한 것으로 판단된다. 특히, 출고 시간이 300분을 초과하는 경우가 다수 존재했는데, 이는 특정 부품이 원활하게 출고되지 않거나 출고 경로가 비효율적으로 구성되어 있음을 나타낸다. 부품당 평균 출고 시간은 2분(114초)으로 측정되었으며, 부품 출고 시간의 54.5%가 평균을 초과했다. 이는 전체적인 출고 프로세스의 개선이 필요함을 보여준다.

Find-On 시스템 적용 후, 평균 출고 시간은 부품당 2분(114초)에서 0.6분(35초)으로 크게 단축되었다.

이는 시스템 도입으로 인한 출고 프로세스의 효율성 개선을 보여준다. 그러나 출고 대기 시간의 편차는 여전히 크게 나타났으며, 최소 9분에서 최대 352분까지 다양한 분포를 보였다. 특히, 특정 kitting_no에서 극단적으로 긴 출고 시간이 295분에서 352분까지 4건 발생했고, 부품 출고 시간의 30%가 평균을 초과했다. 이는 특정 kitting_no에 대한 추가적인 개선이 필요함을 시사한다.

Find-On 시스템 적용 후에도 긴 출고 시간이 나타나는 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Find-On 시스템 적용 후 가중치 조정 방법을 제안한다. 가중치를 적용하기 위해 kitting_no별 부품 종류를 분석하고, 부품 수량이 많은 순서대로 누적하여 전체 수량 대비 누적 비율을 계산했다. 누적 비율이 80%에 도달하는 부품을 공통 부품으로 지정하였다[8]-[10].

i번째 부품의 사용수량을 f_i라 하면 i번째 부품의 사용 비율 r_i는 식 (1)과 같다.

공통 부품과 비 공통 부품을 구분하기 위한 일반화된 수식을 다음과 같이 정의할 수 있다.

사용 비율 차이가 큰 부품을 공통 부품으로 지정하거나 부품이 전체 사용량에서 차지하는 비율이 급격히 감소하는 구간을 찾는다. 보통 상위 80%를 차지하는 부품을 공통 부품으로 지정하는 방법(파레토 법칙)이나, 특정 임계값을 설정하여 판단할 수 있다. 특정 비율 이하의 부품 중 비율 차이가 크지 않은 부품들을 비 공통 부품으로 지정한다.

식 (1)을 이용하여 계산한 결과를 내림차순으로 정렬한 후 누적 비율을 식 (2)와 같이 계산한다.

여기서, R_k는 상위 k개 부품의 누적 비율, r_i는 개별 부품의 비율이다.

공통 부품은 식 (3)과 같이 누적 비율이 특정 임계값 𝑇 이상인 범위에서 선정한다. 일반적으로 80% 기준(𝑇=0.8) 을 사용한다.

식 (3)에서 m번째 부품까지 공통 부품으로 지정한다.

비 공통 부품은 공통 부품을 제외한 부품 중에서 두 인접한 부품 간 비율 차이의 상대적 변화율이 작은 경우를 기준으로 선정된다. 이를 식 (4)로 표현할 수 있다.

여기서, ε은 비율 차이의 허용 한계값이다. 공통부품의 가중치 α, β는 식 (6)과 같다.

각 부품별 가중치 S_i는 식 (7)과 같다.

각 부품의 가중치 S_i를 계산한 후 지시함수를 활용하여 부품 i의 순위를 결정하는 수식은 식 (8)과 같다.

여기서, I(S_j>S_i)는 지시 함수(Indicator function)로[11] S_j>S_i일 때 1, 그렇지 않을 때 0을 의미한다.

각 부품의 가중치 S_i와 다른 모든 항목의 가중치 S_j를 비교하여 순위를 정한다. 이때 S_j는 S_i를 제외한 모든 항목의 가중치를 포함한다. 전체 항목이 n개라면, S_j는 n-1개의 가중치를 가진다. S_j>S_i인 경우, S_i의 순위가 1씩 증가한다.

만약, 가중치가 동일한 경우가 발생하거나 비교 과정에서 순위가 뒤바뀌는 역전 상황이 생기는 경우 다음과 같은 방식으로 처리한다. 먼저, 가중치가 동일한 경우 세 가지 기준을 적용한다. 첫째, 해당 부품이 여러 제품에 공통으로 사용되는 공통 부품인지 판단한다. 공통 부품이라면 우선적으로 높은 순위를 부여한다.

둘째, 공통 부품이 아닌 경우에는 부품 수량 I(Q_i>Q_j)을 비교해 수량이 많은 부품에 더 높은 순위를 매깁니다. 셋째, 동점자가 여전히 해결되지 않으면 동점자 수만큼 순위를 건너뛰어 부여한다.

순위가 역전되는 상황을 방지하려면 두 가지 방법을 고려할 수 있다. 하나는 가중치 S_i를 미리 내림차순으로 정렬해 비교 과정에서 혼란을 줄이는 것이고, 다른 하나는 순위를 매길 때 이미 순위가 정해진 부품을 비교 대상에서 제외한다. 이렇게 하면 중복 비교나 역전 오류를 피할 수 있다.

표 6과 그림 8에서와 같이 공통 부품은 저항, 커패시터, IC로 구성되며, 이들 부품의 비율은 각각 37%, 28%, 12%이다. 이들 부품은 전체의 77%를 차지하며, 가중치 0.77을 적용한 후 가중치는 각각 28.6%, 21.7%, 9.3%로 계산되었다. 이러한 부품들은 출입구와 가장 가까운 위치에 배치하여 출고 동선을 최소화하고 효율성을 높일 수 있다. 트랜지스터와 인덕터의 경우 가중치가 동일하여 부품의 수량을 비교하여 그 값이 큰 쪽에 우선순위를 부여한다.

Table 6.

Weight calculation according to frequency of use of parts

Fig. 8.

Weight calculation according to frequency of use of parts

그림 7에서와 같이 Find-On 시스템에 가중치 조정 방식을 적용한 후, 대부분의 kitting_no에서 검색 시간이 안정적으로 감소하는 경향을 보였다. 출고 시간의 균등한 분포는 시스템의 전반적인 안정성과 균형이 개선되었음을 나타내며, 가중치를 적용한 후 Find-On 시스템 부품의 평균 출고 시간을 기준으로 86%가 평균 출고 시간 이하로 나타났다.

그림 9는 Find-on 시스템 도입 전후의 세 가지 방법에 따른 성능 향상을 비교 분석한 결과를 나타낸다. 시스템 적용 전 부품당 출고 시간은 약 2분(114초), 시스템 적용 후에는 0.6분(35초)으로 감소하여 69%개선 효과를 보였다. 추가적으로 가중치 조정 방식을 적용한 후에는 0.4분(26초)으로 줄어들어 시스템적용 전에 비해 77%의 개선 효과가 있었다.

Fig. 9.

Improvement rate before and after applying the Find-On system