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물류 분류 작업을 최적화하기 위한 3가지 팁

Boxes being sorted at distribution

유통 센터(DC) 내에서 전형적인 물류 공정을 검사하는 일련의 4단계 중 세 번째 부분입니다. 지난 게시글에서는 주문처리와 관련된 난제를 해결할 수 있는 방법들을 살펴보았습니다. 이번 시간에는 유통 센터의 핵심인 분류 작업을 중점적으로 다룹니다.

온라인 쇼핑과 비규격(단품) 주문의 증가로 인해 배송량이 크게 늘어나고 있습니다. 이로 인해 이제는 소매 유통 시설에서 매장까지 물품을 배송해야 할 뿐 아니라, 온라인상에서 주문을 처리한 후 고객에게 직접 배송을 해야 하는 도전적인 과제를 가져다 주었습니다. 기존의 분류 시스템은 증가한 물량을 비롯해 현재 단품 주문을 배송할 때 사용되는 폴리백과 같은 다양한 포장 옵션을 취급하도록 설계되지 않았습니다.

매우 정확한 바코드 판독 및 머신비전 시스템은 조직이 분류 처리량을 개선하고, 제품 손실을 줄이며,실시간 성능 데이터 및 동향 정보를 사용해 작업을 최적화하는 데 있어 점점 더 큰 역할을 차지하고 있습니다.

다음에는 널리 이용되고 있는 3가지 분류 애플리케이션과 공통된 과제를 해결하기 위한 코그넥스 솔루션에 대해 다룹니다.

배송 전 제품과 포장물 분류

배송 전 제품과 포장물 분류

단품 주문의 증가와 함께 품목의 크기, 형태, 파손 여부 등이 각기 다르기 때문에 물류 작업팀은 여러 분류 공정에서 상품을 지능적으로 전달하여 최대한의 효율을 달성할 수 있는 기능을 필요로 합니다. 기존의 분류 장비는 특정 종류의 포장물, 예를 들어 특정 크기의 상자 포장물(입방형)만을 취급할 수 있어 규격에 맞지 않는 물품이 잘못 분류되면 공정에서 정체가 발생하거나 물품이 손상될 수 있습니다. 이로 인해 시간 낭비, 추가적 비용, 처리량 감소 등이 초래됩니다.

일반적으로 포장물은 센서나 수작업 측정을 통해 분류됩니다. 센서는 오차가 발생하기 쉽고, 허용된 오차율로 품목 분류 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 세분화된 데이터를 제공하지 못합니다. 수작업 측정은 시간 소모적이고 잘못 해석될 여지가 있습니다. 정적(수동 스테이션), 동적(움직임) 또는 곡면이나 롤러 컨베이어가 있는 복합 공정과 같이 여러 공정을 처리하는 단일 솔루션을 찾기는 어려운 일입니다.

코그넥스 3D-A1000 치수 측정 시스템과 같이 3D와 2D 카메라 모두를 이용한 솔루션은 치수 및 부피 데이터 모두를 캡처하므로 분류 작업 중 정확한 검사를 실시하고 피드백을 얻을 수 있습니다. 이 시스템은 정형 및 비정형 물체를 분류하고 데이터의 신뢰도를 점수로 산출합니다. 또한 길이, 너비, 높이 측정값과 물체의 위치 데이터(벨트에서의 위치)를 포착하여 출력하므로 제어 시스템이 적절한 분류 기능을 실행할 수 있습니다. 배송 분류 장치 전면에서 이 기술을 사용하면 작업 공정을 매끄럽게 진행할 수 있고, 물품의 잘못된 분류를 방지하고, 수작업을 줄일 수 있습니다. 이 솔루션은 정적(수동 스테이션) 또는 동적(움직임) 형태로 구현될 수 있고, 크기가 작아 설치가 빠르고 간편하게 사용할 수 있습니다.

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물류 분류기 트레이에서 물체를 감지하여 상태를 보고

분류기 트레이

전자상거래 주문처리 및 소매 유통 시설은 주문과 재고를 최종 배송 위치로 정확히 안내하고 분류할 수 있어야 합니다. 분류 공정은 매우 효율적이어야 하고 제품 손실 또는 분류 장치의 가동 중단을 야기할 수 있는 오류를 감지해 예방할 수 있어야 합니다. 분류 장치는 마모가 발생하고 이물질, 먼지, 라벨이 축적될 수 있습니다. 이런 조건에서 기존의 솔루션은 실패하는 경우가 많고 유지관리에 있어 고가의 비용이 소요됩니다. 일부 창고에서는 특정 직업을 고용해 수작업으로 분류 장치를 조정하고, 청소하고, 모니터링합니다. 뿐만 아니라 분류기 트레이를 위한 기존의 존재유무 솔루션은 종종 복잡하고 사용자 지정 프로그래밍이 필요하거나 특정 분류기 유형에만 사용할 수 있습니다.

제품이 트레이에 매달리는 등 공정 문제로 인해 제품이 분류 장치에서 떨어질 수 있습니다. 이러한 경우 고객은 제품을 받지 못하게 되고 창고에서는 재고수가 부정확해집니다. 믿을 수 있는 트레이 점유 데이터 없이는 유도 자동화로 잘못되거나 두 배의 수치가 제고되어 주문 정확성이 떨어지게 됩니다.

전자상거래 및 소매 유통 시설에서는 코그넥스 3D-A1000 물품 감지 시스템처럼 첨단 3D 이미지 처리 기술과 2D 광학 장치를 이용한 시스템을 통해 벨트나 트레이 위의 먼지, 이물질, 얼룩과 같은 일반적인 위생상 문제는 무시하면서 물품을 감지하고 오류를 식별함으로써 인덕션 공정을 보다 효율적으로 운영할 수 있습니다. 3D-A1000은 공장 출고시 보정되어 있고, 설치가 간단하며, 맞춤형 프로그래밍이나 복잡한 보정 없이 다양한 종류의 분류 장치 유형에 맞게 조정이 가능합니다. 이 시스템은 모든 트레이와 분류기 유형에서 작동하고, 3D 및 2D 데이터 모두를 이용해 높은 탐지율을 제공함으로써 제품 손실을 방지해주고, 문제를 일으키는 환경적 및 물품의 조건을 극복함으로써 분류기 효율을 향상시켰기 때문에 오검출이 매우 적습니다. 물품 위치, 운송업자 피드백과 같은 상세 데이터를 통해 인덕션 공정의 추가적인 자동화가 가능합니다.

배송 분류 장치 스캔

배송 분류 장치 스캔

배송 분류 장치는 유통 시설의 중추를 차지하며, 종종 트럭에 적재되기 전 마지막 스캔 지점이 됩니다. 이 지점에서 판독 불가능한 바코드(판독 불가)는 재작업, 수작업 처리, 고객과의 약속을 지키지 못하는 등의 결과를 가져옵니다.

배송 약속을 지키기 위해서는 분류 시스템이 여러 개의 라벨과 코드를 빠르고 정확히 판독할 수 있어야 합니다. 주문량이 증가함에 따라 효율적인 분류 작업의 실현은 처리량 또는 판독률을 극대화하고, 라인에서 포장물 간의 간격을 최소화는 것으로 좌우됩니다. 주문처리 및 유통 센터는 끊임없이 분류 시스템에서 판독률을 향상시키기 위한 방안을 모색하고 있으며, 판독 불가의 원인을 보다 잘 이해하여 효율을 개선하기 위해서는 운영 데이터가 필요합니다. 기존의 많은 레이저 기반 스캔 솔루션은 이처럼 중요한 포인트를 제공하지 못합니다.

코그넥스 DataMan 470과 같이 이미지 기반 바코드 리더기가 사용되는 코그넥스의다면 스캔 터널은 고속 배송 분류 요구를 충족하기 위한 속도와 정확성을 갖추고 있어 패키지를 적절하게 분류하고 정확한 시간에 배송되도록 보장합니다. 다면 스캔 터널은 어떤 각도에서든 포장물에 있는 코드를 판독하므로 작업자가 바코드 스캐너에 포장물을 정렬하기 위해 추가적인 시간을 들일 필요가 없습니다.

코그넥스 바코드 스캔 터널은 상자의 모든 면에서 극심한 손상된 코드를 판독하기 위해 고안되었으며, 심지어 현재의 배송 분류 장치의 빠른 속도와 박스 간 작은 간격 내에 부착된 코드도 판독합니다. 이로써 시설에서는 분류 정확성에 영향을 주지 않으면서 처리량을 증가시킬 수 있습니다. 코그넥스 물류 스캔 터널은 간격을 줄이고, 재작업을 줄여 시스템 비용을 낮추며, 고객에게 공정 최적화를 위한 시스템 성능 피드백을 제공함으로써 처리량을 향상시켜줍니다. 성능 피드백 데이터는 시각적 피드백을 위한 이미지 오프로드, 오류증명을 위한 사진, 코드 품질 측정기준, 열 매핑이 포함되어 있어 작업팀이 시설의 어느 지점에서나 발생할 수 있는 판독 불가의 근본 원인을 파악하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

이 블로그에서는 분류에 맞게 최적화할 수 있는 가장 흔한 애플리케이션 중 일부만을 다루었습니다. 물류 애플리케이션 및 물류 바코드 판독 시스템과 터널 솔루션 라이브러리에서 코그넥스 이미지 기반 바코드 리더기 및 머신비전 솔루션을 이용해 효율, 이력추적을 개선하고, 처리량을 증대하며, 공정을 최적화하는 방법을 살펴보십시오.

몇 주 후에는 아웃바운드 물류에 대해 논의하겠습니다.

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