S사 자동차부품 물류센터

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자동차 부품공급센터

소개영상

카테고리

디지털 트윈 - 액션트윈

50

%

작업 프로세스 단축

산업분야

디지털트윈

SLAM 기반의 정밀 지도와 AI 관제 시스템을 통해 물류 처리 프로세스를 단축하고 지게차 생산성을 정량적으로 관리

도입 배경 목적

도입 배경 목적

수만 가지의 자동차 부품이 적재된 하이랙 창고에서 복잡한 물류 위치를 관리하고 지게차의 이동 효율을 높이기 위해 도입되었습니다. SLAM 기반의 정밀 지도와 AI 관제 시스템을 통해 물류 처리 프로세스를 단축하고 지게차 생산성을 정량적으로 관리하는 데 목적이 있습니다.

수만 가지의 자동차 부품이 적재된 하이랙 창고에서 복잡한 물류 위치를 관리하고 지게차의 이동 효율을 높이기 위해 도입되었습니다. SLAM 기반의 정밀 지도와 AI 관제 시스템을 통해 물류 처리 프로세스를 단축하고 지게차 생산성을 정량적으로 관리하는 데 목적이 있습니다.

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솔루션

핵심 도입 솔루션 및 변화

SLAM 기반의 디지털 트윈과 AI Vision 기술을 활용하여 현장 가시성을 확보하고 작업을 효율화했습니다.

구분

도입 전 (AS-IS)

도입 후 (TO-BE)

창고 맵 구축

수동 도면 및 육안 확인

SLAM 기반 실시간 디지털 트윈 구축

지게차 관제

작업자 개별 판단에 의존

AI Vision Kit 기반 실시간 위치/상태 관제

물류 탐색

로케이션 번호 수동 추적

디지털 트윈 맵을 통한 즉각적 위치 탐색

생산성 관리

사후 수기 보고 및 추측

통계 데이터 기반 객관적 생산성 분석


주요 도입 효과

주요 도입 효과
① 프로세스 효율화 및 생산성 향상
  • 리드타임 단축: 물류 처리 프로세스를 50% 이상 단축하여 입출고 회전율을 획기적으로 개선했습니다.

  • 지게차 최적화: 실시간 관제와 이동 경로 최적화를 통해 지게차 생산성을 40% 개선하였습니다.

② 현장 관리 최적화 및 가시성 확보
  • 실시간 모니터링: AI Vision Kit를 통해 지게차와 물류의 움직임을 실시간으로 관제하여 현장 관리 효율성을 높였습니다.

  • 정밀 탐색 시스템: 하이랙 구조 내에서 물류 위치를 디지털 맵으로 즉시 파악하여 탐색 시간 및 휴먼 에러를 최소화했습니다.

③ 데이터 기반 운영 체계 구축
  • 통계 데이터 활용: 주관적인 판단이 아닌, 시스템에 쌓인 통계 데이터를 기반으로 작업량을 배분하고 운영 인사이트를 도출합니다.