혼류 생산 방식(Mixed-model assembly line; MMAL)은 단일 생산 라인을 이용하여 여러 제품 모델을 생산하는 제조 전략을 말한다. 이러한 접근 방식은 생산 효율성을 향상시키고 비용을 절감할 수 있지만, 라인 스토킹 정책(Line stocking policy)과 같은 전통적인 부품 공급 정책으로는 다양한 종류의 부품을 각 라인에 적시에 공급하는 것에 한계가 존재했다. 이러한, 한계점을 극복하고자 라인에서 필요로 하는 부품 군을 사전에 키팅(Kitting)하여 공급하는 키팅 공급 정책(Kitting feeding policy)가 제안되었다.
최근, 기존에 작업자가 직접 수작업으로 수행하던 키팅 작업을 물류 시스템 및 로봇을 활용하여 자동화하여 키팅 작업의 생산성과 정확성을 높이려는 시도가 증가하고 있다. 다양한 자동화 시스템 중, 특히 물류 로봇이 키팅 작업을 수행하는 작업자 혹은 로봇에게 직접 부품을 가져다주는 모바일 풀필먼트 시스템(Robotic Mobile Fulfillment Systems; RMFSs)이 주목을 받고있다.
기존 모바일 풀필먼트 시스템 연구는 전자상거래(E-commerce) 분야에서 고객의 주문을 처리하는 시스템인 주문 처리 시스템(Order picking system; OPS)을 대상으로 하여 최적의 운영 정책을 제안하는 것이 주로 이루어졌다. 하지만, 제조 현장에서 발생하는 부품 공급 요청은 전자상거래 분야보다 더 엄격한 납기가 존재하고, 보다 더 많은 종류의 부품을 요청하는 등 기존 전자상거래 분야 연구에서 고려하지 못한 특성들이 많이 존재한다.
본 연구에서는 키팅 운영 최적화 문제를 자재 공급 박스 구성(Kit packing), 선반 선택(Rack selection), 키팅 스케줄링(Kitting scheduling) 세 가지의 하위 운영으로 나누어 정의한다. 키팅 운영 최적화의 목적은 생산 라인이 효율적으로 운영될 수 있도록 부품 공급 지연 시간 혹은 부품 공급 지연 횟수를 최소화하는 것이다. 본 연구에서는 물류 시스템의 일종인 Automated Guided Vehicles(AGVs)가 고려된 시뮬레이션 환경에서 최적 운영 정책의 성능을 검증하고, 키팅 성능에 미치는 다양한 요인을 분석한다.
Mixed-model assembly lines(MMAL) are a common manufacturing strategy that involves producing multiple product models using a single production line. This approach can improve production efficiency and reduce costs, but it also presents various challenges, particularly in terms of part-feeding. To address these challenges, researchers have proposed various strategies, including the kitting feeding policy. In recent years, there has been a trend towards the automation of manual kitting operations to improve efficiency and accuracy. Among the various automation methods, the use of Robotic Mobile Fulfillment Systems(RMFSs) has gained increasing attention due to its advantages. These systems use robots to deliver parts directly to the workers who will put together multiple parts into a kit. However, the application of RMFSs in manufacturing environments is different from their use in the existing e-commerce field. In manufacturing, the part feeding system is subject to strict due dates, which presents a unique challenge. Despite the benefits of these systems, there is limited research on material automation warehouses reflecting the characteristics of manufacturing systems. In this research, We define the kitting operation optimization problem broken down into three sub-operations: kit packing, rack selection, and kitting scheduling. The purpose of optimization in kitting operations is to minimize tardiness, or the number of tardy jobs, and ensure that production is carried out efficiently and effectively. Various experiment-based analyses will be conducted through simulations consider automated material handling systems, such as Automated Guided Vehicles(AGVs) to assess performance of proposed method and the impact of different factors on kitting performance.
