중소기업 물류센터의 REAL-TIME 재고관리를 위한 연구

생산관리에서 물류센터의 효율적 운영이 차지하는 비중은 절대적이라 할 수 있다. 생산공정의 혁신, 기술개발의 고도화 등을 통해 유례없이 생산관리를 빠르고 높은 수준으로 최적화하고 있는 현 시점에 있어서도 마찬가지다. 하지만 기술개발의 고도화 수준에 비해 물류센터 운영의 고도화는 아직도 요원해 보인다. 주식회사 이에스솔루션은 영상분석을 통해서 중소기업의 공정개선을 위한 솔루션을 연구개발하는 회사로 혁신적인 머신러닝 기술을 활용해 사물의 DB를 수집, 분석, 판별의 과정을 통해 유의미한 결과를 도출하는 하드웨어와 소프트웨어를 개발하는 기업이다. 대기업에 비해서 중소기업, 소상공인들의 경우 혁신을 위한 활동에 지출할 수 있는 연구개발비에 한계가 있어 이 부분을 해결하기 위해 오랜 연구개발을 진행하였다. 현재 중소기업은 물류센터 최적화를 위한 다양한 방법을 연구하고 있으나, 가장 첫 단계로 볼 수 있는 선입선출을 위한 정형화된 방법조차도 중소기업의 작은 물류센터에 적용하기에는 현실적인 애로사항이 많은 바, 영상 및 이미지 머신러닝의 결과물인 DOSA를 활용해 중소형 물류센터에 적용할 수 있는 실시간 재고관리 솔루션으로 집중해서 연구개발하고 있는 내용에 대해 공유하고자 한다.