Copyright (c) 2019 KAIST SDM Lab.  All rights reaserved

Tel : +82-(042)-350-3170    |    E-Mail : yjang@kaist.ac.kr    | 

  • @sdm.kaist

스마트 물류 시스템

자율주행, 알고리즘, ICT기술의 발달로 물류 시스템에도 새로운 혁신이 창조죄고 있다. 아마존의 물류 창고 Kiva 로봇과 무인 배송 및 기타 첨단 물류 시스템들이 상용화되고 있다. 본 연구에서는 전통적인 물류 시스템이 아닌 최신 ICT기술과 융합한 새로운 물류시스템의 개발, 검증, 및 관련 알고리즘 개발을 목적으로 한다.

 

관련 연구 분야

  • 미션중심 (mission-oriented) 군집 AGV 로봇 제어 알고리즘 연구

    • 기존 AGV의 경우 특정 지점에서 목표 지점까지 물류를 나르는 것 자체만 목적이었다. 이러한 물류 로봇을 특정 목적 수행을 위한 기능-로봇 (functional-robot)이라 한다.

    • 이와 대조적으로 미션을 받아 전체 미션을 능동적으로 다수의 로봇들이 함께 수행하는 것을 "mission oriented robot" 혹은 "mission oriented AGV"라 한다.

    • 이러한 미션중심 AGV는 새로운 제조 혁신을 가능하게 하는 미래 물류 시스템으로 기대되고 있다. 그림과 같이 기존 Assembly line와 차별되게 다품종 소량 생산을 위해 제품 생산의 전 과정을 각 로봇이 전담하여 필요한 공정을 자율적으로 이동하는 스마트 팩토리 군집로봇이 활용의 예시다.

    • 스마트 물류 창고에서 고객이 주문한 다양한 물건의 picking을 위해 창고를 자율적으로 이동해 제품을 박스에 담으며 건별 주문을 책임 완성하는 군집 로봇들도 이러한 미션중심 AGV의 한 예라 할 수 있다.

  • 무선충전/무선전력 물류 시스템 인프라 설계 연구

    • 반도체 제조라인에서의 자동 물류 반송 시스템 (automated material handling systems - AMHS)인 Overhead Transport (OHT)와 OLEV 무선충전 차량과 같이 무선으로 전력을 공급받는 시스템의 인프라 설계 및 운영 알고리즘을 연구한다.

    • 연구를 통해 수학적 모델기반 무선충전 인프라 시스템 설계 방식을 세계 최초로 학계에 제시하였으며, 실제 산업현장의 무선전력 버스 인프라와 반도체 OHT에 적용 가능한 설계 방법론 및 Robust Optimization, Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization 활용한 최적 설계 알고리즘을 개발하였다.