Process Mining 기법을 이용한 물류센터 입출고 프로세스 분석 및 개선 :Stocking and Releasing Process Analysis and Improvement of Logistics Warehouse Using Process Mining

김현경

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김현경 (인천대학교, 인천대학교 동북아물류대학원)

지도교수: 신광섭

발행연도: 2014

저작권: 인천대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수18

이 논문의 연구 히스토리 (4)

2014

Process Mining 기법을 이용한 물류센터 입출고 프로세스 분석 및 개선 방안 수립

김현경 , 신광섭 한국경영과학회지 2014.11 학술저널

Process Mining 기법을 이용한 자동화물류 센터 입 · 출고 프로세스 개선 방안 수립

김현경 , 신광섭 한국경영과학회 학술대회논문집 2014.05 학술대회자료

Process Mining 기법을 이용한 자동화물류 센터 입 · 출고 프로세스 개선 방안 수립

김현경 , 신광섭 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2014.05 학술대회자료

Process Mining 기법을 이용한 물류센터 입출고 프로세스 분석 및 개선

김현경 물류경영 2014.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

물류센터의 입ㆍ출고 프로세스는 크게 입고 관리, 출고 관리, 재고 관리로 이루어지며, 각 작업들은 여러 가지 하위 프로세스로 구성되어 매우 복잡하다. 그뿐만 아니라 이러한 작업들이 여러 작업자들에 의해 많은 횟수가 반복 수행되기 때문에 프로세스를 분석하고 문제점을 도출하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 논문에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용한 물류센터 입ㆍ출고 작업 프로세스 도출 및 분석 방안을 제안하였으며, 더 나아가 프로세스 마이닝과 시뮬레이션 기법의 결합을 통한 프로세스 개선 방법론을 제시하였다.
본 논문에서는 프로세스 마이닝의 개념과 기존연구를 살펴보고, 프로세스 마이닝 기법을 활용하여 물류센터의 입ㆍ출고 프로세스를 분석함으로써 사례연구를 수행하였다. 프로세스 마이닝 기법을 활용하여 창고관리시스템(WMS)에 축적된 PDA 작업 로그 데이터를 분석함으로써 현실을 반영한 프로세스 모델을 도출하고 이를 공식(초기에 계획된) 프로세스 모델과 비교분석 하였으며, 다양한 프로세스 마이닝 분석 툴을 활용하여 작업자별, 시간대별 작업 할당 분석, 작업자의 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 또 프로세스 마이닝 결과를 기반으로 시뮬레이션 모델을 생성하고, 시뮬레이션을 수행함으로써 프로세스 개선 방안을 제시하였다.
본 논문은 ‘물류센터 프로세스 분석을 위한 프로세스 마이닝 프레임워크’를 제시하고, ‘프로세스 마이닝 기법과 시뮬레이션 기법의 결합’의 유용성을 증명하였다는 점에서 의의가 있다.

제1장. 서론 1
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 연구의 내용 및 범위 3
제2장. 기존연구의 고찰 5
1. 프로세스 마이닝 개요 5
2. 기존연구의 고찰 8
제3장. 물류센터 프로세스 분석을 위한 프로세스 마이닝 방법론 15
1. 프로세스 마이닝 프레임워크 15
2. 각 단계별 세부 수행 내용 17
제4장. 프로세스 마이닝을 활용한 물류센터 입ㆍ출고 프로세스 분석 (사례연구) 20
1. 연구대상 개요 20
2. 사용 로그 데이터 개요 23
3. 프로세스 모델의 발견 27
4. 작업 할당 분석 37
5. 작업자의 Social Network 분석 43
6. 프로세스 마이닝 분석 결과 46
제5장. 시뮬레이션 기법과의 결합을 통한 개선방안 제시 47
1. 시뮬레이션 모델 설계 49
2. 시뮬레이션 결과 및 해석 54
제6장. 결 론 56
1. 연구결과 요약 및 시사점 56
2. 한계점 및 향후 연구 방향 58
참고문헌 59
63

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (4)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)