이커머스 시장은 인터넷과 모바일 기술의 발전, COVID-19 팬데믹으로 인한 비대면 쇼핑 수요 증가로 급격히 성장하며 기업 간 경쟁이 심화되고 있다. 이에 따라 물류센터의 출고 프로세스를 최적화하고 물류비를 절감하는 효율적인 물류 전략의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구는 이커머스 풀필먼트 센터에서 Batch 내 상품 피킹 순서를 효율화하는 알고리즘을 개발하여 물류 프로세스의 효율성을 제고하고자 하였다. 연관성분석을 기반으로 한 알고리즘을 통해 피킹 순서를 최적화하여 물류센터의 리드타임 단축과 서비스 품질 향상을 도모하였다. 연구는 낮은 SKU 수를 가진 배치 피킹 방식을 기반으로 실험을 수행하였으며, 연구 결과는 이커머스 물류 기업이 출고 전략 수립 시 활용할 수 있는 실질적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

The e-commerce market has rapidly expanded, driven by advancements in internet and mobile technologies and the increased demand for contactless shopping during the COVID-19 pandemic, intensifying competition among businesses. This has highlighted the need for optimized logistics processes and cost-effective strategies. This study proposes an algorithm to optimize picking sequences within batches in e-commerce fulfillment centers, leveraging affinity analysis to enhance logistics efficiency. The algorithm aims to reduce lead times and improve service quality by streamlining the picking process. The study assumes a batch-picking system with low SKU volumes and conducts experiments to validate the proposed method. The findings are expected to serve as practical guidelines for e-commerce logistics companies, aiding in the development of effective outbound strategies.