'그 거대한 창고 안에서 무슨 일이 일어날까?' 주제 테드 강의 번역(믹 마운트즈, Mick Mountz)

'그 거대한 창고 안에서 무슨 일이 일어날까?' 주제 테드 강의

I want to talk to you about, or share with you, a breakthrough new approach for managing items of inventory inside of a warehouse. We're talking about a pick, pack and ship setting here.

 

So as a hint, this solution involves hundreds of mobile robots, sometimes thousands of mobile robots, moving around a warehouse. And I'll get to the solution. But for a moment, just think about the last time that you ordered something online. You were sitting on your couch and you decided that you absolutely had to have this red t-shirt. So — click! — you put it into your shopping cart. And then you decided that green pair of pants looks pretty good too — click! And maybe a blue pair of shoes — click! So at this point you've assembled your order. You didn't stop to think for a moment that that might not be a great outfit. But you hit "submit order." And two days later, this package shows up on your doorstep. And you open the box and you're like, wow, there's my goo.

 

Did you ever stop to think about how those items of inventory actually found their way inside that box in the warehouse? So I'm here to tell you it's that guy right there. So deep in the middle of that picture, you see a classic pick-pack worker in a distribution or order fulfillments setting. Classically these pick workers will spend 60 or 70 percent of their day wandering around the warehouse. They'll often walk as much as 5 or 10 miles in pursuit of those items of inventory. Not only is this an unproductive way to fill orders, it also turns out to be an unfulfilling way to fill orders.

 

So let me tell you where I first bumped into this problem. I was out in the Bay area in '99, 2000, the dot com boom. I worked for a fabulously spectacular flame-out called Webvan. This company raised hundreds of millions of dollars with the notion that we will deliver grocery orders online. And it really came down to the fact that we couldn't do it cost effectively. Turns out e-commerce was something that was very hard and very costly. In this particular instance we were trying to assemble 30 items of inventory into a few totes, onto a van to deliver to the home. And when you think about it, it was costing us 30 dollars. Imagine, we had an 89¢ can of soup that was costing us one dollar to pick and pack into that tote. And that's before we actually tried to deliver it to the home.

 

So long story short, during my one year at Webvan, what I realized by talking to all the material-handling providers was that there was no solution designed specifically to solve each base picking. Red item, green, blue, getting those three things in a box. So we said, there's just got to be a better way to do this. Existing material handling was set up to pump pallets and cases of goo to retail stores.

 

Of course Webvan went out of business, and about a year and a half later, I was still noodling on this problem. It was still nagging at me. And I started thinking about it again. And I said, let me just focus briefly on what I wanted as a pick worker, or my vision for how it should work. I said, let's focus on the problem. I have an order here and what I want to do is I want to put red, green and blue in this box right here. What I need is a system where I put out my hand and — poof! — the product shows up and I pack it into the order, and now we're thinking, this would be a very operator-centric approach to solving the problem. This is what I need. What technology is available to solve this problem? But as you can see, orders can come and go, products can come and go. It allows us to focus on making the pick worker the center of the problem, and providing them the tools to make them as productive as possible.

 

So how did I arrive at this notion? Well, actually it came from a brainstorming exercise, probably a technique that many of you use, It's this notion of testing your ideas. Take a blank sheet, of course, but then test your ideas at the limits — infinity, zero. In this particular case, we challenged ourselves with the idea: What if we had to build a distribution center in China, where it's a very, very low-cost market? And say, labor is cheap, land is cheap. And we said specifically, "What if it was zero dollars an hour for direct labor and we could build a million- square-foot distribution center?" So naturally that led to ideas that said, "Let's put lots of people in the warehouse." And I said, "Hold on, zero dollars per hour, what I would do is 'hire' 10,000 workers to come to the warehouse every morning at 8 a.m., walk into the warehouse and pick up one item of inventory and then just stand there. So you hold Captain Crunch, you hold the Mountain Dew, you hold the Diet Coke. If I need it, I'll call you, otherwise just stand there. But when I need Diet Coke and I call it, you guys talk amongst yourselves. Diet Coke walks up to the front — pick it, put it in the tote, away it goes." Wow, what if the products could walk and talk on their own? That's a very interesting, very powerful way that we could potentially organize this warehouse.

 

So of course, labor isn't free, on that practical versus awesome spectrum. So we said mobile shelving — We'll put them on mobile shelving. We'll use mobile robots and we'll move the inventory around. And so we got underway on that and then I'm sitting on my couch in 2008. Did any of you see the Beijing Olympics, the opening ceremonies? I about fell out of my couch when I saw this. I'm like, that was the idea! (Laughter and Applause) We'll put thousands of people on the warehouse floor, the stadium floor. But interestingly enough, this actually relates to the idea in that these guys were creating some incredibly powerful, impressive digital art, all without computers, I'm told, it was all peer-to-peer coordination and communication. You stand up, I'll squat down. And they made some fabulous art. It speaks to the power of emergence in systems when you let things start to talk with each other. So that was a little bit of the journey.

 

So of course, now what became the practical reality of this idea? Here is a warehouse. It's a pick, pack and ship center that has about 10,000 different SKUs. We'll call them red pens, green pens, yellow Post-It Notes. We send the little orange robots out to pick up the blue shelving pods. And we deliver them to the side of the building. So all the pick workers now get to stay on the perimeter. And the game here is to pick up the shelves, take them down the highway and deliver them straight to the pick worker. This pick worker's life is completely different. Rather than wandering around the warehouse, she gets to stay still in a pick station like this and every product in the building can now come to her.

 

So the process is very productive. Reach in, pick an item, scan the bar code, pack it out. By the time you turn around, there's another product there ready to be picked and packed. So what we've done is take out all of the non-value added walking, searching, wasting, waited time, and we've developed a very high-fidelity way to pick these orders, where you point at it with a laser, scan the UPC barcode, and then indicate with a light which box it needs to go into. So more productive, more accurate and, it turns out, it's a more interesting office environment for these pick workers. They actually complete the whole order. So they do red, green and blue, not just a part of the order. And they feel a little bit more in control of their environment.

 

So the side effects of this approach are what really surprised us. We knew it was going to be more productive. But we didn't realize just how pervasive this way of thinking extended to other functions in the warehouse. But what effectively this approach is doing inside of the DC is turning it into a massively parallel processing engine. So this is again a cross-fertilization of ideas. Here's a warehouse and we're thinking about parallel processing supercomputer architectures. The notion here is that you have 10 workers on the right side of the screen that are now all independent autonomous pick workers. If the worker in station three decides to leave and go to the bathroom, it has no impact on the productivity of the other nine workers. Contrast that, for a moment, with the traditional method of using a conveyor. When one person passes the order to you, you put something in and pass it downstream. Everyone has to be in place for that serial process to work. This becomes a more robust way to think about the warehouse.

 

And then underneath the hoods gets interesting in that we're tracking the popularity of the products. And we're using dynamic and adaptive algorithms to tune the floor of the warehouse. So what you see here potentially the week leading up to Valentine's Day. All that pink chalky candy has moved to the front of the building and is now being picked into a lot of orders in those pick stations. Come in two days after Valentine's Day, and that candy, the leftover candy, has all drifted to the back of the warehouse and is occupying the cooler zone on the thermal map there. One other side effect of this approach using the parallel processing is these things can scale to ginormous. So whether you're doing two pick stations, 20 pick stations, or 200 pick stations, the path planning algorithms and all of the inventory algorithms just work. In this example you see that the inventory has now occupied all the perimeter of the building because that's where the pick stations were. They sorted it out for themselves.

 

So I'll conclude with just one final video that shows how this comes to bear on the pick worker's actual day in the life of. So as we mentioned, the process is to move inventory along the highway and then find your way into these pick stations. And our software in the background understands what's going on in each station, we direct the pods across the highway and we're attempting to get into a queuing system to present the work to the pick worker. What's interesting is we can even adapt the speed of the pick workers. The faster pickers get more pods and the slower pickers get few. But this pick worker now is literally having that experience that we described before. She puts out her hand. The product jumps into it. Or she has to reach in and get it. She scans it and she puts it in the bucket. And all of the rest of the technology is kind of behind the scenes. So she gets to now focus on the picking and packing portion of her job. Never has any idle time, never has to leave her mat. And actually we think not only a more productive and more accurate way to fill orders. We think it's a more fulfilling way to fill orders.

 

The reason we can say that, though, is that workers in a lot of these buildings now compete for the privilege of working in the Kiva zone that day. And sometimes we'll catch them on testimonial videos saying such things as, they have more energy after the day to play with their grandchildren, or in one case a guy said, "the Kiva zone is so stress-free that I've actually stopped taking my blood pressure medication." That was at a pharmaceutical distributor, so they told us not to use that video.

 

So what I wanted to leave you with today is the notion that when you let things start to think and walk and talk on their own, interesting processes and productivities can emerge. And now I think next time you go to your front step and pick up that box that you just ordered online, you break it open and the goo is in there, you'll have some wonderment as to whether a robot assisted in the picking and packing of that order.

 

Thank you.

 

'그 거대한 창고 안에서 무슨 일이 일어날까?' 주제 테드 강의 번역

창고 내 재고 관리를 위한 획기적인 새로운 접근법에 대해 이야기하거나 공유하고자 합니다. 우리는 여기서 픽업, 포장, 선박 설정에 대해 이야기하고 있습니다.

 

그래서 힌트로, 이 해결책은 수백 대의 이동식 로봇, 때로는 수천 대의 이동식 로봇들이 창고 주변을 이동하는 것을 포함합니다. 제가 해결 방법을 찾겠습니다. 하지만 잠시 동안, 온라인으로 무언가를 주문했던 마지막 때를 생각해보세요. 소파에 앉아있다가 이 빨간 티셔츠를 꼭 입어야겠다고 결정했어 클릭! — 당신은 그것을 쇼핑 카트에 넣는다. 그리고 녹색 바지도 꽤 잘 어울린다고 결정하셨죠 - 찰칵! 그리고 아마 파란색 신발도 한 켤레. 찰칵! 그럼 이제 주문을 완료하셨군요. 당신은 한순간도 그 옷이 좋지 않을지도 모른다는 생각을 멈추지 않았습니다. 하지만 "제출 명령"을 눌렀잖아요 이틀 후에 이 소포가 당신 집 문 앞에 나타났어요 상자를 열고는 이렇게 말하겠죠, "와, 저기 내 구미가 있네요."

 

재고품들이 어떻게 창고에 있는 저 상자 안에서 발견됐는지 생각해본 적 있어? 그래서 내가 여기 온 건 바로 그 남자야 그림 가운데 깊숙한 곳에 분포 또는 주문 이행 설정의 전형적인 픽업 팩 작업자가 있습니다. 전통적으로 이 선발된 노동자들은 하루 중 60~70%를 창고 주변을 배회하며 보낸다. 그들은 종종 그 재고품들을 찾기 위해 5~10마일을 걷습니다. 이것은 주문을 채우는 비생산적인 방법일 뿐만 아니라 주문을 채우는 비생산적인 방법인 것으로 드러났습니다.

 

그래서 제가 이 문제에 처음 부딪힌 곳을 말씀드리겠습니다. 2000년 닷컴 붐 때 베이 지역에 갔었어요 난 웹반이라는 멋진 불꽃놀이를 위해 일했어 이 회사는 온라인으로 식료품 주문을 배달한다는 생각으로 수억 달러를 모금했습니다. 결국 비용 효율적으로 할 수 없게 되었습니다. 알고 보니 전자상거래는 매우 힘들고 비용이 많이 드는 것이었다. 이 경우에 우리는 30개의 재고를 몇 개의 토트로 조립하여 집으로 배달하기 위해 밴에 실으려고 했습니다. 그리고 생각해보면 30달러가 들었어요. 상상해보세요, 89센트짜리 수프 캔을 먹었는데, 그 캔에 1달러가 들었죠 그 토트를 따서 포장하는 데요 그리고 그건 우리가 실제로 집으로 배달하려고 시도하기 전의 일입니다.

 

간단히 말해서, 제가 웹반에서 1년간 일하면서 깨달은 것은 모든 자재 취급 업체들과 이야기하면서 각각의 베이스 픽업을 해결하기 위해 특별히 설계된 솔루션이 없다는 것이었습니다. 빨간색, 초록색, 파란색 세 가지를 한 박스에 담았습니다. 그래서 우린 더 나은 방법이 있을 거라고 말했지 기존의 자재 취급은 팔레트와 끈적끈적한 케이스를 소매점에 펌핑하기 위해 설치되었다.

 

물론 웹밴은 사업을 접었고, 약 1년 반이 지난 후에도 저는 여전히 이 문제를 해결하고 있었습니다. 아직도 잔소리만 하고 있었어요. 그리고 나는 다시 그것에 대해 생각하기 시작했다. 그래서 저는 간단하게 제가 원하는 것에 초점을 맞추거나 어떻게 작동해야 하는지에 대한 제 비전에 초점을 맞추자고 말했습니다. 난 그 문제에 집중하자고 말했다. 여기 주문이 있는데 제가 하고 싶은 것은 바로 여기 이 박스에 빨간색, 초록색, 파란색을 넣고 싶어요. 내가 필요한 건 손을 뻗는 시스템이야 그리고.. 팡! — 제품이 나타나고 주문에 따라 포장을 했습니다. 그리고 이제 우리는 이것이 문제를 해결하기 위한 매우 운영자 중심의 접근 방식이 될 것이라고 생각합니다. 이것이 내가 필요한 것이다 이 문제를 해결하기 위해 어떤 기술을 이용할 수 있나요? 하지만 보시다시피, 주문은 오고 갈 수 있고, 상품은 오고 갈 수 있습니다. 그것은 우리가 선발된 근로자를 문제의 중심으로 만들고, 그들에게 가능한 한 생산적으로 만들 수 있는 도구를 제공하는데 집중할 수 있게 해줍니다.

 

그럼 제가 어떻게 이런 생각을 하게 되었을까요? 음, 사실 이것은 브레인스토밍 연습에서 비롯되었습니다. 아마도 여러분 중 많은 사람들이 사용하는 기술입니다. 아이디어를 테스트하는 개념입니다. 물론 백지 한 장을 가져가세요. 하지만 여러분의 아이디어를 무한, 영(0) 한계에서 시험해보세요. 이 특별한 경우에 우리는 다음과 같은 아이디어로 도전했다. 만약 중국에 물류센터를 지어야 한다면 어떨까요? 매우 저렴한 시장이죠. 그리고 노동력은 싸고 땅은 싸다고 하자. 그리고 우리는 구체적으로 "직접 노동력을 위해 시간당 0달러를 쓰고 백만 평방 피트의 물류 센터를 지을 수 있다면 어떨까요?"라고 말했습니다. 그래서 자연스럽게 "창고에 많은 사람을 넣자"는 아이디어가 떠올랐습니다. 그래서 제가 말했죠. "잠깐, 시간당 0달러입니다. 저는 10,000명의 노동자를 고용해서 매일 아침 8시에 창고로 와서 창고로 걸어가서 재고품 하나를 챙기고 거기에 서있으면 됩니다. 그러니까 캡틴 크런치, 마운틴 듀, 다이어트 콜라도 들고 필요하면 부를게, 아니면 그냥 거기 서 있어. 하지만 다이어트 콜라가 필요할 때 둘이서 얘기해요 다이어트 콜라는 앞으로 걸어와서, 그것을 토트 안에 넣고, 사라집니다." 와우, 제품이 스스로 걷고 말할 수 있다면 어떨까요?

 

우리가 잠재적으로 이 창고를 구성할 수 있는 매우 흥미롭고 강력한 방법입니다.

 

그래서 물론, 노동은 공짜가 아닙니다. 실용적인 것과 멋진 것의 차이에서 말이죠. 그래서 모바일 선반이라고 했죠. 모바일 선반에 올려놓겠습니다. 우리는 이동 로봇을 사용할 것이고 재고 이동을 할 것입니다. 그래서 우리는 그것에 대해 진행했고, 그리고 나는 2008년에 내 소파에 앉아있다. 여러분 중 베이징 올림픽, 개막식 본 사람 있나요? 이걸 보고 소파에서 떨어질 뻔했어. 저는 그게 아이디어라고 생각했어요! 수천명의 사람들을 창고 바닥과 경기장 바닥에 앉힐 거에요. 하지만 흥미롭게도, 이것은 실제로 이 사람들이 놀랍도록 강력하고 인상적인 디지털 아트를 만들어 냈다는 것과 관련이 있습니다. 컴퓨터 없이도 말이죠. 이 모든 것은 피어 투 피어(Peer-to-Peer)의 협력과 소통이었습니다. 일어나, 내가 쪼그리고 앉을게. 그리고 그들은 멋진 예술품을 만들었다. 서로 대화를 시작할 때 시스템에서의 출현의 힘을 말합니다. 여기까지가 여행의 일부였습니다.

 

그래서 물론, 이 아이디어의 실제적인 현실은 무엇이 되었을까요? 여기 창고가 있습니다. 약 10,000개의 SKU가 있는 픽, 팩, 선박 센터입니다. 빨간 펜, 녹색 펜, 노란색 포스트잇 노트라고 부르죠 우리는 작은 주황색 로봇들을 파란색 선반 팟을 가지러 보낸다. 그리고 우리는 그것들을 건물 옆으로 배달합니다. 이제 선발된 직원들은 모두 경계에 머물 수 있습니다. 여기서의 게임은 진열대를 집어서 고속도로를 따라 내려가서 일꾼에게 바로 전달하는 것입니다. 이 일꾼의 삶은 완전히 다릅니다. 창고를 헤매기보다는 이렇게 간이역에 가만히 있게 되고 건물의 모든 상품이 그녀에게 올 수 있게 된다.

 

그래서 그 과정은 매우 생산적입니다. 손을 뻗어 물건을 고르고 바코드를 스캔해서 포장해놔요 당신이 돌아설 때쯤이면, 다른 제품을 골라서 포장할 준비가 되어 있습니다. 그래서 우리가 한 일은 보행, 검색, 낭비, 대기 시간을 모두 더하는 것입니다. 그리고 이 주문을 레이저로 가리키고 UPC 바코드를 스캔한 다음 어떤 상자에 넣어야 하는지 빛으로 표시하는 매우 높은 충실도의 방법을 개발했습니다. 그래서 더 생산적이고, 더 정확하며, 더 흥미로운 사무실 환경인 것으로 드러났습니다. 그들은 실제로 전체 주문을 완료했습니다. 그래서 그들은 빨간색, 녹색, 파란색을 주문의 일부가 아니라 합니다. 그리고 그들은 환경을 조금 더 통제하고 있다고 느낍니다.

 

그래서 이 접근법의 부작용은 우리를 정말 놀라게 한 것입니다. 우리는 그것이 더 생산적일 것이라는 것을 알고 있었다. 그러나 우리는 이러한 사고방식이 창고의 다른 기능까지 어떻게 확장되는지 깨닫지 못했습니다. 하지만 DC 내부에서 이러한 접근 방식이 효과적으로 작동하는 것은 DC를 대규모 병렬 처리 엔진으로 바꾸는 것입니다. 그래서 이것은 다시 아이디어의 교차 수정입니다. 여기 창고가 있는데 병렬처리 슈퍼컴퓨터 아키텍처에 대해 생각하고 있습니다. 여기서의 개념은 화면 오른쪽에 10명의 작업자가 있다는 것입니다. 이제 모두 독립적인 선택 작업자가 되었습니다. 3번 스테이션에 있던 노동자가 퇴근하고 화장실을 가기로 결정해도 나머지 9명의 노동자의 생산성에는 아무런 영향이 없다. 컨베이어를 사용하는 전통적인 방법과 잠시 대조해 보십시오. 한 사람이 당신에게 주문을 전달하면, 당신은 무언가를 넣고 그것을 하류로 전달합니다. 그 연쇄 과정이 작동하려면 모두가 제 자리에 있어야 합니다. 이것은 창고에 대해 생각하는 더 강력한 방법이 됩니다.

 

그리고 후드 아래는 제품의 인기를 추적하고 있다는 점에서 흥미로워집니다. 또한 동적 및 적응 알고리즘을 사용하여 창고 바닥을 조정합니다. 그래서 여기 보이는 것은 발렌타인데이로 이어지는 한 주일 가능성이 있다. 분홍색 초크 사탕은 모두 건물 앞으로 옮겨졌고 지금은 그 식당들에서 많은 주문을 받고 있다. 발렌타인 데이 이틀 후에 오면 남은 사탕이 창고 뒤쪽으로 떠내려가 열 지도에서 냉각기 영역을 차지하고 있어 병렬 처리를 사용하는 이 접근법의 또 다른 부작용은 이러한 것들이 어마어마하게 커질 수 있다는 것이다. 따라서 두 개의 선택 스테이션, 20개의 선택 스테이션 또는 200개의 선택 스테이션 중 어느 것을 수행하든 경로 계획 알고리즘과 모든 인벤토리 알고리즘이 작동합니다. 이 예에서는 선택 스테이션이 있는 건물 주변을 모두 인벤토리가 차지했음을 볼 수 있습니다. 그들은 그들 스스로 그것을 해결했다.

 

그래서 저는 이것이 어떻게 픽 노동자의 실제 인생과 연관되는지를 보여주는 마지막 영상으로 마무리하겠습니다. 우리가 말했듯이, 그 과정은 고속도로를 따라 재고 목록을 옮긴 다음 이 정류장 안으로 들어가는 길을 찾는 것입니다.

 

그리고 배경에 있는 소프트웨어는 각 정거장에서 무슨 일이 일어나는지 파악하고, 고속도로를 가로질러 팟을 안내합니다. 그리고 우리는 큐잉 시스템으로 들어가 작업자에게 작업을 전달하려고 합니다. 흥미로운 것은 우리는 심지어 선발 노동자들의 속도도 맞출 수 있다는 것입니다. 더 빠른 피커들은 더 많은 꼬투리를 얻고 더 느린 피커들은 더 적게 얻습니다. 하지만 지금 이 직원은 말 그대로 우리가 전에 말했던 그런 경험을 하고 있습니다. 그녀는 손을 내밀었다. 제품이 거기에 뛰어든다. 아니면 손을 뻗어서 가져와야 해 그녀는 그것을 스캔하고 양동이에 넣는다. 그리고 나머지 기술들은 모두 뒷전입니다. 그래서 그녀는 이제 그녀의 직업에서 물건을 고르고 포장하는 부분에 집중하게 됩니다. 빈둥빈둥 놀 시간도 없고, 자리를 비울 필요도 없어. 그리고 우리는 주문을 처리하는 더 생산적이고 더 정확한 방법뿐만 아니라 우리는 그것이 주문을 처리하는 더 만족스러운 방법이라고 생각합니다.

 

하지만 우리가 그렇게 말할 수 있는 이유는 많은 건물에서 일하는 근로자들이 그 날 키바 존에서 일하는 특권을 얻기 위해 경쟁하기 때문입니다. 그리고 때때로 우리는 그들이 그들의 손주들과 놀기 위해 하루가 지난 후에 더 많은 에너지를 얻는 것을 비디오에서 포착하거나, 어떤 경우에는 한 남자가 "키바존은 너무 스트레스가 없어서 나는 실제로 혈압약을 복용하는 것을 중단했다"고 말했다. 제약 유통업체에서 찍은 영상인데 사용하지 말라고 했어요.

 

그래서 제가 오늘 여러분께 남기고 싶은 것은 여러분이 스스로 생각하고 걷고 이야기하기 시작할 때 흥미로운 과정과 생산성이 나타날 수 있다는 개념입니다. 다음번에 여러분이 현관 계단으로 가서 온라인으로 주문한 상자를 들고 깨서 열면 로봇이 그 상자를 고르고 포장하는데 도움을 주었는지에 대한 경이로움을 갖게 될 겁니다.

 

감사합니다.