프로젝트 소개

입출고 자동화시스템을 구현하여 물류 작업 효율성을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 입고 과정에서는 빈 선반을 탐색하고 최단 거리의 선반을 찾아 새로운 물품을 배치합니다. 출고 과정에서는 요청된 물품이 있는 선반을 탐색하고 작업 가능한 출고 담당자와 선반의 위치를 조정하여 최적 경로를 계획합니다.

개발 기간

• 2023.07 ~2023.12

개발환경

• Version : Java 11
• IDE : IntelliJ
• Framework : SpringBoot 2.7.16
• ORM : Spring-Data-JPA

기술 스택

• Server : AWS EC2
• DataBase : MySQL, Redis
• Message Queue: Kafka
• Library: Spring-cloud, Spring Kafka Lombok, Spring-security, JWT, Modelmapper, validation
• Infra: AWS S3, AWS codedeploy, Github Action, Docker

아키텍처

ERD

주요기능

1. 입고/출고 자동화

   • 입고 시

     • 빈 선반 탐색 (새로운 물건이 들어갈 수 있는 장소가 있는지)
     • 로봇 위치 및 선반 위치 탐지 후 최단 거리의 선반 조회

   • 출고 시

     • 요청된 물품이 들어있는 선반 중 입고 시간이 빠른 순서로 3배수로 후보군 탐색

     • 작업 가능한 출고 담당자와 후보 선반의 위치를 좌표로 정렬

     • 최단 거리의 선반 찾기

2. AGV(Automated Guided Vehicle) 운용

   • 로봇

     • ESP8266 모듈과 Arduino UNO, 적외선 센서와 DC모터로 구성

     • webSocket통신을 통해 서버와 정보 교환

     • 현재위치, 배터리 상태, 이동중인 선반 Id를 전송

   • 서버

     • webSocket통신을 통해 서버와 정보 교환

     • 계획된 경로 전송

     • 변경된 로봇 정보를 redis에 저장

3. 로봇 경로 계획

   • Kafka를 사용해 주문 서비스에서 주문 정보 받기

   • DFS로 최단거리인 경로들 탐색

   • Redis에 저장된 각 경로에 쓰이는 그래프들의 진입 불가 시간조회

   • 마지막 경로에서 부터 진입 불가 시간을 보고 이전 경로에 진입 할수 없는 시간 갱신 반복

   • 결론적으로 로봇이 출발할수없는 시간들을 찾아 가장 빨리 출발할수 있는 시간 찾기

   • 각 최단경로중 가장 빨리 출발할 수 있는 경로 선택

   • worker-service로 로봇이 도착하는 턴과 물건 정보들을 Kafka로 전송

4. 주문/재고 처리

   • Read Through 캐시 전략 사용

   • Redis에 해당 상품의 재고 변화가 생기면 Redis에 해당 키가 있는 지 확인

   • 없다면 DB에서 데이터 조회후 캐싱

   • 스케줄러를 통해 DB에 변화량 일괄처리 캐시 제거

5. 입고/출고 담당자 처리

   • 작업라인의 상태를 문자열로 레디스에 캐싱

   • spin-lock을 구현해 동시성 문제해결

   • Redis의 scored sorted set을 사용해 할당된 작업 처리 시간 순서대로처리

   • 주문을 처리하면 Kafka를 통해 order-service로 끝낸 주문 정보를 전달해 로직처리