SimPL-Lab은 생산 및 물류 시스템의 효율성과 생산성을 극대화하기 위해 대규모 시뮬레이션 모델과 최적화 기법을 개발하고 있습니다. 본 연구실은 복잡한 생산 및 물류 환경에서 발생하는 다양한 변수와 불확실성을 반영한 시뮬레이션 모델을 구축하여, 실제 산업 현장에서의 의사결정 지원을 목표로 하고 있습니다. 이를 위해 이산사건 시뮬레이션, 몬테카를로 시뮬레이션, 확률적 모델링 등 다양한 시뮬레이션 기법을 활용하며, 대규모 데이터와 연계된 실험 설계를 통해 현실적인 운영 시나리오를 구현합니다. 특히, 시뮬레이션 최적화(Simulation Optimization)는 본 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나로, 시뮬레이션 결과를 기반으로 한 최적의 운영 정책 및 전략을 도출합니다. 이를 위해 유전 알고리즘, 베이지안 최적화, 메타휴리스틱 등 다양한 최적화 기법을 적용하여, 생산라인 스케줄링, 자원배분, 물류센터 운영, 반도체 및 디스플레이 제조 공정 등에서의 실질적인 성능 개선을 이끌어내고 있습니다. 또한, 대규모 시뮬레이션의 연산 비용을 절감하기 위한 대체모델(surrogate model) 기반의 시뮬레이션 최적화 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 연구는 물류센터, 항만터미널, 반도체 및 디스플레이 팹, 자동차 조립라인 등 다양한 산업 현장에 적용되고 있으며, 실제 기업 및 연구기관과의 산학협력을 통해 현장 문제 해결에 기여하고 있습니다. SimPL-Lab의 시뮬레이션 및 최적화 연구는 산업공학 분야의 이론적 발전뿐만 아니라, 스마트 제조 및 스마트 물류 시스템 구축을 위한 실질적 솔루션 제공에 중점을 두고 있습니다.

SimPL-Lab은 스마트 물류 및 자동화 물류 시스템에서의 자가조직 운영(self-organizing operations)과 인공지능(AI) 기반 의사결정 지원 기술을 연구합니다. 자가조직 운영은 복잡하고 동적인 물류 환경에서 시스템이 스스로 균형을 맞추고 효율적으로 운영될 수 있도록 하는 핵심 개념으로, 본 연구실은 이를 위해 실시간 데이터 분석, 분산 의사결정, 협업 알고리즘 등을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 물류센터 내 작업자 스케줄링, 자동화 창고의 자재 이송, 컨테이너 터미널의 장비 협업 등에서 자가조직적 운영 전략을 적용하여 운영 효율을 극대화하고 있습니다. 또한, SimPL-Lab은 머신러닝 및 베이지안 최적화와 같은 인공지능 기법을 시뮬레이션 모델과 결합하여, 대규모 시스템의 운영 정책을 자동으로 탐색하고 최적화하는 연구를 수행합니다. 예를 들어, 반도체 팹의 차량 대기 정책, 창고의 저장 위치 재배치, 주문 피킹 시스템의 작업자 배치 등에서 인공지능 기반의 시뮬레이션 최적화 기법을 적용하여, 기존의 휴리스틱이나 경험적 방법보다 뛰어난 성능을 달성하고 있습니다. 이러한 연구는 데이터 기반의 의사결정 체계 구축과 운영 자동화에 크게 기여하고 있습니다. 스마트 물류 및 자동화 시스템 연구는 4차 산업혁명 시대의 핵심 인프라로서, SimPL-Lab은 실제 산업 현장과의 협력 프로젝트를 통해 연구 결과를 실증하고 있습니다. 이를 통해 물류·생산 현장의 디지털 트윈, 자율주행 물류로봇, 고속 자동화 시스템 등 첨단 기술의 실용화와 산업 경쟁력 강화에 앞장서고 있습니다.