물류 차량 70대 -> 63대, AI 배차로 물류비용 10% 줄인 비결

"물류비 절감, 마른 수건 짜기라고요?

아직 덜 짠 수건이 남아있다면 어쩌시겠습니까?"

물류 센터의 아침은 전쟁터입니다. 쏟아지는 주문, 한정된 차량, 그리고 복잡한 도로 상황까지.

많은 기업이 이 복잡한 퍼즐을 풀기 위해 베테랑 배차 담당자의 '감'과 '경험'에 의존합니다.

오늘 소개할 고객사 역시 그랬습니다.

지금 운행하는 70대가 우리 물량을 소화할 수 있는 물리적 한계치입니다.

- 현장 담당자 -

현장의 목소리는 단호했습니다.

하지만 AI 솔루션 도입 단 2주 만에, 그 한계는 보기 좋게 깨졌습니다.

차량 7대를 즉시 줄이고도 배송 지연 '0건'을 기록한 놀라운 이야기를 공개합니다.

1. 베테랑의 '직관' vs AI의 '데이터'

수십 년간 같은 구역을 담당한 배차 담당자의 머릿속에는 지도가 들어있습니다.

김 기사님은 A 구역이 빠르고, 이 시간대에는 B 도로가 막히니 C로 돌아가야지.

훌륭한 노하우입니다.

하지만, 사람의 직관에는 치명적인 약점이 있습니다.

바로 매일매일 급변하는 주문량과 수백, 수천 개의 변수를 동시에 계산할 수 없다는 점입니다.

결국 안전한 배송을 위해 여유 차량을 넉넉히 잡게 되고, 이는 고스란히 '고정비 낭비'로 이어지고 있었습니다.

우리는 이 지점에 질문을 던졌습니다.

"정말 70대가 최선입니까?"

2. 고정관념을 깬 '다이내믹 라우팅'

기존 방식은 '고정 권역' 시스템이었습니다.

주문이 적은 날에도 A 구역 차량은 무조건 출동해야 했고, 주문이 폭주하는 B 구역은 용차(외부 차량)를 써야 했습니다.

비효율의 극치였죠.

우리는 AI 알고리즘을 통해 '권역 파괴(Dynamic Routing)'를 시도했습니다.

• Before: 담당 구역이 정해져 있어, 옆 동네 배송지라도 내 구역이 아니면 지나침.

• After: AI가 전체 주문을 모아 그날그날 최적의 동선을 새로 그림.

마치 테트리스 블록을 빈틈없이 채워 넣듯, AI는 차량의 적재율과 이동 거리를 수학적으로 완벽하게 계산해냈습니다.

3. 결과: "이게 되네?" 숫자로 증명된 기적

AI가 제안한 배차 계획표를 받아든 담당자들은 반신반의했습니다.

하지만 실제 필드 테스트 결과, 수치는 거짓말을 하지 않았습니다.

단순히 차량 숫자만 줄어든 것이 아닙니다.

매일 아침 배차 계획을 짜느라 엑셀과 씨름하던 담당자는 이제 AI가 짠 계획을 검토하고 승인하는 '관리자'의 역할로 올라섰습니다.

야근이 사라지고, 물류의 질을 높이는 고민을 할 시간이 생긴 것입니다.

4. "70대에서 63대로... 그 구체적인 과정이 궁금하신가요?"

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짧은 블로그 글에는 A사가 겪은 구체적인 시행착오와 데이터 변화 추이를 모두 담기에 한계가 있었습니다.

AI가 어떻게 기존 베테랑 담당자의 노하우를 데이터로 학습했는지, 실제 현장 적용 시 어떤 돌발 변수가 있었고 어떻게 해결했는지... 더 깊은 이야기(Deep Dive)가 궁금하지 않으신가요?

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