AI 배차로 운송비 36% 절감! 대형 유제품 기업의 물류 경로 최적화 성공 사례

들어가며: 물류비 상승 시대, AI 배차 시스템이 답이다

​물류업계는 지금 큰 변화의 시기를 맞고 있습니다. 유가 상승, 인건비 증가, 그리고 늘어나는 배송 수요까지. 물류 담당자라면 누구나 "어떻게 하면 운송비를 줄일 수 있을까?"라는 고민에 빠져 있을 것입니다.

​특히 전국 단위로 제품을 배송하는 기업이라면, 노선 하나하나가 모두 비용과 직결됩니다. 비효율적인 배차로 인해 발생하는 낭비는 단순히 연료비만의 문제가 아닙니다. 불필요한 차량 투입, 기사의 인건비, 차량 유지비와 감가 상각비까지 모든 것이 눈덩이처럼 불어나죠.

​그렇다면 실제로 AI 배차 시스템을 통해 대폭적인 비용 절감을 이뤄낸 기업이 있을까요? 오늘은 스마트 배차 알고리즘을 통해 물류자동화와 놀라운 성과를 거둔 한 유제품 기업의 생생한 사례를 소개해드리겠습니다.

급성장하는 유제품 기업의 물동량 고민

이번 사례의 주인공은 국내 대표 유제품 기업 A사입니다. A사는 우유, 발효제품, 유기농 제품 등 다양한 유가공 제품을 생산하며, 최근에는 외식, 조리식품, 식자재 유통까지 사업 영역을 확장하고 있는 성장 기업입니다.

A사의 고민은 바로 여기서 시작되었습니다. 꾸준한 성장세를 보이며 매출이 확대되는 것은 좋았지만, 그에 따라 물류 운영의 복잡성도 함께 증가했던 것이죠.

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A사가 직면한 주요 문제점들:

✅차량 톤수별 분리 운영: 여러 톤 수의 차량을 별도로 관리하면서 발생하는 비효율

✅임시방편식 노선 확장: 사업이 커질 때마다 그때그때 노선을 추가하는 방식

✅최적화 타이밍 놓침: 더 확장되기 전에 노선을 정리해야 한다는 부담감

✅차량 진입 제약: 일부 지역의 차량 톤수 제한 조건 미 고려

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문제 진단: 비효율적인 수기 배차 시스템

위밋모빌리티의 영업팀과 제품팀은 A사의 물류센터에 방문하여 기존 배차 과정을 자세히 보았고, 여러 비효율 요소들이 발견되었습니다.

​1.차량별 그룹 배차의 한계

A사는 여러 톤수의 차량을 완전히 분리해서 배차를 진행하고 있었습니다. 각 차량 그룹별로 담당 지역을 나누고, 수기로 배차 계획을 세우는 방식이었죠. 언뜻 체계적으로 보이지만, 실제로는 큰 문제가 있었습니다.

예를 들어, 특정 지역에 소량 주문이 집중될 경우 작은 톤수의 차량만으로는 비효율적이지만, 큰 의 차량은 해당 지역 담당이 아니라는 이유로 투입되지 못하는 상황이 빈번했습니다.

2.적재량 기준 무시

기존에는 지역별, 차량별 배정에만 집중하고 실제 적재량은 부차적으로 고려되었습니다. 그 결과 차량 용적량을 제대로 활용하지 못하는 경우가 많았고, 이는 곧 불필요한 차량 투입으로 이어졌죠.

3. 진입 가능 차량 조건 미반영

일부 배송지의 경우 도로 여건상 특정 톤수 이상의 차량은 진입이 어려운 상황이었습니다. 하지만 기존 시스템에서는 이런 조건들이 체계적으로 반영되지 못해, 현장에서 임기응변으로 처리해야 하는 경우가 잦았습니다.

이런 문제들이 누적되면서 A사는 실제 필요량보다 훨씬 많은 차량을 운영해야 하는 상황에 놓여 있었습니다.

솔루션 적용: AI 배차 시스템 PoC 진행

문제점들이 명확해진 만큼, 이제 해결책을 찾을 차례였습니다. 이를 위해 위밋모빌리티의 고객 문제 해결 프로세스인 루티 애널리틱스(ROOUTY Analytics)를 통해 AI 배차 시스템 PoC(Proof of Concept)를 진행하기로 결정했습니다.

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(1) PoC 진행 목적:

• 스마트 배차 알고리즘을 통한 현재 노선의 최적화 가능성 검증

• AI 기반 경로 최적화를 통한 운영 효율화로 사업 확장 준비

• 데이터 기반의 객관적인 개선 방안 도출

(2) 수집된 데이터 현황: A사에서 받은 주문 데이터 차량 정보를 분석 대상으로 삼았습니다. 수집된 데이터에는 기본적인 주문 데이터 외에 차량 진입 톤수, 차량 용적량 등이 포함되었습니다.

(3) 시나리오 설계: 실제 현장의 제약 조건을 최대한 반영하여 두 가지 주요 시나리오를 설계했습니다.

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(시나리오 1: 기존 그룹 유지형)

• 차량 톤수별 기존 그룹 구분을 유지

• 각 그룹 내에서 배차 효율화 진행

• 점진적 개선을 통한 안정적 전환

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(시나리오 2: 통합 최적화형)

• 차량 그룹 구분 없이 통합 배차

• 적재량을 최우선으로 고려한 배차

• 최대 효율화 추구

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모든 시나리오에서 차량 진입 가능 조건, 권역별 특성, 물류센터 출발/복귀 등 현실적 제약 사항들을 빠짐없이 반영했습니다. 특히 AI 배차 알고리즘이 이러한 복잡한 조건들을 동시에 고려하여 최적해를 도출하는 것이 핵심이었습니다.

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놀라운 결과: 차량 25% 감축, 운송비 대폭 절감

전체 성과 요약:

• 기존 차량 운영: 총 73대 (여러 톤수의 차량 혼재)

• 최적화 후: 총 27대 (운영 톤수 종류 감소)

• 감차율: 약 63% (46대 감소)

• 운송비 절감: 추정 36% 이상

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특히 주목할 점은 용적량을 높이는 방향으로 최적화하면서도, 차량 진입 가능 톤수 조건을 모두 만족시켰다는 것입니다. 오히려 작은 톤수의 차량의 비중을 높임으로써 접근성 제약을 해결하면서도 효율성을 달성한 것이죠.

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왜 이런 결과가 가능했을까요?

1. 정확한 적재량 계산: 기존에는 대략적으로 진행되던 적재량 계산을 AI 배차 시스템이 정밀하게 수행

2. 최적 경로 탐색: 스마트 배차 알고리즘을 통한 최단거리, 최소시간 경로 도출

3. 제약조건 동시 고려: 차량 용량, 진입 조건, 배송 시간 등을 AI 배차가 종합적으로 고려

4. 실시간 최적화: 주문 패턴 변화에 따른 동적 배차 조정

성공 요인 분석: 왜 AI 배차 시스템 프로젝트가 성공했을까?

A사의 스마트 배차 최적화 프로젝트가 이렇게 큰 성과를 거둘 수 있었던 배경에는 몇 가지 핵심 성공 요인이 있었습니다.

1.정확한 현황 파악과 데이터 기반 접근

무엇보다 A사가 자신들의 문제점을 명확히 인식하고 있었던 점이 중요했습니다. "뭔가 비효율적이다"는 막연한 감각이 아니라, 구체적으로 어떤 부분에서 낭비가 발생하는지 파악하고 있었죠.또한 상세한 주문 데이터와 차량의 정보를 체계적으로 정리해서 제공했습니다. AI 배차 시스템은 정확한 데이터가 있어야 정확한 분석과 최적화가 가능한 법이니까요.

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2.현실적 제약 조건의 철저한 반영

이론적으로만 완벽한 최적화는 현실에서 적용하기 어렵습니다. A사 프로젝트에서는 차량 진입 가능 톤수, 고객별 특수 요구사항, 지역별 배송 특성 등 현실적 제약사항들을 빠짐없이 반영했습니다.특히 일부 지역의 차량 진입 제한 조건을 고려해서 특정 톤수의 차량 비중을 높인 것은, 단순한 비용 절감을 넘어서 실제 운영 가능성까지 고려한 현명한 판단이었습니다.

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3.단계적 접근을 통한 리스크 최소화

갑작스러운 변화는 현장의 혼란을 야기할 수 있습니다. 이 프로젝트에서는 기존 그룹을 유지하면서 최적화하는 시나리오와 완전 통합 시나리오를 모두 검토해서, A사가 자신들의 상황에 맞는 접근법을 선택할 수 있도록 했습니다.

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4.명확한 성과 지표와 측정 가능한 결과

"효율성이 개선되었다"는 추상적 표현이 아니라, 차량 수 감소, 감차율, 비용 절감 등 구체적이고 측정 가능한 지표로 성과를 제시했습니다. 이는 경영진의 의사결정은 물론 현장 직원들의 납득과 협조를 얻는 데도 큰 도움이 되었습니다.

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마무리: 당신의 물류 운영도 AI 배차로 최적화할 수 있습니다

A사의 사례는 많은 물류 담당자들에게 시사하는 바가 큽니다. "우리 회사 상황은 달라서 AI 배차 시스템 적용이 어려울 것"이라고 생각하실 수도 있지만, 사실 A사도 처음에는 비슷한 우려를 가지고 있었습니다.

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AI 배차 시스템 도입을 고려할 때 체크포인트:

• 데이터 준비상태: 주문 정보, 차량 정보, 고객 정보가 체계적으로 관리되고 있는가?

• 현재 비효율성 정도: 수기 배차, 경험 의존적 운영 등 스마트 배차로 개선할 여지가 있는가?

• 성장 계획: 향후 물량 증가나 지역 확장 계획이 있는가?

• 변화 수용성: 조직이 AI 배차 시스템 도입에 열려있는가?

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이 중 하나라도 해당된다면, AI 배차를 통한 운영 효율화를 진지하게 검토해볼 만합니다.

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물류 효율화를 위한 실행 가이드:

1. 현황 점검부터: 먼저 현재 배차 운영 상황을 객관적으로 파악하세요

2. 작은 것부터 시작: 전체를 한 번에 바꾸려 하지 말고 파일럿 형태로 AI 배차 시스템을 시작하세요

3. 데이터 중심 사고: 감이나 경험보다는 데이터에 기반한 배차 의사결정을 하세요

4. 지속적 개선: 한 번 최적화로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 스마트 배차 시스템을 개선해나가세요

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물류업계의 경쟁이 치열해지는 지금, A사처럼 선제적으로 AI 배차 시스템 도입을 통한 운영 효율화에 나서는 기업들이 장기적 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

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여러분의 물류 운영에도 분명 AI 배차로 개선할 부분이 있을 것입니다. 작은 변화라도 시작해보세요. A사의 36% 비용 절감만큼은 아니더라도, 분명 의미 있는 개선 효과를 경험하실 수 있을 것입니다. 우리 기업의 물류 문제를 진단 받으시고 싶다면 아래 링크를 통해 문의를 남겨주세요.