AI물류 도입 후 배차 최적화로 필요 차량을 절반으로 만든 커피 프렌차이즈

오늘은 국내 주요 프랜차이즈커피 브랜드의 컨설팅 후
필요 차량을 절반으로 감축한 사례를 들고 왔어요!

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전국에 수백 개 매장을 운영 중인 해당 브랜드는, ‘더 나은 커피유통 효율화’를 위해 루티와 함께 커피납품 경로 최적화 프로젝트를 진행했습니다. 해당 브랜드는 매일 새벽, 전국 각지 매장으로 신선한 재료를 배송하고 있습니다. 배송 품목은 커피 원두, 음료 베이스, 베이커리류, 스낵, 머천다이징(MD) 등으로 구성돼 있고, 다양한 온도 조건이 요구되는 복합물류로 운영하고 있어요.

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그렇기 때문에 ‘배송 효율화’는 단순히 물류비를 아끼는 차원을 넘어서, 품질을 보장하면서도 운영 리스크를 줄이는 전략적 선택이 되어야 했습니다.

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루티는 이 과제를 해결하기 위해 AI 기반 스마트모빌리티 기술을 적용한 경로최적화 실험을 함께 진행했습니다. 그 실험의 전 과정과 결과를 지금 바로 공유합니다.

1. 문제 정의 - 물류 구조와 과제

해당 브랜드는 전문 3PL 업체에 커피유통 물류를 위탁하고 있어요.

배송비는 연 단위로 고정 계약된 구조라, 실제 운송량이나 투입 차량 수에 관계없이 같은 비용이 들어가는 셈이죠.

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운영 리스크를 최소화 할 수 있도록 배차관리의 효율화와 드라이버 간 업무 균형도 중요한 과제였어요.

또한 아침 개점 시간에 맞춰야 하는 커피 프랜차이즈 특성상, 배송이 새벽 시간대에 정확히 끝나야 한다는 조건도 있었죠.

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1. 더 적은 차량으로 배송이 가능한가?

2. 기사님들 업무시간을 균등하게 배분할 수 있을까?

3. 모든 커피납품이 오전 5시 이전에 끝날 수 있도록 경로를 설계할 수 있을까?

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2. 🧾 실험을 위한 조건 정리

실험을 위해 고객사에서 실제 커피유통 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 진행했어요.

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• 데이터 기간: 특정 주간 3일간의 주문 데이터

• 주문 수: 약 5,000건

• 차량 수: 최대 65대

• 업무 시작 시간: 오후 10시

• 모든 차량은 물류센터에서 출발해 귀가하는 구조

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루티는 아래와 같은 4가지 배차관리 시나리오를 설정하고 비교 분석했습니다.

3. 🔍 실험 시나리오

각 시나리오는 서로 다른 물류 전략을 실험해보는 방식이었고

이를 통해 실제 운영상 어떤 구조가 효율성과 안정성을 동시에 만족시킬 수 있는지 검토했습니다.

4. 🔍 시뮬레이션 결과

TimeWindow 설정 결과 PoC 출처: 위밋모빌리티

🚨 특히 주목할 점은

기존 대비 약 28명의 드라이버를 줄이면서도 전체 업무가 문제없이 완료했어요.

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이는 단순히 “차량 수를 줄였다”가 아니라, 경로를 새롭게 설계하고, 기사님의 피로도와 수당까지 고려한 스마트한 배차관리 시스템이 적용되었기 때문이에요.

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5.💡루티가 발견한 포인트

이번 PoC를 통해 얻은 인사이트는 명확했어요.

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• ✅ 기사님들의 업무시간을 공평하게 나누면 운영 리스크가 줄어듭니다.

• ✅ 오전 5시 마감 조건을 적용해도 효율적인 경로 설계가 가능합니다.

• ✅ 차량 수를 줄이면서도 커피유통 품질을 유지할 수 있습니다.

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기존에는 단순히 과거 배송 데이터를 기반으로 기사 경험에 의존한 배차가 대부분이었다면, 루티는 실제 조건과 제한을 입력하면 자동으로 최적의 배차 계획을 제시할 수 있어요.

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한마디로, 비용 효율과 운영 안정성의 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다는 가능성이 입증된 거죠.

6. 정리하며

배차만 바꿨을 뿐인데 이렇게 달라진다고?”

처음엔 반신반의했던 물류 담당자분들도 실제 결과를 보고 크게 만족하셨어요.

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식자재 납품, 의약품 배송처럼 정확한 시간과 품질 관리가 중요한 물류 업무는

이제 감각에 의존하는 것이 아니라 AI 물류를 통해 정교한 물류 최적화가 중요합니다.

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📩 루티가 궁금하신 분들은 언제든 문의 주세요.