AI 물류 도입으로 월 8,100만 원 절감한 세탁 서비스의 물류 최적화 실험

오늘도 물류 실무자분들께 루티 도입 후
월 8,100만 원 절감이 기대되는 세탁기업 사례를 들어고 왔어요!​

의류 및 침구류 등을 취급하는 중견 세탁기업들은 경쟁이 심화되는 가운데, 배송 서비스의 품질과 운영 효율을 동시에 잡아야 하는 과제에 직면하게 되었죠. 이번 글에서는 수도권에 기반을 둔 한 전문 세탁 서비스 기업이 배송 및 수거 최적화를 위한 개념 증명(PoC)을 수행한 사례를 소개해요. 단 2대의 차량으로 시작했지만, 그 가능성은 그 이상이었어요.

1.문제 정의 – 현장 중심 배차의 한계

이 기업은 전국적으로 수천 개의 가맹점을 보유한 대형 세탁 프랜차이즈로, 최근 수거 및 배송 서비스를 실험적으로 도입했어요.

A도시에서 1톤 차량 2대로 운영 테스트를 진행했으며, 점차적으로 서비스 지역과 규모를 확대할 계획을 갖고 있었습니다.

하지만, 당시 운영 방식은 다음과 같았어요.

✅각 센터에서 주문 데이터를 수기로 파악하고,

✅기사의 경험에 기반한 경로 설정으로 배송과 수거를 병행

✅기사 간 업무 배분도 주관적 판단에 의존

​

이러한 방식은 반복성과 일관성이 떨어졌고, 확장 시 운영 부담과 비효율성이 커질 수밖에 없는 구조였습니다.​

2. 해결 방안 – AI 배차 및 경로 최적화 PoC

루티는 해당 기업과 함께 하루치 주문 데이터를 기반으로 AI 기반 배차 및 경로 최적화 시뮬레이션을 진행했어요.

✅주문 데이터 수신 항목

• 배송/수거 구분, 주소, 수량 등

✅차량 정보

• 차량 번호, 최대 적재량, 차종 등

✅센터 정보

• 센터명, 위치 등

포인트는 배송 완료 후 수거를 시작해야 하는 제약 조건을 반영한 경로 설계였습니다. 단순히 거리만 고려한 것이 아니라, 실제 운영 상황에 맞춘 조건 기반 최적화가 필요했죠.

​

3. 시뮬레이션 시나리오 및 결과

A도시는 비교적 작은 생활권이기 때문에 별도의 권역 구분 없이 전체 지역을 단일 권역으로 설정하고 시뮬레이션을 수행했습니다.

핵심 조건

✅수거와 배송을 동시에 고려

✅센터로 복귀하는 폐회형(Closed-loop) 경로 구성

✅하루 112건의 주문 데이터 기반

✅총 2대의 차량 운영 가정

​

시뮬레이션 결과

✅총 이동거리 58.2km → 46.4km (약 20% 감소)

✅총 운행 시간 3시간 36분 → 2시간 45분 (약 24% 감소)

​

4. 기대 효과 – 규모 확장 시의 경제성

이 결과를 기준으로 전체 차량 수가 100대일 경우 월 유류비, 인건비, 감가상각비를 가정한 경제적 추산은 다음과 같습니다

✅월 유류비 절감: 약 1,900만원

✅차량 감가 절감: 약 200만원

✅인건비 절감: 약 6,000만원

✅총 절감액: 약 8,100만원/월

이는 단순한 ‘경로 최적화’를 넘어, 운영 모델 자체의 효율화가 가져다주는 실질적 효과를 보여줍니다.

​

5. AI를 통한 물류 최적화

운송과 물류는 더 이상 ‘대형 화물기업’만의 이야기가 아닙니다. 생활밀착형 서비스에서도 정밀한 AI 배차와 경로 계획은 경쟁력의 핵심이 되고 있습니다.

이번 PoC는 단 2대의 차량으로 시작했지만, 향후 전국 단위의 확장을 고려할 때 초기 설계의 중요성을 확인할 수 있던 기회였습니다.

루티는 앞으로도 다양한 산업에서 정교한 물류 최적화를 통해 실질적 비즈니스 효과를 증명해나가겠습니다.

📩 루티가 궁금하신 분들은 언제든 문의 주세요.