AI 배차 최적화로 운송 비용 구조를 다시 설계하다

수작업에 의존하던 일일 배차를 알고리즘 기반으로 자동화하여, 835건의 주문을 110개의 최적 노선으로 통합했습니다.

835일일 운송 주문

110자동 설계 노선

62%인하우스 전환율

29%공차 비율 관리

과제

사람이 풀기엔, 경우의 수가 너무 많았습니다

고객사는 매일 수백 건의 픽업·배송 주문을 배차 담당자의 경험과 수작업으로 노선화하고 있었습니다. 담당자에 따라 결과 편차가 크고, 노선 구성에만 매일 상당한 시간이 들었습니다.

그 과정에서 빈 차량이 이동하는 공차(deadhead)와 중복 운행이 누적되었고, 처리하지 못한 물량은 높은 단가의 외주로 넘어가 비용 구조가 불투명했습니다.

무엇보다 픽업 준비 시각과 배송 마감(시간창)을 동시에 지키면서 차량을 효율적으로 배치하는 일은, 사람이 손으로 풀기에는 조합이 너무 많았습니다.

접근 방식

알파게이트는 이 문제를 시간창이 있는 픽업–배송 차량경로문제(PDPTW)로 정의하고, 비용을 직접 목적함수에 담은 최적화 엔진을 설계했습니다.

인하우스 마진 − 거리 변동비 − 외주 손실 − 미배정 페널티를 하나의 함수로 정의해 "수익이 남는 배차"를 직접 최적화.

적응형 대규모 이웃탐색(ALNS)과 시뮬레이티드 어닐링으로 수많은 노선 조합을 반복 탐색.

시간창 하드 제약, 노선당 목표 거리·수익 유도, 긴 공백 분할 등 운영 규칙을 그대로 코드화.

거리행렬 캐시·삽입후보 축소·조기종료로 수천 건 주문도 수 분 내 배차안 산출.

결과 시각화

최적화 엔진이 산출한 110개 노선을 지도 위에 그대로 시각화했습니다. 현업은 자동 배차안을 즉시 검토하고, 필요한 노선만 손으로 조정할 수 있습니다.

최적화 엔진이 산출한 110개 노선 전체 네트워크 · 실제 주문 좌표 기반

● 픽업 (숫자 = 방문 순서) · ○ 배송 · → 차량 이동 경로

성과

수작업으로 수 시간 걸리던 배차가 버튼 한 번, 수 분으로 바뀌었고, 결과는 누가 돌려도 동일한 재현 가능한 기준이 되었습니다.

※ 본 페이지의 수치는 실제 일일 주문 데이터(835건)에 최적화 엔진을 적용한 결과 기준입니다. 배차 소요 시간 등 일부 운영 지표는 대표값으로, 실제 효과는 고객 환경에 따라 달라질 수 있습니다.

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