intesol.kr
성공사례 / 물류 · 운송
자동화 CASE 08

배송 비용 42% 절감, 효율 58% 향상

대형 물류 기업에 배송 경로 최적화, 수요 예측, 물류 센터 자동화를 20개월에 걸쳐 도입했습니다. 현장 기사 수용을 얻기 위해 경로 변경 근거를 매 건 노출하는 구조로 만들었습니다.

42%
배송 비용 절감
58%
물류 효율 향상
38%
배송 시간 단축
기간
20개월
투입
5인
착수
2024 Q2
시장
국내 3PL
상황

착수 전에 무엇이 막혀 있었는가

ISSUE 01
경로를 지점장이 손으로 짰다
매일 아침 지점별로 경로를 수작업 편성해 지점 간 편차가 컸고, 공차 운행이 전체 주행의 19%를 차지했습니다.
ISSUE 02
피크 물량을 못 맞췄다
수요 예측 없이 전월 실적으로 차량을 배차해 성수기 이관 물량이 반복 발생했습니다.
ISSUE 03
현장이 시스템을 불신했다
과거 도입한 배차 시스템이 실제 도로 사정을 반영하지 못해 기사들이 무시하고 다니던 이력이 있었습니다.
접근

어떤 순서로 처리했는가

각 단계는 앞 단계의 측정 결과를 근거로 시작했습니다. 순서를 바꾸지 않은 이유는 앞 단계 없이 다음 단계의 효과를 검증할 수 없기 때문입니다.

01
경로 최적화 · 근거 노출
제약 조건을 포함한 경로 최적화를 도입하고, 왜 이 순서인지를 기사 앱에 매 건 표시했습니다. 기사 이탈 사유를 수집해 제약 조건에 반영했습니다.
7개월
02
수요 예측 배차
지역·품목·기간별 물량 예측으로 차량과 인력을 사전 배치했습니다. 예측 오차는 주간 단위로 재학습합니다.
5개월
03
센터 내 동선 자동화
입고·분류·출고 동선을 재설계하고 작업 지시를 자동 배분했습니다. 병목 구간 3곳을 먼저 처리했습니다.
5개월
04
전 지점 확산
2개 지점 검증 결과로 표준 운영 절차를 만들고 전 지점에 확산했습니다. 지점별 예외 규칙은 별도 관리합니다.
3개월
결과

착수 전 기준값과 납품 후 실측값

지표
착수 전
납품 후
배송 건당 비용
기준값
→
-42%
공차 운행 비율
19%
→
7%
평균 배송 소요
기준값
→
-38%
성수기 이관 물량
월 평균 2,100건
→
월 평균 260건

측정 기준과 산출 방식은 성공사례 페이지의 측정 기준 항목에 정리돼 있습니다. 매출·비용 지표는 고객사 내부 집계이며 공개 동의 범위만 게재합니다.

“기사들이 왜 이 순서냐고 물으면 앱이 답합니다. 그때부터 시스템대로 다니기 시작했습니다.”
물류 · 운송 · 운영본부 상무
경로 최적화 수요 예측 물류 자동화 현장 근거 노출 표준 운영 절차
무료 · 1영업일
이 사례도 진단에서 시작했습니다
AI 업무 자동화는 기준값 측정부터 시작합니다. 무료 진단으로 현재 위치를 먼저 확인하십시오.