고객사 개요
고객사명 : 중형 물류센터 운영사
적용 범위 : 입고 → 보관 → 피킹 → 출고 전 구간 자동화
배경 이슈 : 인건비 증가 + 피킹 시간 지연 + 출고 지연률 상승
적용 범위 : 입고 → 보관 → 피킹 → 출고 전 구간 자동화
배경 이슈 : 인건비 증가 + 피킹 시간 지연 + 출고 지연률 상승
프로젝트 상세정보
고객의 고민
“작업자 동선이 비효율적이고 출고량 변동이 심해서 인력 배치가 너무 어렵습니다.”
- 피킹 경로가 수기 또는 단순 순번 방식으로 구성되어 비효율
- 출고 예측이 정확하지 않아 인력 낭비 혹은 적체 발생
- 라스트마일 효율 저하로 당일 출고율 감소
- 시간대별 작업량 예측 불가로 스케줄링 어려움
구축 솔루션
“AI가 수요를 예측하고, 작업자 동선을 최적화하여 물류 효율을 대폭 향상시킨 사례입니다.”
| 항목 | 구성 설명 |
|---|---|
| 출고량 예측 모델 | 주문 데이터 기반 시계열 예측 (LSTM 활용) |
| 피킹 경로 최적화 | 창고 위치 좌표 기반 최단 동선 계산 (TSP 알고리즘 응용) |
| 작업자 스케줄링 | 출고 예측량에 따라 시간대별 인력 자동 배치 |
| 작업 지시 자동화 | 모바일 앱 연동으로 피킹 경로 및 품목 안내 |
| 리포트 대시보드 | 출고 성공률, 경로 효율, 재고 회전율 실시간 시각화 |
도입 기술 요약
- 예측 모델: LSTM 기반 출고량 예측
- 최적화 기법: 그래프 기반 피킹 경로 계산 (TSP 변형)
- 시각화: Power BI, 출고/지연률 트래킹
- 앱 연동: 작업자별 모바일 안내 자동화
도입 효과
| 항목 | 도입 전 | 도입 후 | 개선폭 |
|---|---|---|---|
| 피킹 소요시간 | 1건당 평균 90초 | 45초 이하 | ▼ 50% 단축 |
| 출고 예측 정확도 | 70% 이하 | 90% 이상 | ▲ 20%p 향상 |
| 당일 출고율 | 85% | 98% | ▲ 13%p 증가 |
고객 피드백
“동선이 최적화되니 작업자 피로도도 줄고, 출고 정확도가 크게 높아졌습니다. 예측도 정확해서 인력 계획도 수월해졌어요.”
물류운영팀 최○○ 매니저
요약 카드
- 고객사: 중형 물류센터 운영사
- 문제: 비효율적 피킹 경로, 낮은 예측 정확도
- 도입 기술: AI 경로 최적화 + 출고 예측 + 작업지시 자동화
- 성과: 피킹시간 절반, 예측률 90%+, 당일 출고율 향상
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이용후기
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