- AI를 활용한 경로 최적화
- 07-03
- TECH
1. 기술소개 이유
물류 산업은 전통적으로 운전기사의 경험과 단순 거리 계산을 통해 배송 경로를 설정해왔습니다. 하지만 이러한 방식은 비효율적인 공차 운행, 장거리 우회, 정시 배송 실패 등 여러 문제점을 안고 있습니다. 이에 따라, 최근에는 AI 기반의 경로 최적화 기술이 주목받고 있습니다.
운송비는 전체 물류비에서 30~50%를 차지하며, 이 중 상당 부분이 비효율적인 경로 선택으로 인해 발생합니다. 경로가 비효율적이면 연료 낭비, 배송 지연, 이산화탄소 배출 증가 등 다양한 부작용이 발생하므로, 경로 최적화는 물류 효율성을 높이는 핵심 수단입니다.
이러한 상황에서 기존의 수작업 기반 경로 설정 방식은 한계에 봉착하고 있으며,
AI 기반의 경로 최적화 기술은 이러한 한계를 극복하고 물류 운영을 혁신할 수 있는 핵심 해법으로 주목받고 있습니다.
해당 기술의 개념과 적용 방식을 체계적으로 소개함으로써, 이앤에스글로벌에서 해당 기술을 향후 도입 시 효과와 전략적 가치를 명확히 이해할 수 있도록 돕고자 합니다.
2. 기존 방식과 AI 기반 경로 설정의 차이점
3. AI 경로 최적화 기술 개요
AI 기반 경로 최적화는 아래의 기술들을 바탕으로 작동합니다:
- TSP(Traveling Salesman Problem): 가장 효율적인 순서로 배송지 방문
- VRP(Vehicle Routing Problem): 여러 차량과 배송지를 동시에 고려한 최적화
- 머신러닝/딥러닝: 과거 배송 패턴, 교통 상황 데이터를 학습하여 최적의 경로 제안
- 강화학습: 실시간 상황(도로, 날씨, 고객 요청)에 적응하며 경로 개선
4. 실제 적용 시나리오
- 택배사: 500개 송장을 자동 분류하여 차량별로 최적 배송 순서 지정
- 도매 유통사: 납품 거래처별 시간제약(Time Window)을 고려하여 배송 순서 재배열
- 라스트마일 배송: 날씨·교통 상황을 반영한 실시간 경로 재조정으로 정시 배송율 향상
5. 기대 효과
AI 경로 최적화 도입 시 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다:
- 운송 비용 절감: 공차율 감소, 연료비 절감
- 배송 시간 단축: 평균 배송시간 10~30% 단축
- 인력 효율화: 자동 배차로 작업량 분산
- ESG 경영: 탄소배출량 절감, 지속가능 물류 실현
6. 실제 기업 사례
- Amazon: AI 기반 실시간 경로 최적화 시스템으로 배송 속도 향상
- CJ대한통운: 고속도로 교통 정보 반영 경로 설정으로 배송 효율 증대
- 쿠팡: 기사별 배송 경로 자동 추천 시스템 운영
7. 도입 시 고려사항
- 데이터 품질 확보 (정확한 주소, 배송 시간 등)
- 실시간 정보 수집 인프라 필요 (IoT, GPS 등)
- 알고리즘 신뢰도와 설명 가능성 확보
- 도입 및 유지 비용 대비 효과 분석
8. 기술 활용 방법
AI 기반 경로 최적화를 실제 업무에 적용하기 위해서는, 다양한 기술과 운영 시스템이 유기적으로 연결되어야 합니다.
우선, 효과적인 경로 최적화를 위해 배송지 정보, 실시간 교통 및 날씨 정보, 차량의 현재 위치와 적재량, 고객의 요청사항 등 다양한 데이터를 수집합니다. 이 과정은 GPS, IoT 센서, 외부 API를 통해 자동화되며, 이 데이터는 AI 알고리즘의 입력값이 됩니다.
다음으로는 수집된 데이터를 바탕으로 AI가 경로를 계산합니다. 대표적인 경로 최적화 알고리즘으로는 TSP(외판원 문제), VRP(차량 경로 문제), 시간 제약이 있는 VRP(Time Window VRP) 등이 있으며, 최근에는 강화학습(Deep Reinforcement Learning)을 활용하여 실시간으로 도로 상황이나 날씨 변화에 적응하면서 경로를 동적으로 최적화하는 기술도 도입되고 있습니다.
계산된 경로는 TMS(운송관리시스템) 또는 배송 기사용 모바일 앱, 웹 기반 대시보드 등에 시각적으로 연동되며, 배차와 운행의 자동화를 유도합니다. 실시간 모니터링 시스템은 경로 이탈, 배송 지연, 교통 혼잡 등의 상황을 관리자에게 알려줌으로써 즉각적인 대응이 가능하게 합니다.
마지막으로, AI 경로 최적화는 반복 사용될수록 성능이 향상됩니다. 배송 이력, 예측 정확도, 공차율 등의 데이터를 다시 AI에게 피드백 학습시켜 알고리즘이 점점 더 정확하고 빠르게 최적 경로를 산출할 수 있도록 합니다. 이와 같은 순환 구조를 통해 경로 최적화 기술은 점차 고도화되며 물류 운영의 핵심 인프라로 자리잡게 됩니다.
마무리
AI 기반 경로 최적화는 단순한 기술 도입을 넘어, 물류 전반의 디지털 전환을 실현하는 핵심 열쇠입니다. 운송비를 줄이고 고객 만족도를 높이며 ESG까지 달성할 수 있는 전략으로, 앞으로 물류 기업들의 필수 기술로 자리 잡을 것입니다.
