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컬리가 상품을 고객에게 빠르게 전달하는 똑똑한 방법
구병주 컬리 · 컬리 기술 블로그
AI 핵심 요약
컬리는 행정 구역과 직선거리에 기반한 기존 TC-권역 배정이 실제 배송시간과 TC별 물량 수용력을 충분히 반영하지 못하는 문제를 해결하고자 했다. 이를 TC별 배송시간 합을 줄이고 수용량을 지키는 조합 최적화 문제로 정의하고, OR-Tools의 CP-SAT과 SCIP를 활용해 권역 할당을 탐색했다. 비슷한 위치의 TC에 권역이 뒤섞이는 문제에는 권역 간 최대 거리를 줄이는 재분할 모형을 추가했으며, 주문 난이도와 출차 시각별 이동시간 등 현장 데이터를 입력값에 반영했다. 대안은 기존 방식보다 배송시간을 줄일 가능성을 보였지만, 실제 적용에는 현장 피드백과 반복 조정이 필요하다는 점을 확인하고 운영 부서가 재사용할 수 있는 도구로 만들었다.
- 최적화 문제는 목적함수, 제약조건, 결정변수를 먼저 명확히 정의한 뒤 수리 모형으로 표현한다.
- 배송 물량은 주문 건수만 쓰지 말고 권역별 배송 난이도를 반영해 보정해야 한다.
- TC별 권역이 지리적으로 흩어지지 않도록 하려면 물량 제약과 권역 간 거리 목표를 함께 모델링할 수 있다.
- OR-Tools의 CP-SAT과 SCIP처럼 서로 다른 solver를 병렬로 실행해 문제에 맞는 해를 탐색할 수 있다.
- 최적화 결과를 그대로 적용하기보다 현장 피드백과 수기 조정을 반복해 현실과 모형의 차이를 보완한다.
소개
최적화 기법을 활용한 배송 효율화 사례 소개
