기능 01
재고 운영 최적화
수요 변동과 운영 제약을 함께 고려해 재고 수준을 조정합니다.
- 품절과 과재고를 함께 줄이는 재고 운영 기준 제시
- 거점별 재고 정책과 보충 타이밍 시뮬레이션 지원
- 수요 변화에 따라 정책을 조정할 수 있는 운영 구조 마련
공급망 최적화
Supply Optimization
재고와 물류 흐름을 함께 조정해 공급망 효율을 높이는 솔루션
수요 변화, 재고 수준, 배송 경로를 함께 고려해 공급망 전반의 운영 효율을 높이고 낭비와 지연을 줄입니다.
- 적용 산업
- 유통, 제조, 물류
- 도입 초점
- 강화학습 기반 재고 운영과 동적 경로 최적화를 결합해 물류 리드타임과 품절·과재고 위험을 함께 관리합니다.
이 솔루션이 적합한 경우
- 재고 적정화와 배송 효율을 동시에 개선해야 하는 조직
- 공급망 변동성이 크고 실시간 의사결정이 필요한 조직
핵심 기능
도입 시 제공되는 기능을 업무 기준으로 구분해 정리했습니다.
기능 02
동적 경로 최적화
교통, 주문, 배송 제약이 달라져도 경로를 다시 설계할 수 있게 합니다.
- 실시간 상황 변화에 맞춘 배송 경로 재산정
- 리드타임과 운송 비용을 함께 고려한 우선순위 조정
- 운영 화면에서 시뮬레이션 결과 확인 가능
도입 절차
ZTC Foundry 기준으로 과제 정의부터 운영 적용까지의 흐름을 단계별로 정리했습니다.
단계 01
Foundry Hub
운영 목표 정의
재고, 운송, 배송 품질 지표 중 무엇을 우선할지 과제 범위를 정리합니다.
- 거점별 운영 제약 조건 확인
- 리드타임·정시율·비용 목표 설정
단계 02
Foundry Lens
의사결정 지점 파악
재고와 경로 운영에서 실제 의사결정이 발생하는 지점을 찾습니다.
- 보충 주기와 안전재고 기준 정리
- 경로 변경이 필요한 상황 유형 정의
단계 03
Foundry Lab
시뮬레이션 검증
정책 변경 시 운영 결과가 어떻게 달라지는지 시뮬레이션으로 검증합니다.
- 재고 정책별 시나리오 비교
- 경로 최적화 알고리즘의 현장 적합성 점검
단계 04
Foundry Stage
운영 화면 연결
현업이 재고와 경로 의사결정을 한 화면에서 확인할 수 있도록 제공합니다.
- 공급망 대시보드와 경로 시뮬레이션 연계
- 운영 기준과 예외 처리 절차 정리
기대 효과
대표 수치와 운영 측면의 기대 효과를 함께 확인할 수 있습니다.
재고 회전율
20% 향상
재고 운영 개선 기준
물류 리드타임
15% 단축
배송 운영 기준
배송 정시율
98%+
고객 서비스 기준
운영 관점의 기대 효과
- 재고 정책과 배송 운영을 분리하지 않고 함께 관리할 수 있습니다.
- 품절과 과재고를 동시에 줄이는 의사결정 기준을 마련할 수 있습니다.
- 현장 상황 변화에 따라 경로를 빠르게 재조정할 수 있습니다.
적용 사례
유사한 업종에서 어떤 과제를 해결했는지 요약해 소개합니다.
- 적용 기관
- 물류사 C
- 산업
- 물류
도입 배경
배송 경로와 재고 운영이 분리되어 있어 비효율과 지연이 반복적으로 발생했습니다.
적용 방식
재고 정책 시뮬레이션과 경로 재설계 기능을 결합해 운영자가 한 화면에서 판단할 수 있도록 구성했습니다.
주요 결과
- 동적 경로 최적화로 배송 시간을 18% 단축했습니다.
- 연료 비용을 12% 절감했습니다.
- 거점별 재고 운영 기준을 재정립해 품절 위험을 낮췄습니다.
기술 환경
모델, 인프라, 운영 도구를 역할별로 구분해 표시했습니다.
AI·분석
- Stable Baselines3
- Ray RLlib
- Prophet
- ARIMA
- Dynamic Programming
데이터·인프라
- Kafka
- 시뮬레이션 파이프라인
- Docker
- Kubernetes
운영 도구
- React
- D3.js
- 공급망 대시보드
- 실시간 경로 화면