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REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 5

REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 5

창고(WMS)와 운송(DVRP) 운영에서 가장 변수가 많은 영역은 사람이다. 출퇴근 패턴, 지각·결근, 갑작스러운 물량 폭주, 고객사의 긴급 출고 요청, 운전기사의 장거리 운행 등 사람 기반 요소는 단순 규칙으로 제어하기 어렵다.

REINDEERS는 이 문제를 해결하기 위해 AI 기반 Dynamic Workforce Scheduling Engine을 구축했다. 이 엔진은 작업량 예측부터 인력 배분, 실시간 스케줄 조정까지 물류 현장에서 발생하는 모든 변수를 계산하여 작업자를 최적의 위치에 배치한다.

28. Dynamic Workforce Scheduling: 기본 개념

Workforce 엔진은 다음 두 가지 핵심 목표를 가진다.

  • ① 물류 작업량의 예측(Predictive Workload Calculation)
  • ② 작업자 자동 배치(Automated Workforce Assignment)

즉, “내일 필요한 인력이 몇 명인지?”를 미리 계산하고, “누가 어떤 업무를 맡아야 하는지?”를 시스템이 자동으로 결정한다.

29. Workload Estimation Engine (작업량 예측 엔진)

작업량 예측은 단순 통계가 아니라 실제 DO/ASN/OSN/재고 이동/반품/폐기/실사 데이터 전체를 이용한 예측 모델이다.

29.1 예측 모델 입력값

  • 지난 30/60/90일간의 출고량 패턴
  • 고객사별 출고 스케줄(정기출고 / 월말 피크)
  • 유통기한 임박 SKU 증가량 (FEFO 기반)
  • 입고 예약량(ASN 기반)
  • 반품 증가 패턴
  • 직원 휴가/결근율 패턴
  • 차량 가용성(DVRP 연동)
  • Zone별 혼잡도(피킹 동선 분석)

29.2 예측 알고리즘


workload_forecast = 
    weighted_moving_average(출고량)
  + seasonal_pattern(요일/월말/분기)
  + anomaly_adjustment(급증 패턴)
  + expiry_pressure(유통기한 리스크)
  + inbound_pressure(입고 예정량)

이 예측치는 “다음날 필요한 총 노동량(man-hour)”로 계산된다.

30. Workforce Assignment (작업자 자동 배치)

AI는 예측된 작업량을 기준으로 WMS 인력과 운전기사(DVRP)를 자동으로 배분한다.

30.1 WMS 인력 자동 배치

  • 입고 담당 인원
  • 출고(OSN 피킹) 담당 인원
  • 유통기한 관리팀
  • 반품·폐기 처리팀
  • 재고 실사팀
  • Zone별 고정 담당 인력

30.2 자동 배치 알고리즘


required_workers = ceil(predicted_man_hours / avg_worker_capacity)

assignments = linear_optimization(
  minimize: total_walking_distance + zone_congestion
  constraints:
    - worker_skill (지게차/스캐너 가능 여부)
    - worker_availability
    - zone_assignment_rule
)

이 계산의 결과는 “각 직원별 오늘 할당된 작업 목록”으로 생성되어 모바일 앱으로 전달된다.

31. Real-time Rebalancing (실시간 작업 재배분)

물량은 예측처럼 움직이지 않는다. 갑자기 10개 출고가 취소되거나, 고객사 긴급 요청이 들어올 수도 있다.

이런 상황을 처리하기 위해 REINDEERS는 Event-driven Workforce Rebalancing을 도입했다.

31.1 MQ 기반 이벤트 구조


- OSN_CREATED
- OSN_CANCELLED
- ASN_ARRIVED
- INVENTORY_DISCREPANCY_DETECTED
- DRIVER_UNAVAILABLE
- HIGH_TRAFFIC_ZONE_DETECTED

각 이벤트 발생 시:


1. load recalculation
2. assignment update
3. affected workers notified (mobile push)

이 과정을 통해 실제 작업자 동선과 배치가 실시간 최적화된다.

32. Driver Auto Assignment (DVRP 인력 자동 배차)

물류센터 인력뿐 아니라, 운전기사도 AI가 자동 스케줄링한다. 이는 DVRP의 핵심 기능이다.

32.1 주요 데이터 입력

  • 운전기사 근무 시간 (근로기준 준수)
  • 트럭 상태(정비/고장/만차)
  • 트럭 적재용량(CBM/kg)
  • DO distance
  • 운행 이력 기반 피로도 점수

32.2 배차 알고리즘


score = 
  distance_weight  * predicted_eta +
  fatigue_weight   * driver_fatigue +
  traffic_weight   * congestion +
  cost_weight      * fuel_cost

best_driver = argmin(score)

이 알고리즘은 2~4초 내로 실행되며 대량 DO 상황에서도 안정적이다.

33. AI 기반 인력 스케줄 자동 생성

Workforce Scheduling Engine은 매일 새벽 다음날 작업자 스케줄을 자동 생성한다.

33.1 결과물 예시


WMS 인력 스케줄 (A사 창고)
----------------------------------
입고팀: 3명
출고팀: 4명
재고실사팀: 2명
반품/폐기팀: 1명
Zone별 고정 담당자: 6명

Driver 스케줄 (전체)
----------------------------------
Driver A: 3건 운행 예정 (ETA 11:30 종료)
Driver B: 2건 운행 예정 (ETA 16:50 종료)
Driver C: 예비 대기

관리자는 승인만 하면 되며, 개입은 최소화된다.

34. AI가 판단하고 업무를 만드는 과정

앞선 Part에서 설명했던 AI Orchestrator(JSON Action Schema)가 WMS/DVRP Workforce에도 동일하게 적용된다.

34.1 Action 예시


{
  "action": "assign_workforce",
  "work_type": "picking",
  "priority": "high",
  "target_zone": "ZONE-B",
  "required_workers": 3,
  "reason": "High order volume detected"
}

이렇게 AI가 결정을 행동(Action) 단위로 생성하면, Worker Scheduler는 이를 실행 가능한 작업으로 변환하고 모바일 앱으로 전송한다.

35. 왜 인력 자동화가 중요한가?

WMS/DVRP의 30~40% 비용은 인력에서 발생한다.

  • 입고 피크 → 인력 부족
  • 출고 피크 → 동선 혼잡, 피킹 지연
  • 트럭 배차 지연 → 도착시간 지연
  • 재고 실사 누락 → 재고 정확도 하락

이러한 문제는 단순 근태 관리로 해결되지 않는다. AI 기반 예측과 배치가 반드시 필요하다.

36. REINDEERS Workforce Engine의 결론

  • WMS/DVRP 작업량을 실시간으로 분석
  • 내일 필요한 인력을 자동으로 계산
  • Zone·작업 타입별로 직원 자동 배치
  • 운전기사와 트럭도 AI가 스케줄링
  • 예측 실패 시 MQ 기반 즉시 재균형(Rebalancing)
  • 모바일 앱으로 실시간 과업 전달

REINDEERS의 WMS/DVRP는 더 이상 “사람이 판단하는 시스템”이 아니다. 모든 판단은 데이터 기반 AI가 수행하고, 사람은 업무만 수행하면 되는 구조로 진화하고 있다.

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