REINDEERS CORE ENGINE DEEP DIVE — PART 7
REINDEERS 플랫폼은 단순히 WMS와 DVRP를 연결하는 시스템이 아니다. 산업형 3PL · Trading · Fulfillment 환경에서는 “비용 구조의 정확성”이 서비스 품질만큼이나 중요한 요소다.
특히 동남아 지역의 산업 물류 특성상 고객사는 단순 배송비가 아니라 보관료 · 패키지 사용료 · 수입·통관 비용 · 외주 차량 비용 · 반품/폐기 비용까지 모두 포함된 총 비용 관리를 요구한다.
이에 REINDEERS는 데이터를 기반으로 자동 계산되고 예측되는 AI Cost Optimization Engine을 구축했다.
46. 비용 엔진이 필요한 근본 이유
산업 물류에서 비용은 단순 계산이 아니다.
- 보관료는 CBM 기준일 수도 있고, SKU 기준일 수도 있다.
- 출고비는 피킹 난이도·로케이션·Zone 혼잡도에 따라 달라진다.
- 배송료는 CBM·중량·거리·시간·차종에 따라 달라진다.
- 외주 차량 비용은 업체별로 상이하며, 고정 단가가 아니다.
- 반품/폐기 비용은 유통기한·로트별 재고 흐름과 연동된다.
이런 복잡성을 단순 규칙으로 처리하면 고객사마다 다른 정책을 적용할 수 없고, 실수·과금 누락·중복 청구가 빈번해진다.
따라서 비용 계산 역시 데이터 기반의 엔진으로 구현해야 한다.
47. 비용 엔진의 핵심 아키텍처
47.1 구조 개요
Cost Engine Core
├─ Storage Fee Module (보관료)
├─ Handling Fee Module (입출고 작업비)
├─ Delivery Fee Module (배송료)
├─ External Carrier Fee (외주 트럭)
├─ Return / Disposal Fee (반품/폐기)
├─ SLA Penalty Engine (지연/파손 규정)
└─ AI Fee Predictor (예측/보정)
모든 비용은 단가 × 데이터의 곱이 아니라, 고객사별 계약 정책 × 업무 발생 이력 × AI 보정값으로 계산된다.
48. 보관료(Storage Fee) 계산 엔진
REINDEERS의 보관료는 CBM 기준이 가장 일반적이지만, 고객사별로 정책이 다르므로 유연하게 구성했다.
48.1 보관료 계산식 (기본)
storage_fee =
Σ (재고 CBM × 보관일수 × 고객사 단가)
48.2 고급 옵션
- 로트 단위 보관료 계산
- Zone 별 차등 보관료 (Cold / Hazard / Regular)
- 피킹 빈도 기반 가중 보관료(FIFO+AI 보정)
- 패키지 단위 비용(Pallet / Box)
48.3 AI 기반 보정
AI는 다음 데이터를 분석해 "예상 보관료"를 예측:
- SKU별 평균 보관 기간
- 회전율 변화 패턴
- 출고 주기
- 유통기한 임박 SKU 증가 세율
지금 고객사가 어떤 SKU를 얼마나 오래 맡길지 예측해 미래 보관료 시뮬레이션까지 가능하다.
49. 입출고 처리비(Handling Fee) 계산
출고 처리비는 단순히 “피킹 1건 = X원”이 아니다. 실제 물류센터에서는 난이도에 따라 시간이 크게 달라진다.
49.1 난이도 기반 모델
handling_fee =
base_fee
+ distance_weight * 평균 피킹 거리
+ zone_weight * Zone 혼잡도
+ load_weight * SKU의 CBM/중량
+ expiry_weight * FEFO 처리 난이도
49.2 AI가 수행하는 일
- SKU별 피킹 난이도 자동 측정
- Zone별 평균 작업 시간 측정
- 동선 혼잡도 계산
- 고객사별 비용 패턴 분석
이 출력값을 통해 SKU 작업 난이도별로 자동 비용 분류가 가능하다.
50. 배송료(Delivery Fee) 계산 엔진
기본 구조는 다음과 같다.
delivery_fee =
base_distance_fee
+ cbm_fee
+ weight_fee
+ special_truck_fee
+ time_window_priority_fee
+ ai_adjustment
50.1 주요 특징
- 우천/정체 시간대에 따른 AI 보정
- 차종별 할증 (냉장/위험물)
- Direct DO 우선순위 프리미엄
- DVRP 엔진의 최종 경로 기반 거리/시간 계산
51. External Carrier Fee(외주 트럭 비용) 구조
외주 차량 비용은 물류센터에서 직접 관리하기 어렵다. 특정 업체는 km당 비용, 특정 업체는 건당 비용, 특정 업체는 시간당 비용을 요구한다.
REINDEERS는 아래처럼 통합 모델을 만든다.
51.1 통합 비용 함수
external_fee =
distance_unit_cost × 실제 거리
+ time_unit_cost × 운행 시간
+ base_fee
+ special_fee(위험물/냉장)
외주 차량 비용은 DO가 완료될 때 자동 계산되어 정산 대기 항목으로 전송된다.
52. Return / Disposal Fee(반품 / 폐기) 계산
반품·폐기는 단순 작업이 아니라 출고와 거의 유사한 비용이 발생한다.
52.1 반품비
return_fee =
pickup_fee
+ inspection_fee
+ repacking_fee
+ re-storage_fee
52.2 폐기비
disposal_fee =
labor_fee
+ waste_processing_fee
+ documentation_fee
이 모든 비용은 AI가 자동 분류한 SKU 특성(부패도·로트·규격)에 따라 달라진다.
53. AI 기반 비용 시뮬레이션
비용 엔진의 핵심 기능 중 하나는 “미래 비용을 예측하는 기능”이다.
예측 모델 입력값:
- SKU별 평균 보관 기간
- 고객사 출고 패턴
- 유통기한 압박도(Expiry Pressure)
- 입고량 변화 패턴
- DVRP 비용 패턴
이를 기반으로 AI는 미래 비용을 예측한다.
53.1 예시 출력
A 고객사 - 12월 예상 비용
보관료: +14~17%
배송료: -3~4%
반품/폐기: +38% (유통기한 도래 SKU 증가)
총 비용: +9~11%
이 기능은 고객사와의 협상·계약·견적 발행에 있어 매우 중요한 역할을 한다.
54. RAG 기반 “비용 정책 판단 엔진”
비용 정책은 고객사 문서별로 모두 다르다. REINDEERS는 비용 정책 PDF·계약서·메일 내용을 RAG로 벡터화해 보관하고, AI가 판단 기반으로 사용하는 모델을 구축했다.
54.1 RAG 프로세스
1. 고객사 계약서 업로드
2. Embedding & 벡터화 저장
3. 비용 계산 시 AI가 정책을 주석처럼 참고
4. 고객사별 비용 규칙 자동 적용
이로 인해 “고객사별 계산 방식 누락”이 사라진다.
55. 비용 엔진 전체 흐름
DO / ASN / OSN 발생
↓
작업 이력 기록 (입고/출고/배송)
↓
비용 엔진이 자동 계산
↓
AI 모델이 보정값 반영
↓
고객사별 정산서 생성
↓
관리자 검증 → 고객사 발행
↓
대금 정산 (결제 시스템 연동)
이 과정은 대부분 자동이며, 관리자는 검증·승인만 한다.
56. 결론 — 비용 최적화 엔진이 만든 변화
- 고객사별 상이한 비용 구조를 자동으로 적용
- 실제 작업 이력 기반으로 비용 정확도 99% 수준 확보
- DVRP 엔진과 연동되어 배송 비용 자동 계산
- 휴먼에러·누락·중복 없는 정산 구조
- 향후 비용 폭증·감소 예측이 가능한 데이터 기반 모델 확보
REINDEERS 비용 엔진은 “물리적 운송”을 넘어서 산업형 무역·3PL의 전체 경제 모델을 데이터화한 시스템이다.
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