컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 1부

간단 소개

컬리는 유전 알고리즘을 활용하여 물류센터 QPS의 생산성을 높이고자 했으며, Digital Twin 구축을 통해 추가 검증을 진행할 예정이다.

AI Summary

물류센터 주문 처리 과정
- 주문 그룹 생성: 접수된 주문들을 특정 규모 그룹으로 묶어 총량 피킹 효율을 높임
- 피킹 작업: 작업자가 작업 지시 따라 상품을 바구니에 담는 과정
- QPS 분배: 바구니가 컨베이어를 통해 QPS로 이동, 주문 단위로 분배 후 포장 및 배송
QPS 생산성 최적화
- 개별 바구니 처리 속도를 생산성 지표로 정의, 바구니 안의 고유한 상품 수가 가장 큰 영향 변수임을 확인
- 유전 알고리즘을 통해 바구니 안 고유 상품 수를 최소화하는 주문 조합 탐색
- 기존 알고리즘 대비 유전 알고리즘 적용 시 batch 내 고유 상품 수 10% 이상 감소 효과 확인
Digital Twin 구축 및 추가 검증
- 실제 환경과 유사한 가상 환경(Digital Twin) 구축하여 유전 알고리즘 유효성 추가 검증 예정
- 실제 물류센터 적용 전, 통제된 실험 통해 확신 얻고자 함