컬리는 물류 최적화 문제를 어떻게 풀고 있을까? - 2부
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

컬리의 물류 최적화와 Digital Twin 활용

이 게시물은 컬리가 물류 센터 내 최적화 알고리즘의 실효성을 검증하기 위해 Digital Twin을 구축한 과정을 다룹니다.

Digital Twin의 구성과 확률적 요소 반영

  • 실제 물류 환경을 모사하는 가상의 물류 센터 구현
  • 작업자의 바구니 채움 판단과 처리 속도 같은 확률변수를 MLE와 회귀분석으로 추정
  • Weibull 및 혼합 분포를 통해 부피 분포를 모델링

유전 알고리즘 검증과 실제 적용 결과

  • Digital Twin 시뮬레이션에서 유전 알고리즘 적용 시 처리 시간이 약 3% 감소
  • 실제 물류 센터에 적용 후 주문 그룹 내 상품 가짓수가 일관되게 감소하여 작업 효율 증대

결론

컬리는 데이터 기반 분석과 가상 실험 환경을 통해 물류 최적화를 체계적으로 추진하고 있습니다.