유통 / 식품 소매
Waitrose: 교통과 차량 용량, 시간대 수요를 반영한 식료품 배송 계획 최적화
- 기업
- Waitrose
- 국가
- 영국
- 도입 상태
- 운영
- 자료 공개
- 날짜 기준
- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
- 근거 확인 방법
- 원문 본문 열람
업무 문제
Waitrose는 많은 식료품을 고객이 선택한 시간에 배송하면서 차량을 효율적으로 써야 했다. 교통 상황, 차량 적재 용량, 배송 시간대, 주문 수요와 계절별 성수기가 서로 영향을 주므로 하루에도 많은 계획 판단이 필요했다. 배송량이 늘어도 고객이 선택할 수 있는 시간대를 확보하는 것이 과제였다.
적용한 기술과 데이터
Satalia는 Waitrose 운영팀과 함께 AI 기반 배송 최적화 플랫폼을 개발하고 시험하며 현장 조건에 맞춰 다듬었다. 플랫폼은 교통, 차량 용량, 시간대와 수요를 함께 반영해 배송 네트워크의 계획과 관리를 지원한다. 크리스마스 최대 수요를 가정해 차량 130대가 있는 Coulsdon 거점을 시뮬레이션했다. 발표 시점에는 매장 170곳과 고객 주문 처리센터 두 곳, 밴 1400대의 네트워크에서 운영되며 주간 약 16만 건의 가정 배송을 지원한다고 공급사는 설명한다.
성과
Satalia는 이 프로젝트로 운영비가 10%, 배송 주행거리가 8% 줄고 경로당 배송 건수는 12% 늘었다고 밝혔다. 배송량 증가에도 고객 배송 시간대의 제공 가능량은 4% 늘었고 Coulsdon 거점의 당일 주문 다음 날 배송 시간대는 50% 증가했다고 설명했다. Waitrose의 변화 실행 및 기술 책임자는 더 정밀하고 편리한 배송 시간을 제공하면서 환경 영향을 줄일 수 있게 됐다고 밝혔다.
한계와 남은 과제
원문은 성과 측정 기간과 비교 집단을 밝히지 않는다. Coulsdon의 50% 개선은 해당 거점의 다음 날 배송 시간대 수치로 전체 네트워크에 적용하지 않는다.
출처
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.