물류 / 유통시스템공학과

시설입지선정

Facility Location

수요지들의 위치와 물량을 고려해, 물류센터에서 각 수요지까지의 거리(또는 운송비)에 물량을 가중해 합한 총 운송비용이 최소가 되는 위치를 찾는 최적화 문제. 후보지가 많아지면 조합이 폭발적으로 늘어나 정수계획법 같은 최적화 기법으로 풀어냄.

ex) 쿠팡이 전국 배송 시간을 단축하기 위해 물류센터(로켓배송 캠프) 위치를 최적화하는 것.

차량경로문제

Vehicle Routing Problem (VRP)

한 물류센터에서 출발해 여러 고객에게 배송한 뒤 복귀하는 경로를, 각 차량의 적재 용량 제한을 지키면서 전체 이동거리나 시간이 최소가 되도록 짜는 조합 최적화 문제. 고객·차량 수가 늘수록 최적해를 정확히 구하기 어려워 발견적 알고리즘을 실무에서 널리 사용함.

ex) 택배기사 한 명이 하루에 배송할 수십 개 주소를 가장 효율적인 순서로 도는 경로를 짜는 것.

물류센터 운영 최적화

Distribution Center Operations Optimization

상품이 입고되어 저장 위치에 놓이고(입고), 주문에 맞춰 꺼내지고(피킹), 포장·출고되기까지의 내부 동선을 분석해, 작업자나 로봇이 이동하는 거리와 시간을 최소화하도록 저장 위치와 작업 순서를 설계하는 기법.

ex) 물류센터에서 자주 나가는 상품을 출고구 가까이에 배치해 피킹 시간을 줄이는 것.

재고 통제 시스템

Inventory Control Systems

수요가 들쭉날쭉해도 품절이 나지 않으면서 재고비용도 과도하지 않도록, 재고가 특정 수준(재주문점) 이하로 떨어지면 자동으로 주문을 발생시키는 등 재고 수준을 지속적으로 모니터링·관리하는 시스템.

ex) 편의점 POS 시스템이 특정 상품 재고가 일정 수준 이하로 떨어지면 자동으로 발주하는 것.

화물운송공학

Freight Transportation Engineering

화물의 특성(부피, 무게, 긴급도)과 거리에 따라 트럭(유연하지만 비쌈), 철도(대량·저렴하지만 느림), 해상(가장 저렴하지만 매우 느림) 등 서로 다른 강점을 가진 운송 수단을 조합해 총 비용과 시간을 최적화하는 방법을 연구하는 분야.

ex) 수출품을 국내에서는 트럭으로, 대양을 건널 때는 해상 운송으로 조합하는 복합운송 계획.

네트워크 흐름 최적화

Network Flow Optimization

여러 공장·물류센터·소매점이 복잡하게 연결된 공급망 전체를, 각 구간이 흘려보낼 수 있는 용량 제한이 있는 네트워크로 모델링해, 전체 운송비용을 최소화하면서 각 지점의 수요를 만족시키는 최적의 물량 배분을 구하는 최적화 문제. 단순 VRP는 개별 차량 경로를 다루지만, 이 기법은 공급망 전체의 물동량 흐름을 한 번에 최적화하는 더 상위 수준의 문제.

ex) 여러 공장에서 여러 물류센터를 거쳐 전국 소매점까지 최적의 물량 배분 경로를 한 번에 계산하는 것.

수요예측과 채찍효과

Demand Forecasting & Bullwhip Effect

소매점의 실제 수요 변동이 작아도, 그 정보가 도매상-제조사-원자재 공급사로 거슬러 올라가는 각 단계마다 안전재고를 더 얹어 주문하는 과정에서 변동폭이 점점 증폭되는 현상이 채찍효과. 이를 줄이려면 각 단계가 실제 소비자 수요 데이터를 실시간으로 공유해, 앞 단계의 왜곡된 주문량이 아니라 진짜 수요에 맞춰 예측·발주하는 정보 공유 체계가 필요함.

ex) 실제 소비자 수요는 조금만 늘었는데 공급망 상류로 갈수록 주문량이 눈덩이처럼 부풀어 오르는 현상.

라스트마일 배송

Last-Mile Delivery

물류센터에서 대량으로 이동하는 간선운송 구간과 달리, 최종 소비자 문 앞까지 배송하는 마지막 구간(라스트마일)은 건당 배송 물량이 적고 목적지가 흩어져 있어 전체 물류비용에서 가장 비효율적이고 비용 비중이 큰 구간. 이를 개선하려 무인 배송로봇, 드론 배송, 집중형 무인택배함 같은 새로운 배송 방식이 활발히 연구·도입되고 있음.

ex) 전체 배송비의 절반 가까이를 차지하는 라스트마일 구간을 무인 로봇으로 자동화하려는 이커머스 업계의 시도.