피트니 보우스(Pitney Bowes)의 분석가들은 의사 결정을 지원하고 북미 지역의 네트워크 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 소포 물류 네트워크 분석 도구를 원했습니다.
피트니 보우스는 스탬퍼드 코네티컷(Stamford Connecticut)에 본사를 둔 기술 회사로, 우편 및 배송 관련 서비스를 전문으로 합니다. 이 회사는 약 100만 명의 고객에게 서비스를 제공하며 연간 150억 개의 우편물을 분류하고 처리하는 데 도움을 줍니다.
피트니 보우스 혁신 부서는 애자일(Agile) 설계 및 데이터 과학을 기반으로 안전한 동급 최고의 제품 생성을 지원하는 글로벌 개발 조직입니다.
혁신 부서의 엔지니어들이 개발한 시뮬레이션 기반 물류 모델링 소프트웨어는 소포의의 순환 주기, 트럭 활용도 및 일일 처리량과 같은 주요 측정 기준 전반에 걸쳐 상당한 절감 효과를 제공하는 데 도움이 되었습니다.
문제
엔지니어들은 미국에서 운영되는 배송 및 반품 서비스에 중점을 두고 물류 네트워크 분석의 4가지 주요 영역을 더 잘 이해하고자 했습니다:
- 현장 통합 (현장 개장 및 폐쇄)
- 네트워크 클라이언트 추가 영향
- 직통 차선 추가 (현장 간 연결)
- 네트워크 설계의 결함 식별
이 작업은 이전에는 물류 네트워크 설계 전문가 혼자 수행하는 작업이었지만, 배송 네트워크가 확장됨에 따라 의사 결정을 지원하는 물류 계획 도구가 필요해졌습니다. 소포 네트워크의 시뮬레이션 모델을 통해 네트워크 설계 전문가들은 초기 설계를 테스트하고 병목 현상을 식별하여 더 나은 솔루션을 생성할 수 있게 되었습니다.
해결책
소포 네트워크의 시뮬레이션 모델은 테스트 및 분석을 위한 플랫폼을 제공했습니다. 이 모델은 예측을 위한 과거 데이터 또는 위험 분석 및 계획을 위한 테스트 시나리오로 구성할 수 있었습니다.
엔지니어링 팀은 모델 개발 속도를 높여줄 수 있는 내장 라이브러리와 특정 기능의 정확한 모델링이 가능한 사용자 정의 기능 때문에 애니로직을 선택했습니다. 또한 이러한 설계 덕분에 모델을 쉽게 확장할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 엔트리만을 사용하여 시설을 추가하거나 제거할 수 있습니다. 시설 수를 변경하면 모델이 자동으로 업데이트 및 조정됩니다.
애니로직을 선택한 또 다른 이유는 개발 엔지니어들이 분석가 및 이해 관계자가 사용할 독립 실행형 애플리케이션을 제공할 수 있다는 것 때문이었습니다.
시뮬레이션 모델은 다음의 6가지 활용 사례에서 유용했습니다:
- 네트워크 확장 및 통합 분석
- 시설 용량 스트레스 테스트
- 경로 변경
- 서비스 가이드 시뮬레이션
- 새로운 클라이언트 추가
- 네트워크 미세 조정
결과
현재 이 도구는 네트워크 설계 평가에 사용되고 있습니다. 네트워크 통합의 경우, 도구가 성능 개선에 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 대표적인 예로, 세 개의 시설을 하나의 슈퍼 센터로 병합하는 일에 대한 분석을 들 수 있습니다.
과거 데이터로 작업하고 매개 변수 변동 실험을 수행하여 팀은 강력한 분석을 완료했습니다. 모델링을 통해 새로운 슈퍼 센터에는 처음 계획했던 용량의 70%만 필요하며, 계획된 시설 통합으로 인해 주요 측정 기준에서 상당한 절감 효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었습니다. 가장 중요한 점은 새로운 센터에서 지연 문제가 제거되고 이월 문제는 70% 감소했다는 것입니다.
향후, 피트니 보우스는 물류 분석 도구를 실시간 경고 및 의사 결정 지원 도구로 개발하여 물류의 예측 분석을 제공할 계획입니다. 매일 또는 매시간 실행되는 시뮬레이션은 현재 백로그, 볼륨 예측 및 계획된 자원 일정을 고려하여 추가 인력, 트럭 운송 및 경로 변경 요구와 같은 가까운 미래의 요구 사항을 결정할 것입니다.
이 물류 분석 도구 사례 연구는 피트니 보우스의 데이터 과학자 Cora Gao가 2021 애니로직 컨퍼런스에서 발표한 것입니다.
