컬리, IEEM 2022에서 물류센터 생산 계획 최적화 논문을 발표하다

Context

컬리의 물류 센터는 배치 피킹 방식으로 운영되는데, 고객 주문들을 효과적으로 묶어 배치를 구성하는 것이 생산성에 직결된다. 기존에는 생산 계획 수립 시 상품 수를 최소화하는 최적의 배치 구성을 체계적으로 찾아내는 방법이 없었다.

Technical Solution

• 생산 계획 최적화 문제를 조합 최적화 문제로 재정의: 고객 주문 묶음에서 고유 상품 개수가 최소인 배치 계획 탐색
• 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 메타휴리스틱 기법 도입: 생산 계획을 유전자로 표현하고 진화 연산을 통해 최적해 탐색
• 유전 알고리즘 기반 최적화 서버 개발: IEEE IEEM 2022 학회에서 발표한 알고리즘을 실제 서버로 구현
• 물류 센터 현장 시스템 반영: 개발한 최적화 서버를 컬리 물류 센터의 생산 계획 수립 프로세스에 통합

Key Takeaway

배치 처리 기반 물류 운영에서 조합 최적화 문제를 메타휴리스틱으로 접근하면, 단순 휴리스틱보다 더 나은 배치 계획을 체계적으로 도출할 수 있으며, 학술 알고리즘을 실무 제약 조건과 맞춰 실제 운영 시스템에 적용하는 것이 가능하다.