배송최적화 시스템 구축기 Part 01. 올리브영이 멀티 센터 체제로 배송 시간을 14시간 단축한 과정

Context

올리브영은 2024년 온라인 매출이 전체 매출의 30% 이상을 차지하며 급성장했으나, 경산센터 추가에도 불구하고 기존 단일 센터 체제 아키텍처로 인해 주문이 양지센터에만 집중되었다. 운영자가 매번 엑셀로 주문 데이터를 추출해 수동으로 할당해야 했고, 이로 인해 배송 지연과 고객 문의 증가로 이어졌다.

Technical Solution

• OMS와 WMS 사이에 배송최적화 시스템(Delivery Optimization System)이라는 독립적인 제어 레이어 추가: 주문 완료 후 출하지시 데이터 전송 직전에 실시간으로 최적의 출고처 판단
• 주문분배 기능에 룰 엔진(Rule Engine) 구조 도입: SKU 재고 확인 → CAPA(처리 용량) 여유 확인 → 우편번호 기준 권역 매칭 → 출하지시 MQ 전송의 4단계 프로세스를 100ms 이내로 처리
• 다중 캐싱 전략 적용: Local Cache(Caffeine)로 센터별 가용량 등 정적 데이터 관리, Remote Cache(Redis)로 실시간 출고량 등 동적 데이터 관리해 분산 환경에서 데이터 정합성 유지
• Resilience4j 기반의 서킷 브레이커 적용: 배송최적화 시스템의 부하가 상위 시스템(OMS)으로 전파되는 현상 차단
• 주문이관 기능으로 부하 분산: 특정 센터 과부하 시 여유 센터로 물량을 동적으로 이동시켜 실시간 가동률 데이터 기반 분배 수행

Impact

• 최대 일 출고량 전년 대비 43.5% 증가
• 운영자 수동 개입 49.2% 감소, 수기 할당 업무 제로화
• 배송 리드타임 평균 14시간 단축

Key Takeaway

멀티 센터 인프라 확장 시 물리적 거점 추가만으로는 효과를 발휘할 수 없으며, 실시간 재고·CAPA·권역 정보를 종합 판단하는 중앙화된 제어 레이어를 선행 설계하는 것이 물류 병목 해소의 핵심이다.