AI Scheduler — 익일 운영계획을 미리 세우는 배차
AI Scheduler는 익일 운영계획을 AI가 사전에 수립하는 기능으로, SEECARGO가 2026년 말을 목표로 개발 중입니다. 현재의 자동 배차가 '그날 들어온 주문에 반응'한다면, AI Scheduler는 과거 주문·운행 패턴을 학습해 '내일 차량·인력이 얼마나, 어디에 필요할지'를 미리 계획하는 방향입니다.
지금까지 배차 자동화의 목표는 ‘들어온 주문을 빠르고 정확하게 푸는 것’이었습니다. 다음 질문은 한 단계 앞입니다 — 주문이 들어오기 전에, 내일 필요할 것을 미리 준비할 수는 없을까? 이것이 AI Scheduler가 향하는 지점입니다.
AI Scheduler는 SEECARGO가 2026년 말 상용화를 목표로 개발 중인 로드맵 기능입니다. 아래 내용은 그 방향에 대한 설명입니다.
반응형 배차에서 계획형으로
현재의 자동 배차는 ‘반응형’입니다. 주문이 들어오면 그날의 계획을 계산합니다. AI Scheduler는 그 앞 단계를 더합니다 — 과거 패턴을 학습해 내일을 미리 계획합니다.
AI Scheduler가 그리는 것
핵심은 과거의 주문·운행 데이터에서 규칙성을 찾아, 익일에 차량·인력이 얼마나, 어디에 필요할지를 미리 배치하는 것입니다. 그러면 당일 아침 주문이 확정됐을 때, 백지에서 시작하지 않고 준비된 밑그림 위에서 빠르게 확정할 수 있습니다.
미리 준비 + 당일 확정이 함께 작동
예측은 틀릴 수 있습니다. 그래서 AI Scheduler는 사전 계획을 제시하고, 실제 주문이 확정되면 자동 배차가 그날 기준으로 다시 계산해 보정하는 구조를 지향합니다. ‘미리 준비’와 ‘당일 확정’은 대체 관계가 아니라 보완 관계입니다.
SEECARGO의 로드맵
SEECARGO는 실행형 자동 배차를 토대로, 예측·계획 역량을 단계적으로 쌓고 있습니다.
- 토대는 데이터 — 지금의 자동 배차 운영으로 주문·운행 데이터를 쌓는 것이 예측의 기반입니다.
- 단계적 확장 — 현재 실행형 자동 배차 → 시간대 예측(TDTP, 2026년 7월말 예정) → 익일 계획 수립(AI Scheduler, 2026년 말 목표)의 순서로 나아갑니다.
- 현실적인 접근 — 예측만 앞세우지 않고, ‘미리 준비 + 당일 확정 보정’으로 실제 운영에 쓸 수 있는 형태를 지향합니다.
AI Scheduler는 아직 개발 중인 방향이지만, 그 출발점은 거창한 예측이 아니라 꾸준히 쌓은 데이터입니다. 지금 자동 배차로 운영을 정리해 두는 것이, 내일을 미리 계획하는 첫걸음입니다.