배차 최적화란 무엇인가 — 엑셀 배차의 5가지 한계

배차는 “지도에서 빠른 길 찾기”처럼 보이지만, 실제 현장은 그렇게 단순하지 않습니다. 차량마다 적재 한도가 다르고, 거래처마다 받을 수 있는 시간이 정해져 있고, 어떤 차는 두 번 돌아야 하고, 기사마다 익숙한 권역이 있습니다. 이 글은 배차 최적화가 정확히 무엇이고, 왜 엑셀로는 한계에 부딪히는지를 정리합니다.

배차 최적화란 무엇인가

배차 최적화 = 차량·기사·시간창·권역·적재량 등 여러 제약을 동시에 만족시키면서, 누가 / 어떤 순서로 / 무엇을 싣고 / 어디를 도는지를 가장 효율적으로 정하는 것.

핵심은 ‘동시에’입니다. 한 가지 제약(예: 거리)만 보면 사람도 풀 수 있습니다. 그러나 거리·시간창·적재량·권역·다회전을 함께 만족시키는 조합을 찾는 순간, 문제는 사람이 감으로 풀 수 있는 범위를 넘어섭니다.

엑셀 배차의 5가지 한계

오랫동안 엑셀로 배차해 온 현장일수록, 다음 한계가 익숙하실 겁니다.

1. 제약이 늘면 경우의 수가 폭발한다. 배송지가 20곳만 되어도 도는 순서의 가짓수는 천문학적입니다. 여기에 차량·시간창·적재량 제약이 더해지면, 엑셀로는 ‘되는 안’ 하나를 겨우 만들 뿐 ‘가장 좋은 안’을 찾기는 사실상 불가능합니다.

2. 사람과 감에 의존한다. 대부분의 엑셀 배차는 숙련된 담당자의 머릿속 노하우에 의존합니다. 그래서 그 담당자가 휴가를 가거나 퇴사하면 운영의 질이 급격히 흔들립니다.

3. 주문이 매일 바뀌는데 재계산이 느리다. 정기 납품은 매일 주문량과 납품지가 달라집니다. 엑셀은 변동이 생길 때마다 사람이 다시 짜야 해서, 빠르게 재계산해 대응하기 어렵습니다.

4. 복합 제약을 동시에 못 본다. “오전까지 납품 + 냉장·냉동 차량 구분 + 2회전 + 기사 선호지역”을 한꺼번에 만족시키는 배차는, 항목이 늘수록 엑셀에서 수작업으로 맞추기가 기하급수적으로 어려워집니다.

5. “왜 이렇게 갔나”를 증빙하지 못한다. 화주·거래처가 “왜 늦었냐, 이 비용의 근거가 뭐냐”를 물을 때, 엑셀 배차에는 의사결정의 근거 데이터가 남지 않습니다. 그래서 데이터로 답하기 어렵습니다.

그래서 무엇이 달라지나

배차를 자동화하면 같은 차량·인원으로 더 적은 거리와 더 적은 차량으로 같은 물량을 처리할 여지가 생기고, 무엇보다 주문이 바뀌어도 빠르게 다시 계획할 수 있습니다. 구체적인 절감 폭은 현장 조건에 따라 다르므로, 실제 수치는 케이스와 데이터 분석 글에서 별도로 다룹니다(공개 수치는 시뮬레이션 기준임을 각주로 밝힙니다).

SEECARGO는 이렇게 해결합니다

SEECARGO는 배차를 ‘깔끔한 이론 문제’가 아니라 현장의 문제로 봅니다.

• 정밀: 20여 가지 현장 제약을 단순화하지 않고 그대로 반영합니다.
• 현장성: 현실에서는 “가끔 과적이 불가피해도 일단 차를 돌려야 하는” 순간이 있습니다. ‘안 된다고 멈추는 배차’가 아니라 ‘일단 돌리되 무엇이 초과됐는지 알려주는 배차’가 현장에 맞습니다.
• 증빙: 어떤 근거로 그렇게 배차했는지를 데이터로 남깁니다.

이 관점은 14년간 지도·운행 데이터를 다뤄 온 엔지니어링에서 나옵니다. 다음 글들에서는 다회전 배차, 시간창 제약, 차량 대수 산정처럼 현장에서 가장 자주 부딪히는 주제를 하나씩 풀어 갑니다.