[사례] 패션 3PL — OMS를 배차 엔진에 연결
여러 물류센터를 나눠 운영하는 패션 전문 3PL은, 주문관리(OMS)에 모인 주문을 어느 센터에서 보낼지 배차 담당자가 매번 엑셀로 쪼개 수동 분배하다 보니 시간이 오래 걸리고, 한 센터에서 갈 수 있는 곳을 다른 센터 차량이 가는 중복 동선이 잦습니다. SEECARGO는 OMS의 주문 정보를 API로 받아 배송지 좌표를 변환하고, 재고가 있는 가장 가까운 센터의 차량에 자동으로 노선을 배정하며, 센터별 가용 차량과 출고 한도를 제약으로 넣어 한 센터에 물량이 몰리지 않게 균형을 맞춥니다 — 이 접근을 데이터로 검증했습니다. 적용하면(예시) 배차 정리 시간과 센터 간 중복 동선을 크게 줄일 수 있습니다.
여러 곳에 물류센터를 나눠 두고 패션 쇼핑몰의 물류를 대행하는 3PL은, 주문은 한곳(OMS)에 모이지만 배송은 센터별로 나뉩니다. 어느 센터에 재고가 있고 어디서 보내야 가까운지를 배차 담당자가 매번 엑셀로 쪼개 분배하다 보니, 한 센터에서 갈 수 있는 배송지를 다른 센터 차량이 가는 중복 동선이 반복되고 유류비가 새어 나갑니다. SEECARGO는 이런 현장 조건을 배차 로직으로 풀어 데이터로 검증했습니다 — 아래는 그 내용을 정리한 것입니다.
무엇이 배차를 무겁게 했나
세 가지가 겹쳤습니다. 주문과 센터, 차량이 따로 움직였습니다.
현행 방식 vs SEECARGO 적용
| 항목 | 현행 방식 | SEECARGO 적용 (예시) |
|---|---|---|
| 주문 취합~배차 확정 | 매일 몇 시간 수기 | API 호출 후 몇 분 |
| 센터 간 중복 동선 | 자주 발생 | 크게 감소 |
| 센터 물량 배분 | 쏠림·병목 | 균형 배정 |
| 배차 근거 | 감·엑셀 | 데이터(좌표·재고·한도) |
수치는 적용 시 기대 효과 예시입니다.
SEECARGO는 이렇게 해결합니다
핵심은 모인 주문을 배차 엔진이 가장 가까운 센터로 자동 분배하는 것입니다. 세 가지를 함께 반영합니다.
- OMS API 실시간 연계 — 주문관리(OMS)에 모인 주문을 API로 받아 배송지 주소를 좌표로 변환하고, 센터별 거리를 계산해 배차 엔진에 바로 넣습니다.
- 가장 가까운 센터 자동 배정 — 재고가 있는 센터 중 배송지에서 가까운 센터의 차량에 노선을 자동 배정해, 먼 센터가 배송하는 중복 동선을 줄입니다.
- 센터 간 균형 배정 — 센터별 가용 차량 수와 일일 출고 한도를 제약으로 넣어 한 센터에 물량이 몰리지 않도록 분산하고, 적재 한도를 넘기면 마킹해 용차로 분리합니다.
작게 시작할 수 있습니다
관리자는 별도 설치 없이 PC 브라우저에서 바로 시작하고, 센터·차량 정보만 등록하면 됩니다. 시작은 ‘하루치 주문 데이터’ 한 번이면 충분합니다. SEECARGO는 그 데이터로 센터 간 동선이 어디서 겹치는지, 배차 정리 시간을 얼마나 줄일 수 있는지를 먼저 보여 드리는 무료 배차 진단을 제공합니다.