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배송부 여러분, 배송 기사님이 핵배송에 마침표를 찍을 수 있도록 실시간으로 가장 빠른 배송 경로를 계산하세요! 지도에서 가장 짧은 경로라고 해도 교통 상황이 나쁘거나 스‘ 타필드 내 영업점’처럼 찾는데 시간이 오래 걸리는 배송지가 포함돼 있으면 ‘최적 경로’라고 할 수 없습니다. 물론 어렵겠죠. 경로를 찾는 문제는 조합 최적화 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나로, 프로 수학러인 저, 매스캣도 그나마 최적에 가까운 경로를 알려주는 수준이니까요.

배송 경로를 찾는 문제가 어려운 이유가 뭐냐고요? 첫째는 단순히 출발점에서 목표점으로 가는데 그치지 않고 한 지점에서 출발해 여러 배송지를 들른 뒤 원래 지점으로 돌아와야 하기 때문이고, 둘째는 핵배송을 하려면 오늘 할당된 배송지를 모두 들러야 해서 시간 제약이 있다는 겁니다.

마지막은 배송 담당자가 한 구역씩 맡아 배송해야 하는데, 구역을 어떻게 나누냐에 따라 최적 배송경로가 바뀌기 때문입니다.물건을 팔지 않고 배달만 맡아 하는 배달 대행업체의 경우에는 더 어렵습니다. 주문이 실시간으로 들어오는 데다, 배송지에 가기 전 배달할 물건을 찾아와야 하죠. 음식의 경우 조리 시간이 지난 뒤 찾으러 가야 기다리지 않는데, 또 너무 늦게 가면 음식이 식거나 고객이 오래 기다리게 되므로 모든 조건을 고려해 거의 1초 안에 최적의 배송경로를 찾아야 하거든요.정말 까다롭죠?

산타마켓만의 방법을 찾아라!

배송 경로를 단순히 수학적으로 풀기에는 영향을 주는 변수가 무척 많고, 무작위합니다. 업체들은 단순히 경로만 최적화하는 게 아니라 기계학습 등을 활용해 현장에서 배송 담당자들이 겪은 경험과 노하우를 반영하거나 고객이 만족할 수 있는 부분들을 고려해 다각도로 최적화된 경로를
찾고 있죠. 그래서 사물인터넷 장치 활용법을 고민하는 등 현장의 상황을 더 잘 파악하기 위해 양질의 데이터를 더 잘 모을 수 있는 방법을 고민합니다.
최적의 배송 경로를 잘 찾기로 유명한 회사는 영국의 해외배송전문업체 UPS입니다. UPS는 ‘차량경로 문제’를 응용해 만든 자체 알고리듬으로 경로를 찾은 뒤 배송 기사에게 알려주는데 독특한 점은 꼭 필요한 경우를 제외하면 좌회전을 하지 않는 경로만 알려준다는 거죠.
UPS가 좌회전을 금지한 이유는 배송 차량이 좌회전을 위해 교차로에 정차할 때마다 엔진 공회전으로 연료를 낭비하자 연료 소비를 줄이기 위해 직진 또는 우회전으로만 이뤄진 경로를 알려줬더니,연료를 절감했을 뿐 아니라 신호 대기로 인한 시간이 줄어 배송 차량 1대가 이전보다 더 많은 배송을 할 수 있었기 때문입니다.

2019년 미국 자동차 회사 포드는 자율주행차에 로봇을 태운 뒤, 자율주행차가 배송지 근처까지 가면 로봇이 물건을 가져다주는 배송 서비스를 선보였고, 독일 자동차 회사 벤츠는 로봇팔과 드론을 자동차에 탑재해 배송하는 서비스에 특허를 냈습니다. 주문할 물건이 담긴 선반을 싣고 배송지에 도착하면 천장에 달린 드론이 물건을 들고 배송하는 거죠.

컴퓨터의 성능을 늘리거나 계산 효율을 늘리는 알고리듬을 개발하는 것 외에도 의외의 방법이 최
적의 배송 경로를 찾는 역할을 할 수 있습니다. 우리도 아이디어를 모아 산타마켓 만의 경로 찾기 알고리듬을 만들어보면 어떨까요?