인도물류·운송2024 – 진행 중올카고 로지스틱스
소량 화물(LCL) 운송 용량, 노선 통합, 배송 증빙 확인을 위한 머신러닝
올카고가 AI로 일일 출발 편수를 8~10%, 미수금을 15~20% 줄였다고 밝혔다
문제
올카고는 소량 화물(LCL) 네트워크에서 하루 약 1,500건의 노선 출발을 운영했다. 운송 용량 확약, 가격 책정, 배송 증빙 서류 확인은 모두 사람의 판단에 의존했다.
접근 방식
그룹 CIO 카필 마하잔이 이끄는 IT팀은 과거 데이터로 모델을 만들어 계절 추세와 세계적 사건을 반영해 무역 노선별 수요를 예측했다. 이 예측은 운송 용량 확약과 동적 가격 책정에 쓰였다. 머신러닝은 노선을 통합할 방법도 찾았고, 사내 전문가들이 결과를 검증했다. 신경망 비전 모델은 배송 서류의 서명과 도장을 확인한다. 이 모델은 모바일 앱에서 돌아가며 오프라인에서도 작동한다.
주요 수치
8-10%서비스 수준을 해치지 않고 줄인 일일 출발 편수 감소율(기존 약 1,500건 기준, 올카고 발표)
15-20%배송 증빙 자동 확인 이후 미수금 감소율(올카고 발표)
시사점
세 가지 활용은 각각 출발 편수, 스팟 가격, 미수금처럼 측정할 수 있는 비용 또는 현금흐름 항목을 겨냥했다. 수치는 회사가 직접 밝힌 것이며, 기사에는 시작 시점이 없다.
분류
출처
출처 요약
[1]IBRS2024년 8월 6일
올카고의 AI 활용 세 가지를 소개했다. 동적 가격 책정을 곁들인 LCL 수요 예측, 네트워크 최적화, 배송 증빙 서류의 컴퓨터 비전 확인이다. 일일 출발 편수 8~10% 감소와 미수금 15~20% 감소라는 회사 수치를 전했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 2일 · 수정일 2026년 11월 2일