이전에 진행한 물류 관련 프로젝트 중 가장 기억에 남는 경험에 대해 설명해 주세요.

인턴십에서 물류 자동화 창고의 재고 이동 데이터를 분석해 피킹 경로 최적화 방안을 도출하는 프로젝트에 참여했습니다. 제 역할은 WMS에서 추출한 6개월치 피킹 로그를 전처리하고, 품목별 피킹 빈도와 이동 거리를 시각화하는 것이었습니다. 분석 결과 고빈도 품목 약 20%가 전체 피킹의 70%를 차지하는데, 이 품목들이 창고 끝단에 배치돼 있어 이동 거리가 불필요하게 길어지고 있었습니다. 이 품목을 출하 동선에 가까운 구역으로 재배치하는 안을 제안했고, 시뮬레이션 결과 피킹 작업 시간이 평균 18% 단축되는 것으로 추정됐습니다. 실제 배치 변경까지는 인턴십 기간에 진행되지 못했지만, 데이터가 있어야 배치 결정을 설득할 수 있다는 것을 이 프로젝트에서 배웠습니다. 앞으로도 데이터를 기반으로 배치·운영 결정을 설득하는 방식으로 물류 프로젝트에 임하겠습니다.

데이터 없이 제안하면 경험 차이에서 반박을 이기기 어렵고, 수치가 있으면 논의 기준이 생깁니다. 피킹 최적화에서 20/80 패턴을 먼저 확인하는 것이 가장 빠르게 효과를 낼 수 있는 구간을 찾는 출발점입니다. 물류 데이터는 현장 운영과 연결해서 읽어야 의미 있는 인사이트가 나옵니다.