물동량 예측 데이터 기반 배차
실제 트럭 배차 업무를 해본 경험은 없지만, 물류 운영 수업에서 배차 결정의 핵심이 물동량 예측이라는 걸 배웠습니다. 설치 건수와 시간대별 분포를 과거 데이터로 예측하고, 거기에 맞춰 트럭 수와 투입 시점을 조정하는 방식이 기본이라고 이해합니다. 직접 경험한 건 아니지만, 물류 스터디에서 쿠팡 간선 운영 사례를 분석했는데 피크 시즌에 평소보다 30~40% 더 많은 배차가 필요하다는 데이터를 보고 수요 예측의 중요성을 실감했습니다. 비상 시에는 예비 차량을 어디에 얼마나 확보해둘지도 함께 계획해야 한다는 것도 배웠습니다. 실무는 이보다 훨씬 복잡하겠지만, 기본 원리는 이해하고 있습니다.