이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
트럭 배송 일정 조정 경험을 직접 다룬 적은 없지만, SCM 수업에서 병목 구간을 찾아 일정을 재배분하는 시뮬레이션을 해봤습니다. 물류 병목은 주로 특정 시간대 집중, 거점 용량 초과, 드라이버 가용 인원 부족 세 가지에서 발생합니다. 제가 접근한다면 역산 스케줄링 방식으로, 납기 시간에서 거꾸로 각 구간 소요 시간을 빼서 출발 시간 슬롯을 분산 배치하겠습니다. 또한 실시간 위치 데이터와 예상 지연 알림을 활용해 동적으로 경로를 재조정하는 구조를 병행하면 병목을 줄일 수 있다고 생각합니다. 앞으로도 물류 스케줄을 다룰 때 고정 시간표보다 동적 조정 가능한 구조를 설계하는 방식을 유지하겠습니다.
효율적인 물류는 계획보다 예외 처리 능력에서 나옵니다.
물류팀 아르바이트에서 배송 지연이 반복되는 시간대를 먼저 파악하는 것부터 시작했습니다. 오전 9~11시 사이에 차량이 한꺼번에 출발하면서 거점 앞 대기 시간이 20~30분씩 늘어나는 상황이 이어졌습니다. 담당 기사님들과 짧게 대화하면서, 경로가 문제가 아니라 집결 시간 자체가 병목이라는 것을 알게 됐습니다. 저는 전날 저녁에 거점별 배송 건수를 정리한 간단한 스프레드시트를 만들어, 다음 날 출발 시간을 15분 단위로 분산 배치하는 방식을 제안했습니다. 이틀 뒤 오전 대기 시간이 절반 이하로 줄어드는 것을 직접 확인했습니다. 특별한 시스템 없이도 출발 시간을 조금 분산하는 것만으로 흐름이 바뀐다는 경험이었습니다. 그 이후로 배송 일정을 볼 때 집중 구간이 어디에 생기는지를 먼저 찾는 습관이 생겼고, 물류 문제의 상당수가 경로가 아니라 타이밍에서 시작된다는 것을 몸으로 배웠습니다.
SCM 프로젝트에서 가상 물류망을 설계할 때, 병목 구간을 찾기 위해 흐름 전체를 먼저 그려보는 방식을 썼습니다. 각 구간에서 처리 가능한 최대 물량과 실제 투입 물량의 차이를 계산하고, 갭이 큰 지점을 병목으로 정의했습니다. 거점마다 트럭 회전 주기를 파악한 뒤, 병목 구간에는 출발 시간을 분산 배치해 투입량을 평준화했습니다. 그 결과 전체 납기 충족률이 이론상 12%p 개선되는 수치를 얻었습니다. 시뮬레이션이었지만, 배송 일정 문제는 최단 경로보다 흐름의 균형에서 답이 나온다는 것을 그때 배웠습니다. 실무에서는 실시간 데이터가 있어 더 정밀한 조정이 가능할 것이라 생각했고, 이후로 물류 시스템을 볼 때 어디서 물량이 몰리는지를 숫자로 먼저 확인하는 방식을 유지하고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 구매·SCM 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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