"물류비·배송 문제…'수학적 최적화 기법'으로 해결할 수 있어요"
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LG CNS 마곡 본사서 '최적화 미래기술자문협의체' 개최
최적 비행경로 탐색 등에 적용
서울대·KAIST 등 교수들 참여
고객 비즈니스 극대화 방안 토론
머신러닝 결합땐 돌발에 대응도
제조업체·e커머스·물류센터
최적화 기법으로 물류비 등 절감
현신균 LG CNS 대표
"수학적 최적화 분야 리더가 목표
최적화 기법으로 경영 문제 해결"
국내에선 DX 전문기업 LG CNS가 이런 수학적 최적화 기법에서 가장 앞서 있다. LG CNS는 이달 초 서울 마곡 본사에서 KAIST, 서울대 등 교수들과 수학적 최적화에 머신러닝을 결합하는 방법에 대해 논의했다. 회사 내 구성한 ‘최적화 미래기술자문협의체’ 활동의 일환이다. 이 협의체는 2020년 출범했다. 수학적 최적화 기법으로 고객의 비즈니스 성과를 극대화하기 위해서다. 이번 협의체엔 현신균 LG CNS 대표와 D&A(데이터 분석&AI) 사업부장 박상균 전무 등이 참여했다. 이경식 서울대 산업공학과 교수, 최인찬 고려대 산업경영공학부 교수, 이동호 한양대 산업공학과 등도 자문단 자격으로 참가했다. 이날 주제발표는 김현정 KAIST 산업및시스템공학과 교수와 이수지 숭실대 산업정보시스템공학과 교수가 맡았다.제조업체인 A사는 LG CNS의 최적화 기법으로 수출 관련 물류비 문제를 해결했다. 물류비는 어떤 해운사를 활용할지, 어떤 제품을 얼마나 선적하는지에 따라 달라진다. LG CNS는 수만 가지에 달하는 경우의 수를 따져 최적의 조합을 찾았다. A사는 이를 통해 수십억원의 물류비를 절감한 것으로 전해졌다.
e커머스 기업 B사는 LG CNS의 수학적 최적화로 배송 주문량을 15% 늘렸다. 물품을 배송하기 위해 최소한의 트럭을 권역별로 어떻게 배차할지, 차량에 어떻게 물건을 적재해야 할지 등을 고려해 최적 운송 경로를 찾고 배차를 한 결과다.
물류센터를 운영하는 C사는 LG CNS의 최적화 알고리즘으로 상품을 담는 데 필요한 박스 수를 대폭 줄였다. 직사각형, 정사각형 등 포장이 정형화된 상품을 1개 박스에 최대로 담을 수 있는 알고리즘을 개발했다. 상품별 넓이, 부피 데이터를 기반으로 상품을 가장 많이 담는 최적 조합을 찾은 것이다.수학적 최적화에 머신러닝이 결합하면 돌발 상황까지 미리 감안해 의사결정을 내릴 수 있게 된다. 예를 들어 콜센터 운영 방안 수립 때 수학적 최적화 기법을 활용하면 소수의 인원으로 많은 통화량을 소화할 수 있게 인력 배치를 할 수 있다. 다만 이것만으론 코로나 팬데믹 등 예상치 못한 상황에 대처할 수 없다. 머신러닝이 결합하면 얘기가 달라진다. 전화 주문과 문의 등이 폭증할 경우 인력을 어떻게 운영하는 것이 가장 효과적인지 사전에 분석하고 대응 시나리오를 마련할 수 있다. 수천~수만 대의 설비를 중단 없이 관리해야 하는 곳에서 이런 수학적 최적화와 머신러닝 결합 기법이 특히 유용하다. 설비 운영 이력 데이터를 갖고 고장 날 확률이 높은 설비가 무엇인지 머신러닝으로 예측한 뒤, 이들 설비에 대해 소수 인력으로 ‘예방 유지보수’를 하도록 인력 배치 계획과 이동 동선을 짤 수 있다.
현 대표는 “LG CNS가 수학적 최적화 분야에서 전 세계 리더로 성장하는 것이 목표”라며 “대부분 경영 문제는 LG CNS가 제공하는 최적화 컨설팅 서비스로 해결할 수 있다”고 강조했다.
LG CNS는 올초 A&O(분석&최적화) 센터를 신설했다. 컨설턴트와 데이터 사이언티스트 등 100여 명의 인력으로 구성했다. 고객 요청에 따라 사안별로 프로젝트팀을 만들어 데이터를 분석하고 의사결정을 할 수 있게 돕는다. 이를 사내에선 ‘A&O 디스커버리’ 과정이라고 부른다.장민용 LG CNS DA&T(데이터 분석&기술) 담당 상무는 “수학적 최적화는 미국 유럽연합(EU) 일본 등 선진 기업들 사이에서 오래전부터 ‘산소’와 같이 자연스럽고 필수적인 존재였다”며 “축적해 온 최적화 및 데이터 분석 역량을 바탕으로 고객 기업이 비즈니스 경쟁력을 끌어올릴 수 있게 적극적으로 지원할 것”이라고 말했다.
이해성 기자 ihs@hankyung.com