C.H. Robinson, 하나의 프레임워크로 기존 라우팅 기술을 10개 벤치마크에서 앞서다

글로벌 화물 운송 기업인 C.H. Robinson(CHR)은 매일 '복잡한(rich)' 차량 경로 문제에 직면한다. 각 고객마다 목표와 제약 조건이 다르기 때문이다.

CHR은 이전에 특정 문제 유형에 각각 맞춰진 타사 라우팅 기술에 의존했으며, 이로 인해 신규 고객 설정에 오랜 시간이 걸렸다.

연구진은 여러 경로 생성 알고리즘을 갖춘 집합 분할 프레임워크를 제안했으며, 이는 CHR에서 10개 벤치마크 인스턴스에서 기존 기술들을 능가했다.

간단한 사용자 인터페이스로 감싼 이 프레임워크는 CHR의 운송 계획 및 실행 플랫폼에 통합되어 설정 시간을 줄이고 계획 담당자의 생산성과 고객 성과를 개선했다.

하나의 프레임워크, 다수의 경로 생성기

하나의 프레임워크가 여러 문제 유형에 걸쳐 알고리즘을 재사용했다.

10개 벤치마크 인스턴스에서 승리한 것이 기존 기술을 대체하는 데 필요한 근거를 제공했다.

간단한 UI가 일상적 사용의 진입 장벽을 낮췄다.

설정 속도가 빨라지면서 신규 고객 온보딩이 몇 주에서 며칠로 단축되었다.

고객마다 서로 다른 라우팅 엔진을 구매하는 대신, 제약 조건 집합별로 생성기를 끼워 넣는 하나의 프레임워크를 구축하라. 사례별 임시방편이 아니라 플랫폼이 개선된다.

구현 이후 이 모듈은 이전에 사용하던 타사 기술들을 능가했고, 설정 시간을 크게 줄였으며 사용자의 생산성과 고객 성과를 개선했다. 이 연구는 INFORMS Journal on Applied Analytics(2022)와 arXiv 프리프린트로 게재되었다.