싱가포르의 한 호텔, 매시간 최적화로 대기 리무진 유지 중단

싱가포르의 한 대형 럭셔리 호텔은 24시간 리무진 서비스를 운영하며 월평균 약 9,000건의 운행을 처리했다. 행사와 휴일 기간에도 고객 서비스를 유지하기 위해 기획자들은 외주 차량을 대기 상태로 두었고, 이 관행은 연간 수백만 달러의 추가 비용을 발생시켰다.

영리한 해답은 거창한 교통 플랫폼이 아니었다. 이 프로젝트는 예측 분석, 스프레드시트 최적화, 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 결합해 기획자들이 하루 중 매시간 필요한 자체 보유 및 외주 리무진의 수를 결정할 수 있게 했다.

이러한 틀은 경영진의 질문을 '얼마나 많은 예비 용량이 안전하게 느껴지는가?'에서 '어느 시간대에 실제로 대기 차량이 필요한가?'로 바꾸었다. 이 시스템은 서비스 품질을 유지하면서 지나치게 광범위하게 퍼져 있던 값비싼 여유분을 줄였다.

이 사례는 운영 연구가 종종 운영자에게 도구를 맞춤으로써 성과를 낸다는 유용한 교훈을 준다. 이 해결책은 널리 이용 가능한 도구를 사용했기에 연구 프로젝트 이후에도 기획자와 관리자가 계속 사용하기가 더 쉬웠다.

두려움이 아니라 시간 단위로 대기 용량을 계획하라

시간 단위 용량 계획은 일평균보다 실제 수요의 형태에 더 잘 맞았다.

스프레드시트 최적화는 모델을 기획자들의 기존 업무 흐름에 가깝게 유지했다.

RPA는 그렇지 않으면 소규모 최적화 도구가 일상화되는 것을 막는 사무 작업을 줄였다.

수요 급증이 두려울 때는 급증을 시간 단위로 수치화하라. 적당한 최적화 도구만으로도 서비스 수준을 낮추지 않고 일괄적인 예비 용량을 대체할 수 있다.

공개된 사례는 서비스 수준을 개선하면서 연간 최대 320만 싱가포르달러를 절감했다고 보고한다. 이 접근법은 INFORMS Journal on Applied Analytics에 실용적인 호텔 업계 용량 계획 사례로 소개되었다.