Snap-on, 포장 전에 AI가 상자를 선택하게 하여 배송 비용 절감

택배 배송은 잘못된 형상에 엄격한 비용을 부과합니다. 너무 큰 상자는 골판지를 소모하고, 포장 시간을 잡아먹으며, 부피 무게를 유발할 수 있고, 돈을 내고 산 빈 공간을 함께 배송하게 됩니다. Snap-on의 Crystal Lake 유통 센터는 이 작고 반복적인 결정을 공략했습니다.

Supply Chain Xchange는 Snap-on Tools와 FastFetch가 AI를 활용해 배송 비용을 절감한 공로로 2019 Supply Chain Innovation Award를 수상했다고 보도했습니다. 이 기사에 따르면 해당 프로젝트는 배송 상자의 낭비 공간을 최소화하고 이를 새로운 물류 프로세스와 결합했습니다.

SupplyChainBrain의 FastFetch 사례는 Intellipack이 인공지능을 활용해 특정 주문에 맞는 적정 크기의 상자를 최소 비용으로 계산한다고 설명합니다. 이 사례는 배송 비용 10%에서 30% 절감, 포장 인력 30% 감소, 골판지 자재 사용 감소를 보고했습니다.

이 조치는 포장을 포장 작업대의 습관에서 최적화 문제로 바꾼다는 점에서 깔끔합니다. 상자는 그럭저럭 비슷해 보이는 기준이 아니라 총체적인 최종 비용 행태를 기준으로 선택됩니다.

빈 공간 최적화

상자 선택은 늦게 이루어지지만, 자재, 인력, 운송 비용을 함께 결정합니다.

이 시스템은 속도 압박 속에서 개인의 판단에 의존하는 대신 포장 담당자에게 계산된 답을 제공했습니다.

빈 공간을 줄임으로써 배송 요금과 골판지 자재를 모두 절약했고, 그 결과 비용과 낭비가 같은 방향으로 움직였습니다.

택배 물류에서 가장 저렴한 패키지는 형상에 관한 결정입니다. 인력과 운송 요금이 이를 고정하기 전에 주문 데이터로 그 결정을 내리십시오.

이 프로젝트는 CSCMP의 2019 Supply Chain Innovation Award를 수상했습니다. Supply Chain Xchange는 Snap-on이 Crystal Lake에서 배송 비용을 11% 이상, 포장 인력을 30% 절감했다고 보도했으며, SupplyChainBrain은 더 넓은 범위인 배송 비용 10%에서 30% 절감과 Intellipack의 수개월 투자 회수 기간을 설명했습니다.