유니언 퍼시픽, 최적화로 빈 화물차 배정해 비용 35% ROI 절감

철도 회사는 빈 화물차를 고객이 필요로 하는 곳으로 보내야 하며, 차량이 있는 위치, 수요의 긴급성, 한 차량 유형이 다른 유형을 대체할 수 있는지 여부를 균형 있게 고려해야 합니다.

유니언 퍼시픽은 퍼듀 연구진과 협력해 이러한 모든 요소를 동시에 고려하고 전체 차량 관리 시스템 내에서 실시간 배정을 산출하는 최적화 모델을 개발했습니다.

이 모델은 시뮬레이션이 예측한 대로 운송 비용을 절감하고 수요 충족에 필요한 인력을 줄여 35%의 투자 수익률을 창출했습니다.

수작업이 아닌 모델로 빈 차량 배정

빈 차량 선택은 상호작용하는 여러 요인에 좌우됨

모델은 위치, 긴급성, 대체 가능성을 함께 고려할 수 있음

최적화로 배정 결정을 실시간으로 처리할 수 있을 만큼 신속하게 함

측정 결과: 비용과 인력 절감, 35% ROI 달성

일상적인 운영 선택이 상호작용하는 여러 요인에 좌우될 때, 경험적 규칙을 최적화 모델로 대체하면 실시간으로도 서비스를 개선하면서 비용과 인력을 줄일 수 있습니다.

이 모델은 유니언 퍼시픽의 실시간 차량 관리 프로세스의 일부가 되었고, 이 접근법은 네트워크 전반으로 확장되어 한때 많은 전문가가 필요했던 운영 결정을 공유된 최적화 핵심이 수행할 수 있음을 보여주었습니다.