🚚
Supply Optimization Framework™
복잡한 물류 흐름 속에서 가장 빠른 길을 설계합니다
강화학습 기반 재고 최적화와 동적 경로 설계로 물류 효율을 극대화합니다.
Core Features
핵심 기능
📦
RL-based Inventory Logic (강화학습 재고 최적화)
강화학습 기반 실시간 재고 적정화 - Stable Baselines3 / Ray RLlib - 수요 변동에 즉시 대응 - 과재고·품절 방지
🚚
Dynamic Route Optimization (동적 경로 최적화)
변동 상황에 즉시 반응하는 경로 재설계 - Dynamic Programming + RL - 교통 상황 실시간 반영 - 배송 시간 최소화
Methodology
ZTC Foundry 기반 구축 프로세스
Foundry Lens
공급망 데이터 및 물류 흐름 분석 재고·경로 최적화 목표 정의
Foundry Hub
강화학습 모델 선정 (Stable Baselines3) 경로 최적화 알고리즘 선정
Foundry Lab
RL 에이전트 학습 및 시뮬레이션 시계열 예측 + DP 결합
Foundry Stage
공급망 대시보드 UI 실시간 경로 시뮬레이션
Tech Stack
기술 아키텍처
AI / ML Models
Stable Baselines3Ray RLlibProphetARIMADynamic Programming
Infrastructure
KafkaReactD3.jsDockerKubernetes
Dev & Ops Tools
Claude CodeAntigravity
Business Impact
적용 효과
정량적 성과
재고 회전율
20% 향상
물류 리드타임
15% 단축
배송 정시율
98%+
핵심 도입 효과
- 과재고·품절 방지
- 배송 효율 극대화
- 고객 만족도 향상
Case Study
물류사 C
물류 산업
도입 배경 및 과제
복잡한 배송 경로로 인한 비효율
적용 솔루션
Supply Optimization™ 도입
해결 성과
- 강화학습 기반 동적 경로 최적화
- 배송 시간 18% 단축
- 연료 비용 12% 절감
Supply Optimization Framework™로
비즈니스를 혁신하세요
전문가 상담을 통해 귀사에 최적화된 도입 방향을 무료로 진단받을 수 있습니다.