쏘카는 수학적 모델링을 활용해 수동 배정하던 차량 예약을 최적화, 4%의 차량 가동률 증가를 성취했습니다.

06/20/2022, 24:22

쉐어링카 플랫폼 쏘카는 예약 차량 배정 효율화 작업을 해당 작업 이전까지 수동으로 진행했습니다.

1. 예약 차량 배정 효율화란?
- 한 쏘카존에 차량 A, B가 있는 상황
- 8~12시 / 16~24시 / 0~20시 예약이 들어옴
- A : 8~12시 / B : 16~24시 이렇게 배정하면 예약을 전부 처리하지 못함
- 차량 A에 8~12시, 16~24시 예약을 배정하고, B에 0~20시 예약을 배정하면 전부 처리 가능
- 위 과정을 기존에는 손으로 처리했다는 말입니다.

2. 문제
- 쏘카는 15,000대 이상의 차량과 4,000개의 쏘카존을 보유한데다가, 최대 90일 전부터 예약할 수 있습니다. 최적화해야 하는 예약의 규모 자체가 컸습니다.

3. 접근
- Solver : 수학적으로 표현된 문제의 해를 구하는 최적해 탐색 도구
- Solver를 쓰려면 우선 문제를 수학적으로 모델링해야 했습니다.
- 예약을 더 받을 수 있는, '빈 차량 점유 시간'의 증가를 지표로 결정 변수, 목적 함수, 제약 조건을 설정해 Google OR-Tools Solver로 모델을 구현했습니다.

4. 해결
- GCP 서버에 최적화 문제 모델링하는 작업 맡긴 후, 메시지 시스템으로 제품 서버에 가져왔습니다.
- 예약 최적화 타이밍은 예약 들어올 때마다 하지 않고, 일정 간격을 두고 요청하는 방식 : 성수기에도 1시간에 한번 정도면 괜찮다는, 쏘카존 운영 고객의 니즈를 반영했습니다.

5. 결과
- 같은 차량 가동률(전체 차량 예약 가능 시간 대비 예약 점유율)에서 더 적은 차량 대수 + 같은 차량 사용 대수에서 더 높은 차량 가동률
- 평균 차량 사용 비율 대비 약 4%의 가동률 증가를 성취했습니다.
- 예약이 비교적 적어 최적화 여유가 많은 구간에서 특히 효과가 컸습니다.

게시 멤버

슉슉이

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