물어보새의 진화와 지식 공유 확장

AI 데이터 분석가 '물어보새'는 구성원이 데이터를 활용하여 문제를 해결하고 업무 생산성을 높이는 데 기여하는 혁신적인 도구입니다. 이 글에서는 '물어보새'의 진화 과정과 더불어, 데이터 기반의 지식 공유가 어떻게 확장되고 있는지를 다루고자 합니다. '물어보새'는 단순한 하드웨어에 국한되지 않고, 조직의 지식 생태계를 발전시키는 중심 허브 역할을 하고 있습니다. 물어보새의 지속적인 진화 '물어보새'의 출발점은 구성원들이 더 쉽고 빠르게 데이터를 이해하고 활용할 수 있도록 돕기 위한 것이었습니다. 초기 모델은 주로 데이터 조회와 관련된 기본적인 질문에 집중하였으나, 시간이 지남에 따라 사용자들의 기대치를 반영하며 진화해왔습니다. 이제는 단순히 데이터 검색에 그치지 않고, 질문의 맥락과 의도를 파악하여 다양한 업무에 맞는 답변을 제공하는 기능으로 발전했습니다. 이러한 발전은 크게 네 가지 영역에서 이루어졌습니다. 첫째는 지식의 '확장'입니다. 기존의 데이터베이스 중심에서 벗어나, 사내의 여러 비정형 정보원과 통합하여 사용자가 필요로 하는 정보를 더욱 폭넓게 제공할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 여러 개의 Wiki, Confluence, Jira 등의 시스템에서 얻은 자료와 통합해 질문에 대한 적절한 답변을 제공함으로써 구성원들은 자신이 필요한 정보를 한 곳에서 손쉽게 찾을 수 있습니다. 둘째로, '기억'의 요소가 도입되었습니다. 과거 대화의 이력을 저장하고, 이를 기반으로 새로운 질문에 맥락을 더해주는 기억 시스템을 통해 더욱 자연스러운 대화가 가능해졌습니다. 이제 사용자는 후속 질문을 할 때 이전의 맥락을 잊지 않고 연속된 대화처럼 활용할 수 있습니다. 이러한 기억 기능은 사용자들이 질문을 할수록 더 똑똑해지는 경험을 제공합니다. 지식 공유의 혁신 물어보새의 또 다른 중요한 발전 방향은 '지식 공유'의 혁신입니다. 사용자 간에 지식을 효율적으로 ...

B마트 OMS를 통한 퀵커머스 출고 최적화


우아한형제들이 운영하는 B마트의 OMS(Order Management System)는 퀵커머스 출고 최적화를 통해 물류 운영을 혁신했습니다. 이를 통해 고객, 라이더, 현장 작업자의 경험을 모두 개선하는 통합적인 솔루션을 제공하며, 서비스의 신뢰도를 높였습니다. 본 글에서는 B마트 OMS의 기능과 성과를 살펴보겠습니다.

B마트 OMS의 역할과 중요성

B마트의 OMS는 단순한 주문 처리 시스템을 뛰어넘어 전체 물류 운영을 관리하는 효율적인 플랫폼입니다. 이 시스템은 고객의 주문이 어떻게 처리되는지를 전방위적으로 최적화하여, 고객에게 물리적이고 심리적으로 신뢰 있는 경험을 제공합니다. 즉, OMS는 주문 흐름 제어, 판매 재고의 통합 관리, 그리고 작업 효율 데이터를 분석하여 배송 서비스의 질을 높이는 데 기여합니다.


이 시스템의 중요한 기능 중 하나는 주문 흐름의 체계적인 제어입니다. 이를 통해 고객의 주문이 어떻게 처리되는지를 실시간으로 확인할 수 있으며, 이는 고객에게 더욱 높은 신뢰를 줍니다. OMS는 가용 재고를 실시간으로 반영하여, 고객이 품절 상태에서 오는 불만을 줄여줍니다. 특히, 피크타임에는 출고 요청이 일시에 몰리는 경향이 있어, 출고 인력이 부족한 상태에서 혼란이 발생할 수 있기 때문에 OMS는 피크 매니지먼트를 위해 예약 배달 주문을 유휴 시간대에 분산 처리하는 방식으로 효율성을 극대화합니다.


예약배달의 효율적인 출고 최적화

2025년 상반기에는 예약배달의 출고 요청을 유휴 시간대에 분산시키기 위한 피크매니지먼트 프로젝트가 진행되었습니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 피크 시간대에 몰리는 주문의 수를 줄이며 효율적인 출고 환경을 조성하는 것이었습니다. 이를 위해서 OMS는 기존의 출고 요청과 배달 요청을 분리하여, 고객의 수령 시각에 맞춰 배송을 조정하는 데 초점을 맞췄습니다.


이러한 접근 방식은 고객에게도 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 고객이 선택한 수령 시각을 절대적으로 보장하면서, 출고 현장의 작업 효율을 높이는 동시에 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있었습니다. 결과적으로 이 시스템은 평균 출고 처리 시간을 약 19% 단축시키며 고객의 만족도를 크게 향상시켰습니다. 이렇게 출고 최적화는 단순히 고객에게 신뢰를 제공하는 데 그치지 않고, 각 현장 작업자의 피로도도 감소시키는 다면적인 효과를 가져왔습니다.


동적 출고예정시각의 개선 효과

또한, OMS에서는 라이더의 대기 시간을 최소화하기 위해 출고예정시각을 동적으로 산정하는 로직이 개발되었습니다. 기존의 고정된 출고예정시각 방식은 현장의 실제 여건을 전혀 반영할 수 없었기 때문에, 많은 불만을 초래했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 출고 가능 인원과 생산성을 기반으로 실시간으로 예상 소요 시간을 계산하는 시스템을 구축하였습니다.


이 시스템은 라이더와 고객 모두에게 긍정적인 경험을 제공했습니다. 라이더가 픽업하러 왔을 때 대기하는 시간이 현저히 줄어들었으며, 실제로 라이더의 평균 대기 시간을 86.67% 이상 감소시킨 성과를 가져왔습니다. 또한, 출고예정시각과 실제 출고 완료 간의 편차를 크게 줄여, 서비스의 신뢰성을 한층 더 높이는 결과를 얻었습니다. 이는 B마트의 전체 배송 품질을 향상시키는 중요한 요소 중 하나로 자리잡았습니다.


결론적으로, B마트 OMS는 물류 운영을 효율적으로 개선하기 위한 강력한 도구로 기능하고 있으며, 고객과 라이더, 작업자 모두에게 높은 가치를 제공합니다. 이어지는 단계에서는 OMS의 지속적인 발전을 통해 더욱 빠르고 정확한 서비스를 제공할 수 있는 방안을 모색하고 있습니다.

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