배송최적화 시스템 구축기: 멀티 센터 전환을 통한 배송 시간 단축

1. 기존 시스템의 한계와 멀티 센터 전환의 필요성

• 올리브영의 비약적인 성장으로 단일 센터 체제의 한계 봉착: 분배 로직 부재로 인한 특정 센터 과부하, 수작업 기반의 비효율적인 물량 재분배, 지속적인 배송 지연.
• 멀티 센터 체제로의 전환은 단순 인프라 확장을 넘어 기존 주문 처리 아키텍처의 전면 재설계 필요.
• 실시간 주문 흐름 제어를 위한 새로운 시스템 구축의 필요성 대두.

2. As-Is: 단일 센터 중심의 경직된 주문 처리 구조

• OMS → TCS → WMS 순으로 양지센터 중심의 선형적 주문 처리.
• 데이터 단절로 인한 실시간 재고 및 센터별 가동률(CAPA) 판단 불가.
• 확정된 주문 처리 위주의 WMS 구조로 인한 출고처 변경 및 재배정의 어려움.
• 새로운 배송 정책 반영 시 시스템 로직 직접 수정으로 인한 높은 대응 비용.
• 실시간 최적 출고처 판단을 위한 'Control Tower' 레이어 부재.

3. To-Be: '지능형 판단 레이어' 도입을 통한 주문 처리 최적화

• OMS와 WMS 사이에 '배송최적화 시스템(Delivery Optimization System)' 도입.
• 핵심 설계 원칙:
  • 판단 레이어 통합: 재고, CAPA, 배송 권역 등 종합적인 데이터를 기반으로 분배 로직 전담.
  • 확정 전 단계 제어: 출고 지시 직전 단계에서 실시간 검증을 통한 운영 리스크 최소화.
  • 정책 가변성 확보: 룰 기반(Rule-based) 엔진 구조로 코드 수정 없는 운영 정책 변경.
  • 데이터 기반 SLA 보장: 배송 리드타임 최소화를 위한 최적 출고처 동적 결정.
• 고가용성 및 100ms 이내 응답 속도 보장을 위한 아키텍처 설계.

4. 배송최적화 시스템의 핵심 기능

• 주문분배(Order Distribution):
  • 대량 트래픽 처리를 위한 100ms 이내 개별 주문 판단 로직 최적화.
  • Resilience4j 기반 서킷 브레이커 적용으로 장애 격리 및 시스템 안정성 확보.
  • Local Cache(Caffeine) 및 Remote Cache(Redis)를 활용한 다중 캐싱 전략.
  • DB 설정값 변경만으로 런타임 전략 결정 및 운영 정책 유연성 확보 (전략 패턴 기반 필터링).
• 주문이관(Order Transfer):
  • 특정 센터 과부하 시 여유 센터로 물량 자동 이관 기능.
  • Redis 기반 분산락(Distributed Lock)으로 중복 이관 방지 및 멱등성 확보.
  • 외부 시스템 연동 구간별 서킷 브레이커 적용으로 가용성 및 연속성 유지.
  • 보상 트랜잭션(Compensating Transaction) 설계를 통한 데이터 최종 정합성 확보.
  • 실시간 트래킹 및 모니터링 UI 제공.

5. 시스템 도입 효과

• 출고 처리 성능(Throughput) 향상: 최대 일 출고량 전년 대비 43.5% 증대.
• 운영 프로세스 자동화: 운영자 수동 개입 49.2% 감소, 수기 할당 업무 '제로(Zero)'화.
• 배송 리드타임 단축: 피크 타임 배송 리드타임 평균 14시간 단축.