구글 AlphaEvolve, 물류 창고 경로 최적화로 연간 15,000km 이동 절감

14개국 이상에서 사업을 운영하는 글로벌 물류 기업 FM Logistic이 구글 클라우드의 AI 코딩 에이전트 AlphaEvolve를 활용해 창고 내 경로 최적화에서 10.4%의 효율 개선을 달성했다.

FM Logistic의 폴란드 창고는 축구장 8개 크기에 17,700개 이상의 피킹 위치를 보유하고 있다. 매 교대마다 수십 명의 작업자가 전동 트럭을 타고 수십 개의 저장 위치를 오가며 상자를 수집하는데, 불필요한 이동 한 걸음 한 걸음이 시간, 장비 마모, 배송 지연으로 이어진다.

AlphaEvolve는 Gemini 모델을 활용해 알고리즘을 자율적으로 생성하고 개선하는 진화적 코딩 에이전트다. FM Logistic의 기존 알고리즘을 시작점으로 받아 코드의 변형을 생성하고, 새로운 로직을 도입하면서 기존 인간 설계 알고리즘보다 나은 해법을 찾아냈다.

평가를 위해 FM Logistic은 1시간 이상의 실제 작업 데이터에 해당하는 60개 투어의 대표 데이터셋을 설계했다. AlphaEvolve는 수천 개의 생성 알고리즘을 실제 조건에서 테스트하며, 지게차 용량 초과, 주문 누락, 이중 할당, FIFO 우선순위 위반 등에 대한 페널티를 반영했다.

결과적으로 이미 고도로 최적화된 기존 솔루션 대비 10.4%의 추가 개선을 달성했으며, 전체 운영 규모에서 연간 15,000km 이상의 창고 내 이동을 절감할 수 있게 됐다.

FM Logistic의 그룹 CIO 로돌프 베이(Rodolphe Bey)는 "추가 개선이 어려운 고도로 최적화된 기준선 위에서 달성한 10.4% 개선은 더 빠른 이행, 팀의 작업 환경 개선, 장비 마모 감소로 직결된다"고 평가했다. 이 효율성은 동일한 인력과 장비로 더 많은 주문량을 처리할 수 있는 여지를 제공한다.