[전Z전능 DA]Day44 - 디자인 스프린트 프로젝트2

🎯실무자 인터뷰 

 

차종 및 차량의 적재함 CBM 규격에 따라서 온도 유지 등 배송품질 차이가 있나요?
-품질 차이 없다 

배송 차량의 유류비나 연비에 대한 데이터도 제공 받을 수 있을지 궁금합니다

배송 편수, 차수, 노선의 차이가 무엇인가요..?
- 배차담당자에게 직접 문의해야함 

물류센터 간 재고 이동 정보나, 상품별 보관 기간 그리고 포장방식에 대한 데이터가 있을 지 궁금합니다.
- 제공불가..

Delivery 테이블의 출고시간만 가지고 최초 출고부터 배송지도착까지 걸린시간을 얻을 수 있는지 궁금합니다
- 배송과정 추적 못함

물류 운송 시 ‘평균 운송 중량’ 및 ‘적정 중량’은 어떻게 되나요?
‘적정 중량’은 어떻게 판별하고 계신가요?
- 법적규제에 따라. 상품의 무게보다 부피의 제약이 더 많다


차량에 적재할 때 부피로도 같이 적재하는 기준이 있나요? 단순히 냉장/냉동 기준으로만 같이 적재가 될까요?
- 위의 답변

Delivery테이블의 DC/TC 필드에서 재고 보유 여부를 DC/TC로 왜 구분하고 있는지 궁금합니다
- 리서치 하면서 질문의 답을 찾아라 



냉장냉동 배송시 차량 이동식 칸막이로 구분
냉장- 상품 온도에 맞춰서 
냉동- 영하 18도

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안전재고 없음에 대한 리스크가 크다는 것을 가정
=안전재고가 없다면 유통이 안된다, 생산이 안된다. 플러스 알파로 수치화 어려움 
유제품에서 크림류 몇만톤 생산. 그 이상을 생산하기 위한 
뭐가 발생했을때 스탑


현재 재고예측 또는 발주 예측을 하고있는지. 어떻게 하는지 그 정확도
=사람의 감으로 하고있다. 데이터 기반으로 하고싶어함
폐기율 줄임에 대한 고민을 하고있는중

식품 안전재고는 일반 안전재고의 기준과 방법
=유통기한 안에 판매할 수을까를 기준으로 
공산품은 부피ㅇ위주


정기적으로 예측하는 발주물량이 정해져있는지 예측단위 주기가 어떻게 되는지
=시즌별 판매량, 평소 판매량 3년치 데이터로 분기별로 예측
(월별, 시즌별, 분기별 예측)


안전재고 비축 비율
=제품마다 틀려서 ...향후에 품목 위주로 답변 가능


발주물량이 튀는 경우
= 시즌별 수요가 많은 제품이 있다.(크리스마스, 축구경기있는날 등..)


특이한 방법으로 운송해야 하는 상품군이 따로 있는지
=효율적인 시스템을 구축하려고 노력
배송노선이나 코스관리 시스템이 없는건 아니지만 기사의감에 의존중
코스를 짜줘도 기사님 의사로 지켜지지않음
최적의 노선을 시뮬돌리는중 효율적으로 운영할수있을까 고민중
현 데이터로는 보기 힘든 부분


콜드체인에서 상품 배송상자에 온도 모니터링 장치 부착 하는걸로 법이 바꼈는데 어떻게 잘 지켜지고있는지
= 현장 보고와서 다시 답변

콜드체인 배송 비용이 비싼 이유?
=냉장차 연비가 다른차보다 낮다. (무게 , 차량가격)

 

칸막이 구분시 일어나는 문제..?

= 온도의 변화로 제품에 결함이 생기는 제품은 따로 철저하게 분류.

 

재고없을때 다른 센터에서 재고 끌고오는 경우 발생하는 물류비용 큰편인가

= 적재량이 큰 차로 한번에 분기별로 이동. 갑자기 급하게 필요한 경우에는 작은차로 다녀올 수 있지만 아니면 퀵 (거의 발생하지 않아서 비용의 비중이 낮다)

안전재고를 채우는 경우 센터이동 가능.

 

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 차량별 적정물량으로 배차까지 영향을 미치나요 미친다면 어떻게 배차를 다시하나요

= 보통 하루에 두번 배차 

배차 담당자가 오늘 물량이 많을거같은데 하고 여기에 몰아줄까 하는경우가 많다. 물류예측의 필요성

 

2.차종구분 예시 7.5

=톤수

 

3. 적재관련 메뉴얼잇는지 어떤 기준으로 적재가 되는지, 여유공간 몇프로 남기는지

= 최대적재량 계산, 어떻게 실을까의 고민. 중량보다 부피를 더 고려. 최대한 꽉꽉 채워서 나가고 싶어함. 법규내에서 해야..

CBM기준  최대부피 적재 했을떄 중량을 추산해서 적재량 계산

 

4.규격에 부피가 포함되어 계산이 가능한지.

가능

 

5. 출고단위는 적재 법적 규제처럼 공통된 사항으로 묶여있는건지

=확인하고 답변

 

6.기준중량의 의미, 상품의 KG당 기준 중량이 무슨말ㅇㄴ지

= 확인하고 답변

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A2 .거점에서 라스트 마일까지 최적화된 루트가 기준이 될때가 많다.

경로상의 최적화를 기준 (그러나 기사분들의 개입이 더 크다)

최적ㅇ화, 상품을 해치지 않는 선에서 효율적으로 시스템화 할 수 있을까. 기사분들의 납득할수 있을까 큰 고민

 

A3.  창고 구분의 이유 

설계할때 부터 설계가 다르다. 물류간소화가 되지 않으면 비용 발생

피킹패킹 프로세스가 다르기때문에 따로 운영한다

 

A4. 현재 물류 센터 위치 선정 기준

초기에는 경기도 내에서 수도권으로 빠르게 갈 수 있는 지점들. 땅값싸다

지금은 당일배송 빠른배송의 니즈

그 지역을 선택한 지리적 이유 센터간 활용도, 시너지, 거래처, 뿌려주는 위치들 등 면밀 계산 데이터기반 분석

 

A5. B&B

찾아가는 서비스 애로사항, 제품의 결함 우려 가까운곳은 물류차가 들러서 배송 가능

 

A6. 복합적. 인건비 + 지역별 + 차량별 연료소모량 등 (차량 적재량 측정해야한다)

 

A7. 도심 거점 센터는 좀 작은편

대부분 물건을 2일안에 처리하는 것이 일반적. 

 

A8. 시스템적으로 . 도심거점이 생기면 비용이 높아질수밖에 없다.

택배비용 출혈경쟁 중

 

A9. 애매하다. 택배차가 얼마나 이동하고, 물건 적재량에 따라 달라져서 지방이 더 든다고 볼 수 있다.

 

 

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물류차의 운행 시간대

- 지역별 도크에 차량을 대고 물건을 적재하므로 시간을 정해놓고 나간다?

 

데이터상 일반차량, 냉장차량 구분이 되어있는지

- 따로 구분이 되어있지 않다.  

 

제조, 수입, 제조제품 취급

 

 

TC창고 제품 

- 제조후 빠르게 창고에서 빠져나갈 수 있는 제품들 위주

 

 

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로케이션 코드가 있는지, 그걸로 재고 관리를 하고있는지

- 적용하고있지 않다.

 

어떤 방식으로 재고, 창고관리 하고있는지

- 데이터 제공할때 확인하고 알려주심

 

재고관리의 오류가 있는지, 현 데이터로 오류를 찾아낼 수 있는지

- 적재관련 데이터 줄수없다...

 

출고량 데이터와 입고량 데이터 비교가 가능한지

- 데이터 줄 수 없다

 

물류센터 위치 면적 케파시티

- 정확한 위치정보는 안된다. 외부노출 꺼리는 데이터..

 

입출고시 온도 측정 시스템 있는가

-되고있따. 정확한 답변이 필요하다면 현업자 만나서 다시 답변해주심

 

자체발주 어떤식으로 운영하는지 정기적? 비정기적

- 정기적으로 파트너쉽 운영, 비정기적으로도 운영 구분은 안되어있지만 둘다 진행중

 

물류센터 입고후 악성재고 판단기준, 회전율

- 식품은 유통기한 기준으로 나눈다. 식품쪽은 악성재고까지는 거의 없다. 최대한 활용하는 방안(다른제품과 함꼐, 신제품 개발에 등..)

 

 

기존 트럭과의 차이점. 이 회사의 트럭이 모두 콜드체인 트럭인지

- 전부 콜드트럭인지는 확실치 않다.. 현업에 물어보고 답변주심

배송기사가 온도를 조절 가능. 중앙에서도 온도 조절 가능 

콜드체인 도메인 리서치 해보기 (의약품, 식품 등)

 

 

주력 상품군

- 데이터로 확인 가능 (냉장이 좀더 취급된다.)

 

온도변화가 가장 심하게 발생하는 떄

- 운송중 (여름에 도로의 열기. 문여는순간 온도변화 극심 ) 

 

계근 여부의 의미

- 무게를 쟀는지의 여부. 출고할 때의 무게를 쟀다.(한번 더 확인 후 답변 주)

 

 

 

🎯 목표 및 타겟 설정 (문제정의)

 

1. 도착점에서 출발

• 장기적인 목표 설정(낙관적 태도)
  • 이 프로젝트를 왜 하고 있는가?
  • 2년 후 이 서비스의 모습은 어떤가?
• 핵심 질문 열거 (비관적)
  • 해결하고 싶은 서비스의 문제는 무엇인가?
  • 장기목표를 달성하기 위해 실현되어야 할 것은 무엇인가?
  • 장기목표를 달성하는 과정에서의 장애물을 질문으로 바꿔보기

 

2. 지도그리기

 

 

logi Map

 

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코멘토 대표님 특강

1.데이터 분석을 배우면 커리어서 무엇이 좋을까

2.데이터 분석가가 하는 일의 범위는 어디서 부터 어디까지일까 애초에 이 분류가 의미가 있는가 

 

 

문제가 있다. - 어떤 데이터를 측정 할지 정한다 - 분석한다 - 액션- 결과 분석 - 어떤 데이터가 더 필요한가 (측정 변수추가) - 효과적인 측정방법 결정 - 분석 - 해결

 

🎯고객에 대해 알고싶은 사람 + 앞으로 고객에 대해 알고싶은 점을 결정하는 사람 , 고객들이 좋아할 확률이 높은거

 

🎯어떻게 하면 가장 낮은 비용으로 고객을 학습할 수 있을까 . 문제를 풀 수 있을까 

 

🎯가장 낮은 비용으로 가장 문제를 잘 푸는 모델을 만드는 것 (설계나 모형..?)