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4. Workflow Lifecycle: 배송 루틴 자동 최적화

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Process Mining → DAG 생성 → 실행 → 자가개선 Closed-Loop로 배송 프로세스 자동 최적화

시나리오: 배송 프로세스 자동 최적화​

As-Is: 수동 배송 루틴 개선​

To-Be: ONESHIM Workflow Lifecycle​

📄 배송 프로세스 DAG YAML 예시​

# delivery-optimization.yaml
apiVersion: oneshim/v1
kind: Workflow
metadata:
  name: smart-delivery-routing
  version: 4.2.0
  region: korea-metropolitan

spec:
  triggers:
    - type: event
      source: wms.order_ready_for_dispatch
    - type: schedule
      cron: "0 6 * * *"  # 매일 오전 6시 배송 계획

  steps:
    - id: collect_orders
      name: 주문 수집
      handler: wms.get_pending_orders
      timeout: 30s

    - id: collect_traffic
      name: 실시간 교통 정보
      handler: external.get_traffic_data
      parallel_group: context

    - id: collect_weather
      name: 날씨 정보
      handler: external.get_weather_data
      parallel_group: context

    - id: collect_driver_status
      name: 기사 상태
      handler: tms.get_driver_availability
      parallel_group: context

    - id: optimize_routes
      name: 루트 최적화
      handler: ai_intelligence.optimize_delivery_routes
      depends_on:
        - collect_orders
        - collect_traffic
        - collect_weather
        - collect_driver_status
      config:
        algorithm: genetic_algorithm_v3
        # 🔄 자가개선으로 조정된 파라미터
        constraints:
          max_stops_per_route: 25      # AI 조정: 30 → 25
          max_driving_hours: 8
          time_window_buffer: 15min    # AI 조정: 10min → 15min
        optimization_targets:
          - minimize: total_distance
          - minimize: delivery_time
          - maximize: on_time_rate

    - id: assign_drivers
      name: 기사 배정
      handler: tms.assign_routes
      depends_on:
        - optimize_routes

    - id: notify_customers
      name: 고객 알림
      handler: notification.send_delivery_eta
      depends_on:
        - assign_drivers
      parallel_group: notification

    - id: update_dashboard
      name: 대시보드 갱신
      handler: monitoring.update_delivery_dashboard
      depends_on:
        - assign_drivers
      parallel_group: notification

  self_improvement:
    enabled: true
    min_executions: 200
    metrics:
      - on_time_delivery_rate
      - average_delivery_time
      - fuel_efficiency
      - customer_satisfaction

자가개선 시나리오: 정시 배송률 자동 향상​

Before vs After​

항목기존 (수동)ONESHIM (자동)개선율
정시 배송률82%93%+13%
평균 배송 시간4.5시간3.2시간-29%
루트 최적화 주기월 1회실시간∞
연료 효율기준+15%15%↑

관련 문서​

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