RT-T15는 배차 확정 전 단계에서 미래 운임을 30일 선행 예측하고 비용 · 서비스 · 탄소 배출을 균형 있게 고려해 최적 운송사를 자동 추천하는 모듈이다. AI가 과거 운임 실측치, 시장 지수(유가 · 수요), 계절성을 분석해 Prophet과 XGBoost 앙상블로 예측하고, 운송사별 OTIF · CO₂ · 신뢰도 점수와 결합한 carrier_score로 4개 후보사를 랭킹한다.

목표는 운임 예측 MAPE ≤ 7%, AI 선택 운송사의 평균 OTIF ≥ 96%이며, 8월 실측 MAPE는 6.8%(Prophet 단독 11.2% 대비 4.4%p 개선), 평균 OTIF는 96.4%(수동 선택 93.1% 대비 향상)이다.

# 운임 예측용 피처 (Prophet 외부 regressor + XGBoost 입력)
features = [
    "fuel_price_index",        # 유가 지수 (80~130)
    "freight_demand_index",    # 화물 수요 지수 (60~140)
    "season_sin/cos",         # 계절 순환 인코딩
    "holiday_flag",            # 공휴일 여부 (0/1)
    "lane_id_embedding",       # 구간별 임베딩 (8-dim)
]

# carrier_score: 비용 · OTIF · CO₂ · 신뢰도 가중합
carrier_score = (
    0.40 * normalize(-predicted_cost)    # 운임 ↓ 일수록 가점
  + 0.30 * carrier_otif_rate_30d           # OTIF 30일 이동평균
  + 0.20 * normalize(-co2_per_tonkm)      # 탄소 배출 ↓ 가점
  + 0.10 * carrier_reliability_score    # 장기 신뢰도 스코어
)

Prophet은 계절성 · 트렌드 · 공휴일 효과를 투명하게 분해하고, XGBoost는 유가 · 수요 등 외부 변수의 비선형 상호작용을 포착한다. 두 모델의 앙상블로 단일 모델 대비 MAPE 11.2% → 6.8%까지 개선됐다.