Research Task · RT-T20 · 2025.10
🧪 디지털 트윈 시뮬레이션 환경
TMS AI 라우팅 엔진 · 물리·가상 트윈 · Monte Carlo 1000회 What-if · 김지훈 수석연구원 · 연구노트 20p 대응
🎯 연구 배경
물류 네트워크의 디지털 트윈을 구축하여 신규 거점 추가 · 차량 교체 · 경로 변경이 OTIF와 비용에 미치는 영향을 실제 운영 전에 AI 시뮬레이션으로 사전 검증합니다. Monte Carlo 기반 확률 시뮬레이션으로 다양한 불확실성을 반영하여 의사결정 리스크를 낮춥니다.
🏗️ 디지털 트윈 3계층 구조
📡 물리 레이어
PHYSICAL · SYNC실제 차량의
GPS · IoT 데이터 실시간 동기화. 현재 재고·이동 상태·센서 값을 스트리밍으로 수집.🧠 가상 레이어
VIRTUAL · MODELS배차 알고리즘 (RT-T2) · ETA 모델 (RT-T7) · 수요 예측 (RT-T17)을 포함한 전체 AI 모델 스택.🎲 시뮬레이션 엔진
MONTE CARLO · 1000×확률적 파라미터(교통·날씨·주문량 변동)를 샘플링하여
N=1,000회 반복 실행. KPI 분포로 결과의 불확실성을 정량화.📝 시나리오 시뮬레이션 Pseudocode
# 시나리오 예시: 대전 DC 신규 거점 추가 효과 분석
results = digital_twin.simulate(
scenario="add_depot_daejeon",
n_simulations=1000,
kpis=["otif_rate", "avg_distance", "cost_per_shipment"]
)
# -> OTIF +2.1%, 평균 거리 -8.4%, 배송 건당 비용 -6.2%
📉 10월 시뮬레이션 결과
✓ Digital Twin 사전 검증 결과 (2025.10 기준)
대전 DC 신규 추가
OTIF +2.1%p
중부권 93.1% → 95.2% 예측 · 거리 -8.4% · 비용 -6.2%
제주 해운 → 항공 전환
LT −65%
리드타임 대폭 단축 · 비용 +180%
시뮬레이션 횟수
1,000회
Monte Carlo · 90% 신뢰구간 산출