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    플릿튠 기술 소개운송관리시스템(TMS)

    여러 물류센터의 배송 구역은 어떻게 나눌까?

    플릿튠 TMS 권역 최적화로 여러 센터에 배송 지점을 배분하는 방법. 거리·수송량 기준, 미배정 점검과 권역 관리·일일 권역 배차로 이어지는 과정을 설명합니다.
    Oct 18, 2026
    여러 물류센터의 배송 구역은 어떻게 나눌까?
    Contents
    세 기능의 역할이 다릅니다센터와 지점 데이터를 준비합니다거리와 수송량 중 고릅니다주황색 지점을 확인합니다설계를 일일 운영으로 연결합니다

    배송 거점이 둘 이상이면 “어느 차량이 갈까?”에 앞서 “어느 센터가 맡을까?”부터 정해야 합니다. 가까운 센터에 몰아주면 처리 물량이 한쪽으로 쏠릴 수 있고, 물량만 맞추면 먼 지역을 맡게 될 수 있습니다.

    플릿튠 TMS의 권역 최적화는 여러 센터를 기준으로 배송·수거 지점을 배분해 담당 구역의 초안을 만드는 기능입니다. 매일의 차량 노선을 만드는 단계에 앞서 운영 구조를 설계할 때 사용합니다.

    센터마다 최대 수용량 · 최대 거리 안에서 지점을 배분하고, 색으로 묶인 범위가 담당 구역 초안이 됩니다. 조건에 맞지 않는 지점은 주황색으로 남습니다
    센터별 지점 배분을 담당 구역 설계의 출발점으로 활용합니다.

    세 기능의 역할이 다릅니다

    기능

    정하는 것

    권역 최적화

    어느 센터가 어느 지점을 맡을지 배분

    권역 관리

    배분 결과를 참고해 지도에 실제 구역을 저장

    AI 권역 배차

    저장한 구역과 당일 배송지로 차량별 노선 생성

    권역 최적화 결과가 곧바로 매일 운행할 기사 노선이 되는 것은 아닙니다. 배분 결과를 검토하고 권역 관리에서 실제 운영할 구역을 정리하는 단계가 필요합니다.

    센터와 지점 데이터를 준비합니다

    센터에는 이름·주소·최대 수용량·최대 거리를 입력합니다. 최대 거리의 단위는 미터입니다. 배분할 지점에는 번호·주소·수송량을 입력하며, 수송량과 센터 수용량은 같은 기준으로 맞춥니다.

    센터·경유지 시트 입력 예시
    센터의 위치·처리 한도와 지점별 수송량을 준비하는 엑셀 예시입니다.

    거리와 수송량 중 고릅니다

    배분 기준

    반영하는 조건

    거리 기준

    센터에 설정한 최대 거리 안의 지점 배분

    수송량 기준

    배분한 지점의 수송량 합이 센터 최대 수용량을 넘지 않도록 배분

    예를 들어 배송 범위를 먼저 정리하려면 거리 기준을, 센터별 처리 여력을 기준으로 나누려면 수송량 기준을 검토할 수 있습니다. 이는 기준을 선택하는 예시이며, 실제 설정값은 센터 운영 데이터를 바탕으로 입력해야 합니다.

    주황색 지점을 확인합니다

    결과 지도에는 센터별 지점이 색으로 나뉩니다. 조건에 맞지 않는 미배정 지점은 주황색 핀으로 남고, 권역 미배정 카드에는 수송량과 최단 센터까지의 거리가 표시됩니다.

    권역 최적화 결과 화면 — 왼쪽에 올린 파일과 고른 기준, 가운데 지도에 센터별 색으로 나뉜 지점과 주황색 미배정 지점, 오른쪽에 권역별 요약과 권역 미배정 목록
    센터별 배분과 주황색 미배정 지점을 함께 확인하는 결과 화면입니다.

    미배정 지점의 거리를 보고 최대 거리가 실제 배송 범위보다 좁은지, 수용량이 부족한지 검토합니다. 센터 처리 능력을 넘어서는 숫자를 넣기보다 거점별 담당 범위를 조정할 수 있는지 살펴보세요. 결과는 엑셀로 내려받아 비교할 수 있습니다.

    설계를 일일 운영으로 연결합니다

    1. 권역 최적화로 센터별 지점 배분을 확인합니다.

    2. 결과를 참고해 권역 관리에서 실제 담당 구역을 그립니다.

    3. 차량과 담당 권역을 연결합니다.

    4. 이후 AI 배차의 권역 배차로 당일 배송 노선을 만듭니다.

    거점 배분은 권역 최적화 상세 매뉴얼, 이후 운영은 권역 배차 매뉴얼을 참고하세요. 센터별 물량이 달라질 때도 같은 데이터 기준으로 설계를 비교해 볼 수 있습니다.

    함께 읽기: 권역 배차의 개념과 설정 · 세 가지 AI 배차 선택 기준

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