AI 기반 스마트 워크포스 관리 로 20% 성과 향상

대부분의 사람들은 슈퍼마켓의 직원 스케줄링을 단순한 계산 문제, 즉 예상 고객 수에 맞춰 직원을 배치하면 끝나는 일이라고 생각합니다. 그러나 일본에서는 갑작스러운 태풍, 예상치 못한 지역 축제, 심지어 그날의 운세까지도 소비 패턴을 단숨에 바꿀 수 있기 때문에 인력 계획은 결코 예측 가능하지 않습니다.

일본 최대 규모의 슈퍼마켓 체인 중 하나는 10,000명 이상의 직원을 수백 개 매장에 배치해야 하는 과제를 안고 있었습니다. 고정적인 스케줄과 수작업에 의한 조정은 높은 인건비와 낮은 직원 사기로 이어졌습니다. 목표는 적재적소에 적시에 인력을 배치하면서 직원의 동기 부여와 균형까지 유지하는 것이었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 해당 기업은 단순 자동화가 아니라 실제 상황에 지능적으로 적응하는 AI 기반 워크포스 관리 를 도입하였습니다. 새 시스템은 사전에, 실시간으로, 그리고 비즈니스 요구와 직원 기대에 맞춰 스케줄을 조율하도록 설계되었습니다.

고객 요구사항

AI 시스템 도입 전, 슈퍼마켓은 직원 스케줄을 수작업 또는 반자동 방식에 의존하였습니다. 이러한 전통적 접근 방식은 다음과 같은 한계를 드러냈습니다.

• 일별, 시간별 고객 트래픽을 정확히 예측하지 못하여 조용한 시간대에는 과잉 인력, 피크 시간에는 인력 부족 발생
• 불필요한 인력 배치와 초과근무로 인한 인건비 증가
• 직원 성과, 근무 역량, 개인 선호를 고려하지 못한 경직적이고 비인간적인 스케줄링 → 직무 불만족과 이직률 증가
• 근무 시간 한도를 통제하기 어렵고, 노동법 위반 위험과 직원 복지 악화 초래

VTI의 솔루션

VTI는 고객사의 복잡한 스케줄링 문제를 이해하기 위해 매장 관리자와 HR팀과의 협의, 운영 실사, 데이터 리뷰를 통해 심층 분석을 수행하였습니다. 이를 통해 예측 불가능한 고객 유입과 개인화되지 않은 스케줄링 부족이 효율성을 저해하는 주요 요인임을 확인하였습니다.

이 분석을 바탕으로, VTI는 해당 슈퍼마켓의 비즈니스 환경에 맞춘 AI 기반 교대근무 관리 시스템을 개발 및 배포하였습니다. 이 시스템은 과거 매출 추세, 실시간 날씨 데이터, 지역 행사 캘린더를 결합한 고도화된 수요 예측 모델을 사용하여 매장 및 시간대별 고객 트래픽을 정확히 예측합니다.

AI는 이러한 예측치를 기반으로 매장별 인력 수를 실시간 최적화하여, 어떤 시점에도 과잉 인력 또는 인력 부족이 발생하지 않도록 합니다. 또한 기존 근태 및 급여 시스템과 통합하여 스케줄 생성 → 근태 관리 → 급여 처리로 이어지는 완전 자동화된 워크플로우를 구현하였습니다.

주요 기능

관리자용

• 고객 수요를 예측하고 실시간으로 교대 스케줄을 자동 조정합니다.
• 인력 최적화와 초과근무 제한을 통해 인건비를 절감하며, 필요 시 즉시 백업 인력을 재배치합니다.
• 근태 관리와 급여 프로세스를 통합하여 업무 효율성을 높입니다.
• 근로 시간 한도 설정을 통해 노동법 준수와 직원 복지를 보호합니다.

직원 및 파트타이머용

• • 모바일 앱을 통해 개인 스케줄 확인, 근무 가능 시간 등록, 교대근무 교환 요청이 가능합니다.
  • 근태 기록, 총 근무 시간, 급여 내역을 언제 어디서나 확인할 수 있습니다.

• 개인 선호를 반영한 유연하고 투명한 스케줄링 혜택을 제공합니다.

결과

AI 기반 교대근무 관리 시스템 도입 6개월 만에 슈퍼마켓은 의미 있는 성과를 달성하였습니다.

• 인력 배치 최적화와 불필요한 초과근무 축소로 인건비 15% 절감
• 효율적인 교대근무 설계로 과로를 방지하고 피크타임을 안정적으로 커버하여 직원 성과 20% 향상
• 개인 선호 반영 및 워라밸 보장으로 직원 만족도 상승
• 피크 시간대 안정적 인력 확보로 고객 서비스 품질 개선

프로젝트 개요

• 투입 인원: 48명
• 개발 기간: 6개월 (1차 릴리스까지), 이후 유지보수 진행
• 수행 모델: Scrum

적용 기술

• 머신러닝: TensorFlow, scikit-learn
• 빅데이터 처리: Apache Spark, Hadoop
• 데이터베이스: PostgreSQL, Google BigQuery
• 최적화 알고리즘: 선형계획법, 유전 알고리즘
• 프런트엔드: ReactJS, Tableau

차세대 리테일 인력 관리로

AI 기반 스케줄링을 통해 이제는 날씨, 행사, 실시간 트래픽, 직원 선호까지 반영된 데이터 기반 의사결정이 가능해졌습니다. 이는 비용 최적화를 넘어, 숫자 뒤의 사람을 존중하는 시스템으로 자리 잡았습니다.

VTI는 시스템 통합, 데이터 분석, 워크포스 관리 플랫폼 경험을 기반으로, 다양한 리테일 기업들이 첨단 기술을 활용하여 운영 최적화를 달성할 수 있도록 지원하고 있습니다.

👉 마지막 카피:
“VTI의 첨단 디지털 솔루션으로 리테일 인력 관리를 한 단계 업그레이드합니다.”