Selection of Predictor Variables and Models for Truck Weight Estimation
Song-eun Kim, Yujin Lee, Kyung Min Choi, Kyungsu Park, Seung Hwan Jung · 경영교육연구 · 2023
[연구목적] 본 연구의 목적은 제3자 물류업체에서 제공하는 트럭의 무게를 예측하여 제조업체의 배송 업무의 효율성을 증대시키는 것이다. 제조업체에 도착하기 전에 도착할 배송트럭의 무게를 예측하는 것은 운송 계획 수립 및 사전 제품 패키징을 수행하는데 도움을 준다. [연구방법] 본 연구에서는 제조업체의 실제 운영 데이터를 바탕으로 예측변수를 생성하고 DNN과 XGBoost 기반의 예측모델을 개발하였다. 특히 전진 선택법에서 착안한 단계적 시행착오법을 적용하여 예측에 활용할 주요 변수들을 선정 및 예측모델별 최적 예측변수 조합을 제안하였다. [연구결과] 각 모델별 제안된 최종 예측변수들에 대한 성능평가 결과 DNN과 XGBoost모델의 MAPE는 각각 2.801%와 2.940%로 우수한 성능을 보였다. 또한 트럭 무게 예측모델별로 각 변수의 중요도를 확인하였다. [연구의 시사점] 제3자 물류업체로 인한 정보 불균형은 물류의 효율성 저하로 이어진다. 본 연구에서는 트럭 무게 예측을 바탕으로 이러한 불균형 문제를 해소하고자 하였다. 트럭 무게에 영향을 미치는 주요 예측변수에 대한 이해 또한 실무적 시사점을 제공한다.