Warehouse Digital Twin · v1.3.2

AI 에이전트 설정·사용 설명서

입력 편집부터 실행, 구조 검증, 결과 해석까지 에이전트가 지켜야 할 운영 계약입니다.

AI 에이전트에 먼저 붙여넣을 프롬프트

이 설명서를 운영 계약으로 따른다. 먼저 기본값을 같은 seed로 실행해 비교 기준을 고정한다. 내가 지정한 가설에 직접 관련된 레버만 바꾸고 validation.json을 통과한 결과만 보고한다. SLA 하나만 최적화하지 말고 p95 대기시간, overflow, 인력·시간 비용, holdout과 스트레스 결과를 함께 제시한다. 실제 인과효과로 단정하지 않는다.

반드시 지킬 규칙

원본 master_data와 calendar_weather를 덮어쓰지 않습니다.
정책 비교는 같은 seed의 FIFO 모델 기준선과 합니다.
validation.json의 all_passed가 true인 결과만 사용합니다.
시뮬레이션 결과를 실제 인과효과의 증명으로 단정하지 않습니다.

웹 실행 순서

기본값으로 초기화해 500개 SKU·181일 축을 불러옵니다.
가설과 직접 관련된 변수만 편집합니다.
세 입력의 검증 완료를 확인하고 실행합니다.
결과 ZIP의 manifest, validation, kpi부터 읽습니다.

결과 보고 체크리스트

SLA 변화와 평균·중앙값·p95 대기시간
overflow 변화와 추가 인력·모델 작업시간
holdout 및 수요·결근·서비스시간 스트레스
해석 한계와 현장 파일럿 또는 A/B 검증안

복사 가능한 scenario.json 예시

프로모션 평탄화 효과와 보충 건수 자체의 감소를 분리하려면fixed_weekly를 사용하세요. 탄력 인력은 근무시간에만 신규 작업을 받습니다.

{
  "name": "agent_trial",
  "seed": 20250722,
  "force_counterfactual": true,
  "global_demand_multiplier": 1.0,
  "picker_capacity_multiplier": 1.0,
  "replenishment_capacity_multiplier": 1.0,
  "replenishment_count_mode": "fixed_weekly",
  "service_time_multiplier": 1.0,
  "flex_picker_shifts": [
    {
      "days": ["Tue", "Wed", "Thu"],
      "start_hour": 8,
      "end_hour": 18,
      "additional_workers": 5
    }
  ],
  "queue_policy": "fifo",
  "picker_open_hour": 8,
  "picker_close_hour": 21,
  "worker_transition_seconds": 120
}

주요 레버와 웹 안전 범위

레버	의미	허용 범위
`global_demand_multiplier`	전체 수요	0.5~1.5
`picker_capacity_multiplier`	상시 피커 처리능력	0.5~2.0
`replenishment_capacity_multiplier`	보충 처리능력	0.5~2.0
`service_time_multiplier`	작업시간 악화·개선	0.5~2.0
`replenishment_count_mode`	보충 건수 연결	demand_linked / fixed_daily / fixed_weekly
`flex_picker_shifts`	요일·시간대 추가 인력	4개 규칙, 합계 20명 이하

반사실 모드의 observed는 실제로 FIFO로 적용됩니다. 보고할 때는 manifest.json의 effective_queue_policy를 기준으로 쓰세요.