물류 시스템과 빅데이터·클라우드의 만남 “Cello, 물류 혁신을 이끈다” 1편
| 각 산업별로 치열한 경쟁이 펼쳐지면서 제품, 서비스의 가격이나 질적 차이만으로는 이미 경쟁우위를 선점할 수 없게 됐다. 최근 물류가 경쟁 우위를 점하기 위한 필수요소로 부각되면서 유통, 물류 시장에 새로운 바람이 불고 있다. 이 열풍 속에는 빅데이터, 사물인터넷, 클라우드 기술 등을 융합한 통합물류시스템이 그 핵심을 차지하고 있다. 물류 산업의 혁신을 가져오는 차세대 통합물류시스템에 대해 알아보자. |
| 물류 시스템과 빅데이터·클라우드의 만남 “Cello, 물류 혁신을 이끈다” 1편 물류 시스템과 빅데이터·클라우드의 만남 “Cello, 물류 혁신을 이끈다” 2편 물류 시스템과 빅데이터·클라우드의 만남 “Cello, 물류 혁신을 이끈다” 3편 |
물류 시스템과 빅데이터, 클라우드의 만남 “Cello, 물류 혁신을 이끌다”
각 산업별로 치열한 경쟁이 펼쳐지면서 제품 또는 서비스의 가격이나 질적인 차이만으로는 이미 경쟁 우위를 선점할 수 없게 됐다. 이에 많은 기업들은 경쟁우위를 확보하기 위해 고객의 만족도와 직접적으로 연결되는 물류(배송)에 관심을 두게 됐는데, 고객이 상품을 얼마나 빠르게 잘 받느냐의 문제는 물류 혁신의 1차 목적인 비용 절감을 떠나 기업 경쟁력의 한 요소로 대두되고 있다.
2010년을 전후로 활성화된 전자상거래 시장은 연 30~40%의 높은 성장을 이어가면서 기존 전통적인 유통시장을 위협하는 수준에 이르렀다. 그리고 온라인 비즈니스의 규모가 나날이 커지면서 전자상거래와 연결된 물류시장의 규모도 폭발적인 성장을 거듭하고 있다.
물류시장에는 현재 기존 물류업체들은 물론, 물류 시스템을 보유한 유통업체, 제조업체, IT업체들의 진입으로, 이른바 산업 간의 경계가 허물어지는 융복합 전쟁이 치열하게 전개되고 있다. 특히 아마존, 구글, 알리바바, 징동닷컴 등은 직접 배송 서비스에 나서면서 물류시장의 판도를 바꾸고 있으며, 국내 물류시장 또한 글로벌 업체들과 전자상거래 업체들의 진출로 인해 경쟁이 더욱더 치열해진 상황이다.
전자상거래 시장이 성장함에 따라 고객들의 수요 패턴이 급변하고 비즈니스 프로세스가 다양해져 기업들이 이를 관리하기가 매우 어려워졌다. 특히, 대형 물류기업이나 전문 전자상거래 기업의 경우 자체적인 물류 시스템을 통해 이런 상황에 대처할 수 있지만 여력이 되지 않는 기업들은 전문 물류역량을 가진 3PL 또는 4PL에게 의존할 수 밖에 없으며, 최근 기술 기반의 물류IT 역량이 중요성을 더해감에 따라 4PL의 필요성이 대두되고 있다.
4PL은 3PL과 마찬가지로 기업들이 본연의 핵심 역량에 집중할 수 있게 해준다. 다만 물류를 총괄하는 4PL의 역량에 따라 비용 절감과 함께 빅데이터 분석, IoT 추적 등 첨단 IT기술 기반의 물류/SCM 전 영역을 통합 관리할 수 있는 차별화된 서비스를 제공할 수 있다는 점이 3PL과의 차이점이다. 물류에 IT기술이 더해져 새로운 비즈니스 모델이 창출된 것이다.
디지털 변혁(Digital Transformation)의 시대를 맞이해 빅데이터, IoT, 가상화, 클라우드 기술을 이용한 새로운 비즈니스 모델 가운데 하나가 바로 4PL이다. 디지털 변혁이란 데이터를 경영환경에 적용하는 일련의 활동으로 사람, 데이터, 프로세스를 새로운 방식으로 결합하고, 시스템을 구축하는 것을 의미한다. 4PL은 디지털 변혁의 4대 준비 전략 가운데 운영 및 프로세스 최적화(Optimize your Operation)에 초점을 맞춘 새로운 비즈니스 모델인 셈이다.
물류, 빅데이터 애널리틱스/머신러닝 기술과 만나다
빅데이터 애널리틱스가 활용되어 경쟁력을 확보할 수 있는 분야를 꼽을 때, 물류 산업을 절대 빼놓을 수 없다. 빅데이터 애널리틱스는 대규모 데이터를 실시간으로 분석해 패턴을 찾아내고 이를 비즈니스에 활용하기 위한 분석 기법이다. 최근 물류 산업에서는 빅데이터를 통해 TMS, WMS, OMS 등에서 적극적으로 활용함으로써 비용절감은 물론이고 새로운 비즈니스 모델을 설계하는 데 큰 도움을 주고 있다. 2013년 말, DHL이 발행한 ‘물류분야 빅데이터 동향 보고서’는 물류 분야에서 빅데이터가 왜 필요한지, 그리고 어떻게 활용해야 하는지에 대한 포괄적인 내용을 담고 있다. 이 보고서는 빅데이터를 통해 성과를 도출할 수 있는 방안을 크게 운영 효율성, 고객 경험, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 3가지 부분으로 분류했다.
이런 트렌드에 발맞추어 Cello는 빅데이터를 활용하여 실시간 경로 최적화, 물류 리스크 관리 서비스를 제공하고, 이외에도 머신러닝 학습과 가상화 기술을 적용하여 적재 최적화 및 창고 관리 서비스를 제공한다.
| 실시간 경로 최적화
물류에 있어 최적 경로 설정은 운송 과정에서 시간을 절약할 수 있기 때문에 핵심적인 문제다. 최적 경로를 설정하기 위한 방법들은 목적에 따라 다양한 방식으로 해결하고 있다. 예를 들어, 삼성 SDS는 물류 선박의 과거 이력 정보를 활용해 운항 경로 관리 체계를 구축하고 현재 선박의 운행 경로를 실시간으로 확인해 도착 예정 시간을 도출할 수 있다. 만약 지연 징후가 발생하거나 도착 지연이 예상될 경우 미리 경고를 할 수 있다. |
| 물류 리스크 관리
최근 빠르게 변하는 세상에서 예측하지 못한 사건에 대처해야 하는 것은 현재 물류 업체의 필수적인 비즈니스 능력이 되고 있다. 운영적인 측면에서, 트럭이나 열차, 선박, 비행기 등의 운송 경유지와 운송경로는 매일 효율적으로 관리돼야 한다. 운송 중에 수집되는 데이터베이스는 운송 상황에 따라 유동적으로 경로 변경을 진행한다. 또한 운송 중 발생하는 여러 문제를 피하기 위해 도착 지역 정보와 유용성 등을 고려해야 한다. 정치, 경제, 자연, 건강 등 지역과 관련한 데이터는 소셜미디어와 블로그, 일기예보, 뉴스 사이트 등 엄청난 소스로부터 수집 및 분석돼야 한다. 대부분 이러한 정보의 흐름은 비정형적이고 지속적으로 업데이트 되기 때문에 빅데이터 분석은 물류 업체들의 위험 탐색에 있어 유용한 정보를 수집하는데 크게 작용할 수 있다. 삼성 SDS는 80개국에 글로벌 EDI 인프라를 구축하고 2만 개 이상의 도시의 날씨, 자연재해, 사건/사고 등 글로벌 데이터 제공업체와 연계, 텍스트 마이닝을 실행한다. |
| 머신러닝 학습과 가상화를 통한 적재 최적화 및 창고 관리
완제품이나 부품 등을 운송할 때에는 일반적으로 화물의 종류와 크기, 양에 따라 박스, 팔레트(Pallet), 컨테이너 등에 수납하게 된다. 박스 최적화는 배송하는 물건에 대해 최적의 박스를 제안하는 것이다. 가장 알맞는 박스를 선택함에 따라 당연히 운송비를 절감할 수 있다. 팔레트 최적화는 한 마디로 팔레트를 쌓는 기술인데, 안정성과 팔레트 개수를 줄이기 위해 상당히 많은 기술이 녹아있다. 이런 최적화 기술은 컨테이너 최적화와 함께 쓰이거나 각기 활용되기도 한다. 삼성 SDS는 머신러닝을 통해 적재 알고리즘을 향상시키고 사용자에게 적합한 적재 후보를 선정해준다. 적재 알고리즘은 심층 신경망(Deep Neural Network)과 강화학습(Reinforcement learning)을 통해 적재 순서 후보 탐색과 평가 학습을 수행한다. 적재 최적화가 각각의 공간에 얼마나 효율적으로 많은 화물을 수납하고 쌓느냐를 머신러닝을 통해 구현했다면, 가상 창고 시스템(Virtual Warehouse System)은 3D 기술과 가상현실, 증강현실을 이용해 3D 가상 창고를 구현하고 WMS/SLP(Storage Layout Planning) 등 시스템과 연계해 창고를 실제 운영하기 전에 운영한 것처럼 시뮬레이션함으로써 여러가지 분석을 수행한 후 그 결과를 3D 가상창고를 통해 제공한다. |
– 2편에서 계속 –
글: 박상준 | 삼성SDS Cello플랫폼팀 개발 그룹장
출처: IDG Korea
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