[사진=게티이미지뱅크]

물류산업에서 인공지능(AI)을 비롯한 디지털 신기술을 활용해 혁신을 꾀하는 움직임이 커지고 있다. AI를 비롯한 디지털 신기술은 물류 분야에서 인간의 개입과 상황판단에 의존해 온 작업을 대신할 수 있는 수단으로 주목받고 있다. 로봇·자율주행트럭·드론 등을 활용한 배송이나 운송, 보관 등의 무인화를 포함하는 '스마트 물류 시스템' 영역의 활용을 위한 연구개발과 실험이 활발하다. 단순 반복 작업을 대신하는 로봇프로세스자동화(RPA), 서비스비용·수요 예측과 배송경로 최적화, 예측 기반 선제적 대응체계 구축 등 '물류 시스템 운영' 측면의 활용은 실용화 사례가 확산되는 추세다.

◇ DHL·UPS부터 아마존·우버까지…AI 응용 실험 나선 물류산업

DHL은 보고서를 통해 AI를 활용한 물류 창고 운영 자동화 방안을 제시했다, 드론, 카메라, AI 기술을 접목해 실시간으로 물류 창고 내 재고를 모니터링하고 사람을 대신해 물류창고 내 화물을 로봇이 이동시키는 등의 시나리오를 담고 있다. 이에 더해 물류창고로 입고되는 상품을 AI 사물인식으로 분류해 분류 속도·효율을 높이고 자연어기반 대화형 AI를 활용해 물류창고 작업자가 물류 정보를 실시간으로 빠르게 파악할 수 있도록 지원하는 아이디어도 선보였다.

아마존이 지난 2012년 인수한 키바시스템즈(KIVA Systems)가 물류창고 내 자동화 설비로 물류로봇을 본격적으로 도입한 기업의 사례다. 아마존의 물류창고에 이 회사의 물류로봇이 널리 활용된 이후 소형 무인운반차량(AGV) 로봇과 이동식 창고 선반을 결합한 물류창고로봇이 개발돼 물류 현장에 확산하고 있다. 자율이동로봇(AMR) 개발사인 로커스로보틱스(Locus Robotics)와 이커머스 플랫폼업체 쇼피파이에 인수된 식스리버시스템즈(6 River Systems) 등은 기존 물류창고 내 고정식 선반을 그대로 활용하는 AMR 형태의 로봇을 고도화하고 있다. AGV와 AMR는 모터와 바퀴로 움직이는 단순한 형태지만, 다양한 환경에서 이동경로 데이터를 확보하고 주문·창고 상황에 따라 경로를 스스로 최적화·변경하는 AI 기술이 함께 활용되기 시작했다.

물류창고와 같은 공간 내 설비 자동화뿐 아니라, 물류 운영 자동화에 필요한 전산시스템과 데이터의 효율적인 처리를 위해 AI를 활용하는 방안이 함께 주목받고 있다. 제조업과 달리 물류산업은 여러 기업이 협력해 서비스를 제공하는 방식이 일반적이다. 물류 서비스 처리를 위한 기업간 거래가 빈번하고 다수의 서류 작업이 수반된다. PDF나 엑셀 파일을 이메일로 전달하고 그 내용을 컴퓨터에 다시 입력하는 과정으로 서류가 처리되는 경우가 많은데, 이런 방식은 단순 수작업으로 이뤄져 생산성을 떨어뜨리는 원인이 되기도 한다.

AI 기술을 활용한 RPA 기술이 이미지 인식 기능을 중심으로 서류 처리와 데이터 입력 과정을 자동화하는 데 이용되고 있다. 담당자가 수작업으로 서류를 처리하지 않아도 유아이패스(UiPath), 오토메이션애니웨어(Automation Anywhere), 블루프리즘(Blue Prism) 등 RPA 솔루션 기업의 기술로 서류의 정보를 분석하고 필요한 데이터 입력이나 처리를 자동화하는 것이다. 매번 조금씩 변경되는 문서의 유형이나 맥락을 다루기 위해 담당자가 개입할 필요 없이 처리를 자동화하는 데 RPA의 AI 기술이 유용하다. 이는 기존 문서 데이터 처리 자동화에 쓰인 '광학문자인식(OCR)' 기술과 차별화되는 지점이다.

운송 수요예측과 운송·배송 경로 최적화에도 AI 기술이 활용된다. 글로벌 모빌리티 기업 우버(Uber)의 화물운송 중개 디지털플랫폼인 '우버 프라이트(Uber Feight)' 서비스는 AI 기술로 화주에게 특정 시점 이후의 서비스 구간별 요금을 예측해 주는 '레인 익스플로러(Lane Explorer)'를 제공한다. 우버 프라이트의 경쟁 플랫폼인 '컨보이(Convoy)'도 AI 기술로 학습된 서비스 요금 예측 가격을 반영한 신속 견적 산출 서비스인 '쉬퍼(Shipper) 2.0'를 제공하기 시작했다. 글로벌 택배 기업 UPS는 2012년 배송경로 최적화를 위해 '오리온(ORION)' 시스템을 도입하고 배송트럭 비용 절감에 활용해 왔다. 2019년에 오리온의 배송 경로를 트럭 내비게이션에 실시간으로 전달하는 'UPSNav' 시스템을 도입해 비용 절감 효과를 극대화하고 있다.
 

아마존 풀필먼트센터에 배치된 아마존로보틱스(前 키바시스템즈)의 물류로봇 [사진=아마존]

◇ 물류 포함한 공급망 AI 시장, 2027년까지 45%씩 성장…신기술 수요 급증세

이미 삼성SDS와 LG CNS 같은 IT서비스기업은 물류산업을 디지털 신기술로 혁신하는 사업을 통해 성과를 거두고 있다.

삼성SDS는 통합 물류서비스 플랫폼 '첼로(Cello)'를 통해 전 세계 고객사에 물류서비스를 제공한다. 삼성SDS는 물류사업 초기부터 첼로를 자체 개발해 최근까지 2400여 글로벌 고객사에 물류서비스를 제공해 왔다고 밝혔다. 첼로는 국제운송, 통관, 내륙운송, 창고운영, 라스트마일딜리버리(LMD), 회수물류 등 물류 전체 영역의 서비스를 아우른다. 삼성SDS 관계자는 "첼로는 모든 물류 프로세스에 공통적으로 활용되는 기준정보, 계약, 정산 등을 통합 관리한다"며 "글로벌 물류의 이동 현황을 실시간으로 파악하고 추적할 수 있고 물류 운영 성과와 지표 정보도 제공해, 글로벌 물류 운영에 필요한 모든 기능을 통합 지원한다"고 설명했다.

삼성SDS의 작년 3분기 전체 매출은 3조3813억원을 기록했다. 이 가운데 첼로를 활용한 운송 관리와 예측 솔루션으로 차별화된 시스템을 제공하는 데 주력한 물류 사업 매출이 전년 동기 대비 22.6% 증가한 2조21억원을 기록해, 전체 매출 비중 59%를 차지하면서 삼성SDS의 매출 성장을 견인했다.

LG CNS는 물류에 특화된 IT를 전문으로 다루는 조직인 "Logistics DX(Digital Transformation) LAB"를 운영하고 있다. LG CNS는 IT와 물류 분야 전문성을 결합한 물류 자동화 컨설팅, 설계, 구축, 운영을 원스톱 서비스하는 종합 물류 솔루션 사업자(Total Logistics Solution Provider)를 표방한다. LG CNS는 물류센터 담당 지역 소비자의 주문 데이터를 분석하고 알고리즘을 적용해 물류센터 내부 프로세스를 최적화하는 솔루션을 제공한다. 솔루션을 통해 작업자의 상품 이동 횟수를 줄이고 작업자의 업무량을 균등하게 배분하는 등 업무환경을 개선하고 시간당 주문 처리량도 늘릴 수 있다고 회사 측은 설명한다. 

LG CNS의 작년 3분기 전체 매출은 전년 동기 대비 28% 증가한 1조244억원을 기록했다. LG CNS는 작년에 '이커머스물류사업단'을 신설했고, 물류 업종의 설비·운영체계를 개선하는 AI 최적화, 디지털 트윈 기술을 제공해 롯데온·쿠팡 등을 주요 고객사로 확보하는 성과를 거뒀다고 강조했다.

최근 정보통신정책연구원(KISDI)이 발간한 '물류 산업의 인공지능 응용 사례 분석 및 발전 방향' 보고서는 세계 물류산업 AI 기술 시장이 올해 32억9100만 달러(약 3조9163억원)에서 오는 2025년까지 101억5700만 달러(약 12조868억원)로 빠르게 성장할 것이라는 전망을 제시했다. 이 보고서에 함께 인용된 인도 시장조사업체 메티큘러스리서치(Meticulous Research)의 전망에 따르면 물류를 포함한 공급망 분야의 AI 관련 시장 규모는 2019년부터 2027년까지 연평균 45.3%씩 성장해 218억 달러(약 25조9420억원)에 달한다. 인포홀릭리서치의 보고서에서도 물류 AI 시장은 2023년까지 43%씩 성장해 65억 달러 수준이 될 것으로 예측됐다.

빅데이터 분석 기업 데이터루트랩스는 작년 10월 물류산업 분야 혁신에 도전하고 있는 인공지능 스타트업 100개사를 선정한 인포그래픽을 공개했다. 태그박스·펠로톤(IoT·하드웨어), 그레이오렌지·리버시스템즈(창고자동화), 박스봇·옴니체인(공급망·배송), 유아이패스·인벤토로보틱스(로보틱스), 보사노바·인스타딥(분석), 카고파이·컨보이(모빌리티), 죽스·로드스타(자율주행) 등이 물류 AI 혁신 경쟁에 나선 스타트업으로 소개됐다.
 

[그래픽=김효곤 기자]


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