물류 회사가 빅 데이터 및 클라우드 기술을 채택해야 하는 이유

Dresner Advisory Services에서 발행한 설문 조사에 따르면 50% 이상의 기업이 빅 데이터 분석을 사용하고 있습니다. 자세히 살펴보면 채택률이 산업별로 크게 다르며 금융 서비스와 통신이 주도하고 교육 및 의료가 그 뒤를 이었습니다. 그러나 상위 5개 항목에는 물류에 대한 언급이 포함되어 있지 않습니다.

빅 데이터 하면 물류가 가장 먼저 떠오르는 산업이 드뭅니다. 그러나 아이러니하게도 채택으로 인해 가장 큰 혜택을 볼 수 있는 제품이 될 가능성이 높습니다.

공급망의 병목 현상을 예측하고 예방하기 위해 예측 분석을 사용하는 것은 특히 시간 엄수, 투명성 및 개인 정보 보호가 중요한 역할을 하는 산업에서 매우 중요합니다. 그리고 점점 더 많은 소비자가 전자상거래를 선택함에 따라 빅 데이터에 의존하지 않고 관련성을 유지하는 척하는 것은 순진합니다.

라스트 마일 문제

구매자에게 가는 패키지 여정의 마지막 마일은 물류 회사에게 가장 고통스러운 단계입니다. 또한 가장 비싸며 전체 운송 비용의 절반 이상을 차지합니다. 교통 체증, 주차 어려움, 악천후, 불가항력 및 엘리베이터가 없는 아파트와 같은 사소한 문제로 인한 지연은 모두 비용을 증가시키고 고객 경험에 부정적인 영향을 미칩니다.

이전에는 원활하게 전달되는 데 장애가 되는 요소를 예측할 수 없었습니다. 그러나 배송 차량 및 스마트폰의 GPS 시스템, 센서, 스캐너 및 사물 인터넷(IoT) 덕분에 배송업체는 이제 전체 여정을 모니터링할 수 있습니다. 예를 들어 도로가 혼잡하거나 접근할 수 없는 경우 운전자에게 알리는 등 능동적으로 개입할 수도 있습니다.

장기적으로 물류 회사는 패턴과 반복되는 문제를 발견하고 이를 극복할 실용적인 방법을 제시할 것입니다. 연료 비용이 8월에 증가하는 경향이 있다고 가정합니다. 빅 데이터 분석은 증가를 예측하고 7월에 차량에 완전히 연료를 보급할 수 있습니다. UPS의 ORION 알고리즘은 패키지 무게, 모양 및 크기와 같은 요소에 대해 하루에 10억 개 이상의 데이터 포인트를 수집하고 분석할 수 있는 최첨단 예입니다. 거기에서 데이터를 과거 배송 정보와 상호 참조하여 용량, 패키지 볼륨 및 고객 수요를 추정할 수 있습니다. 이러한 과학적 데이터 기반 접근 방식 덕분에 UPS는 각 운전자의 주행 거리를 1마일 줄이는 것만으로 연간 5천만 달러를 절약했다고 ​​주장합니다.

Transmetrics의 최고 경영자(CEO)인 Asparuh Koev는 "현재 여러 산업이 동시에 라스트 마일 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. "예를 들어, 배관공이 싱크대를 수리하러 오는 곳을 실시간으로 추적할 수 없어야 하는 이유를 모르겠습니다."

하지만 DHL Global의 청구 워크스트림 책임자인 Pete Bandtock에 따르면 상황이 흑백으로만 이루어진 것은 아닙니다. "라스트 마일 문제는 물류에서 보편적인 문제가 아닙니다. 해상 화물 선적을 생각해 보십시오. 종종 수하인이 항구에서 수거하거나 여러 개의 거대한 컨테이너에 담아 수하인 위치로 배달합니다." 따라서 최종 마일 문제가 없습니다.

"이 문제는 B2C 부문에서 더 심각합니다."라고 Bandtock은 계속 말합니다. "라우팅 알고리즘과 고객 메시징 및 가시성 측면에서 기술에 상당한 투자를 하고 있습니다."

Siant의 빅 데이터, 운송 및 물류 담당 수석 부사장 겸 실무 책임자인 Angel Mitev는 다른 의견을 가지고 있습니다. 그는 "가장 큰 영향이 B2C 물류에 있다는 점에는 동의하지만, 특히 자율주행 트럭과 밴의 등장으로 B2B에도 영향이 있을 것으로 보입니다. 크라우드소싱, 드론 배송, 실시간 경로 최적화는 기술이 존재하고 테스트된 다른 영역입니다. 따라서 라스트 마일이 가까운 장래에 주요 혁신을 보게 될 영역이 될 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다."

크라우드소싱 및 로봇

라스트 마일 배송 최적화와 관련하여 크라우드소싱 모델은 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 집까지 음식 배달은 현지 택배사를 통해 이루어질 가능성이 큽니다. 동시에 Uber Freight와 같은 프로젝트는 물류를 새로운 방향으로 이끌고 있습니다. Amazon Flex를 사용하면 시간당 최대 25달러를 벌 수 있는 현지인이 라스트 마일을 관리하는 동시에 고객에게 더 큰 투명성과 더 빠른 배송을 제공할 수 있습니다. 이 파괴적인 접근 방식은 전문 운송업체를 무작위로 이동하는 현지 드라이버로 교체함으로써 현재의 라스트 마일 모델에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

Bandtock은 반대 견해를 가지고 있습니다. 그는 "크라우드소싱 서비스의 성장은 소비자에게 분명하지만, B2B 물류와 특히 관련이 있다고 보지는 않습니다. 왜냐하면 자전거나 자동차에 실을 수 있는 양이 너무 적기 때문입니다." 그는 비슷하게 회의적입니다. UberFreight 소개:"나는 그들이 그것을 할 수 있는 공간도 자본도 없기 때문에 더 무거운 화물 공간에 많은 것을 밀어 넣을 것이라고 믿지 않습니다."

Koev는 도로 혼잡이 배송 품질에 극적인 영향을 미친다고 지적합니다. 그는 "교통량이 점점 더 나빠지고 있다"고 말했다. “더 많은 사람들이 더 큰 도시에 살고 있으므로 밀도가 증가하고 있습니다. 크라우드소싱은 문제를 마술처럼 해결하지 못합니다. 인프라 수준에서 해결해야 합니다.”

그렇다면 현재 인프라로는 탈출구가 없는 것일까요? "지하철을 생각해보세요."라고 Koev는 말합니다. "주요 도시에서 가장 많이 사용되는 교통 수단입니다. 기존 지하철은 승객을 수송하도록 설계되었지만 소포도 수송할 수 있습니다. 기능이 달라야 합니다."

물류의 또 다른 주요 추세는 비인간 노동자의 사용입니다. 프라임에어의 배송 시스템은 드론을 이용해 30분 이내로 고객에게 물건을 배달하도록 설계됐다. 대부분의 아마존 창고에서 약 100,000개의 로봇이 컨베이어와 사람이 작동하는 기계를 대체했습니다. 이러한 로봇을 제작한 회사인 Kiva Systems는 2012년 Amazon에 7억 7,500만 달러에 인수되었는데, 이는 당시 아마존의 두 번째로 큰 인수였습니다.

창고 자동화의 이점은 직원 수를 줄이는 것 이상입니다. 로봇을 사용하면 패키지의 적재 및 배송을 개선할 수 있는 방법에 대한 보다 정확한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그리고 자율주행차는 물류를 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 것을 약속합니다. DHL의 혁신 및 트렌드 연구 담당 부사장인 Markus Kückelhaus에 따르면 창고 및 마당과 같은 통제된 환경에서 이미 사용되고 있는 이 제품은 고속도로 및 도시 거리와 같은 공유 및 공공 장소에서 곧 볼 수 있을 것이라고 합니다.

Bandtock은 가까운 미래에 물류 산업이 완전히 자동화될 것이라고 의심합니다. 그는 "빅데이터와 로봇 공학의 결합으로 원자재를 대부분 자동화할 수 있습니다. 그러나 공급망이 더 복잡하면 그림이 더 흐려집니다.

“와인과 증류주 사업에 대해 생각해 보십시오.”라고 그는 계속합니다. “슈퍼마켓 체인은 월드컵, 윔블던 또는 왕실 결혼식과 같은 예측 가능한 이벤트를 예상하여 특정 음료를 대량 주문합니다. 이러한 이벤트 중 일부는 관련 상품의 생산 기간보다 통지 기간이 더 짧습니다. 틈새 물류 업체는 이 공급망을 가로질러 3년 전에 생산 주기를 시작한 왕실 결혼식을 건배하는 데 필요한 샴페인이 3개월 전에 발표된 행사 4주 전에 상점에서 구입할 수 있도록 해야 합니다. 이 예에서 물류 전문가의 부가가치는 데이터가 아니라 관계에 있습니다. "

Koev도 마찬가지로 회의적입니다. "인간이 없는 것은 불가능합니다. 인간이 소포를 배달하지 않더라도 시스템을 유지 관리해야 합니다. 기술 문제가 아니라 시장 문제입니다. 물류에서 우리는 운영합니다. 이 역설에서:우리는 채택의 이점이 명백함에도 불구하고 우리가 가지고 있는 기반 시설을 사용하려고 노력합니다. 운송은 매우 상품화되어 있습니다. 모두가 똑같은 일을 하고 있고 몇 년 동안 그래왔습니다."

반면 Mitev는 거의 완전히 자동화된 산업을 예측합니다. 그는 "바닐라 물류 서비스는 사람이 없을 수 있다"며 "인공 지능은 자율 차량 및 로봇을 지시하는 데이터 기반 백엔드 시스템과 함께 대부분의 배송, 적재, 하역 및 기타 사소한 작업을 수행할 것"이라고 말했다. 일정 및 경로 최적화, 창고 관리, 화물 및 장비 현지화, 재고 관리도 점점 더 자동화될 것입니다. 인적 요소는 여전히 중요합니다."

교대 시간

거기에 도달하려면 상당한 산업 변화가 필요합니다. 역사적으로 물류 회사는 라스트 마일 배송을 최적화하고 디지털화하는 데 필수적인 클라우드 기반 기술을 크게 채택하지 않았습니다.

Mitev는 "자율 최종 마일 배송이 주류가 되면서 업계는 이벤트 데이터 수집의 상당한 개선을 목격하게 될 것입니다. 이 시나리오에서 자율 주행 차량이 인간이 주도하는 것보다 훨씬 더 정확한 일정이 잡혀야 합니다. 이벤트 관리 플랫폼과 함께 클라우드 기반 및 IoT 지원 도크 관리는 업계에서 필수품이 될 것입니다."

따라서 클라우드 기반 시스템 채택의 가속화가 중요합니다. 데이터를 적절하게 수집하고 정리하면 이벤트를 더 잘 예측하고 불확실성을 줄일 수 있습니다. 이러한 목표는 레거시 온프레미스 시스템으로는 달성할 수 없습니다. 원활한 정보 체인 생성에 매우 중요한 표준화된 플랫폼 간 통합은 클라우드 기반, 마이크로 서비스, 개방형 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 시스템 채택으로 보다 쉽게 ​​달성할 수 있습니다. 국제항공운송협회(International Air Transport Association)의 전자항공 운송장(e-air waybill)은 개방형 API의 한 예이지만 Mitev에 따르면 "픽업 명령이나 화물 적하목록과 같은 문서에 대한 표준이 누락되었습니다." 그는 주요 업그레이드 또는 기본 IT 시스템의 완전한 교체가 필요하다고 덧붙였습니다.

Koev는 "표준 API는 훌륭할 것입니다. 하지만 경쟁이 치열한 시장이고 플레이어는 일반적으로 공유를 원하지 않습니다. 회사에서 다음 회사로 넘기기 전에 의도적으로 데이터의 일부를 제거하는 것을 보았습니다."라고 말합니다. 피>

더욱이 이 기술은 확장 가능해야 가치가 높아집니다. 소규모 회사에서는 이를 수행하기 어렵습니다. Koev는 "따라서 누가 시장을 발전시킬 것인지에 대한 나의 2센트는 신생 기업이 아니라 기존 플레이어에게 있습니다."라고 말합니다.

테라바이트의 새로운 정보를 자동으로 생성하는 연결된 장치의 수가 증가함에 따라 빅 데이터는 더욱 커질 것입니다. 인텔리전스에 액세스하고 처리할 수 있는 능력은 물류 회사에 상당한 경쟁 우위를 제공할 것이지만 이를 위한 기반을 지금 구축해야 합니다. 경쟁은 디지털화를 향한 여정에서 고군분투하는 현재의 대기업과 디지털 이전 산업에 합류하는 새로운 참가자 간의 경쟁입니다.

Simone Puorto는 Travel Singularity의 창립자이자 Sciant의 기고가입니다.