자동화가 배송을 혁신하는 방식: 속도·정확성·비용 절감 향상

 

물류 세계는 최근 몇 년간 자동화로 근본적으로 변화했습니다.

그 어느 때보다 패키지를 한 위치에서 다른 위치로 옮기는 과정이 기계의 손에 맡겨졌고, 이 변화는 소규모 비즈니스도 누릴 수 있는 포장 및 유통의 최근 많은 개선 뒤에 있습니다.

하지만 자동화가 배송 프로세스에 정확히 어떻게 영향을 미치며, 미래에 어떤 변화를 계속 볼 수 있을까요? 살펴보겠습니다.

창고 자동화

기계가 인간보다 훨씬 더 적합한 작업들이 있습니다. 그리고 이러한 작업들 중 다수는 현대 창고에서 발견됩니다.

자동 저장 및 검색 시스템(ASRS, Automatic Storage and Retrieval Systems)은 패키지를 식별하고, 위치를 알며, 인간이 걸리는 시간의 일부만으로 패키지를 검색할 수 있습니다.

이들은 휴식 없이 작동하고, 무선 네트워크를 통해 협업하여 충돌을 제거하고 대형 또는 복잡한 패키지를 들어 올리기 위해 함께 모입니다.

피킹 로봇 사용은 패키지가 동일한 크기일 때 쉽습니다. 하지만 점점 더 기계가 식료품 같은 섬세하고 불규칙한 모양의 물체를 다루는 데 적합해지고 있습니다.

바나나를 집어 팔레트에 던지는 것은 빠르고 효과적으로 하기 위해 놀랍도록 많은 민첩성을 필요로 하며, 이미 수십만 시간의 머신러닝이 이 과정에 투입되었습니다.

하지만 이러한 노력은 이미 결실을 맺고 있습니다(말장난 의도 없음).

라우팅

내비게이션 프로세스는 인공지능 발전으로 크게 지원되었습니다.

최근까지 운전자는 주어진 지역에 익숙해지기 전에는 상업적으로 허용 가능한 시간 내에 배송할 수 없었습니다. 그리고 그럼에도 불구하고 모호한 주소는 상당한 지연을 초래할 수 있었습니다.

요즘 누구나 개인용 고정밀 위성 내비게이션 장치를 갖추고 있어 이 학습 곡선을 효과적으로 제거합니다.

이 영향은 심오했습니다. 이 정보는 운전자가 가능한 가장 직접적인 경로로 목적지에 도달하게 할 뿐만 아니라, 디스패처에게 함대의 모든 사람이 특정 시점에 어디에 있는지에 대한 중요한 최신 정보를 제공합니다.

이는 우수한 계획, 병목 현상 감소, 전반적으로 더 효율적인 배송을 가능하게 합니다.

자동화된 운전자

이 분야에서 가장 주목받는 가능성 중 하나는 자동화된 배송 운전자입니다. 이는 무인 차량 형태일 수 있지만 여전히 극복해야 할 상당한 장애물이 있습니다.

우버(Uber)는 무인 자동차 개발에 큰 투자를 한 회사 중 하나입니다. 인간 운전자 제거는 회사의 수익성을 크게 높일 것이며, 기술이 널리 퍼지면 최종 사용자 가격을 낮출 것입니다.

이것이 실현되면, 영국에서 이루어지는 거의 모든 배송이 어떤 시점에서 도로 네트워크를 통해 이루어지므로 물류에 미치는 영향은 상당할 것입니다.

근미래에 더 그럴듯한 대안은 배송 드론의 광범위한 보급입니다.

아마존(Amazon)이 최근 새로운 배송 드론 비행을 공개했지만, 결정적으로 영상에서 소리를 뺐습니다.

이는 우연이 아닙니다: 지금까지 가장 큰 불만 중 하나는 발생하는 소음 양이었습니다.

게다가 회사는 아직 배송을 원하는 대부분의 지역에서 규제 승인을 받지 못했으며, 승인이 주어져도 처음에는 조건부 소규모 기반일 가능성이 높습니다.

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