빅데이터 시대 물류: 클라우드 도입이 필수적인 이유

드레스너 어드바이저리 서비스(Dresner Advisory Services) 설문조사에 따르면, 기업의 50% 이상이 빅데이터 분석을 사용하고 있습니다. 자세히 보면 산업별 도입률 편차가 큰데, 금융 서비스와 통신이 선두이고, 교육과 의료가 그 뒤를 이었습니다. 하지만 상위 5개 산업에 물류는 언급되지 않았습니다.

빅데이터가 물류에 주는 역설적 기회

빅데이터를 생각할 때 물류는 좀처럼 떠오르지 않는 산업입니다. 역설적으로, 그러나 빅데이터 도입으로 가장 혜택을 볼 산업이 바로 물류일 가능성이 큽니다.

공급망 내 병목 현상을 추정하고 예방하기 위한 예측 분석(Predictive Analysis) 사용은 특히 정시성, 투명성, 프라이버시가 핵심 역할을 하는 산업에서 필수적입니다. 그리고 점점 더 많은 소비자가 이커머스를 선택함에 따라, 빅데이터에 의존하지 않고 관련성을 유지하려는 것은 순진한 생각입니다.

라스트 마일(Last-Mile) 문제

패키지가 구매자에게 도달하는 여정의 라스트 마일은 물류 기업에 가장 고통스러운 단계입니다. 또한 가장 비싸서 총 배송비의 절반 이상을 차지합니다. 교통 체증, 주차 어려움, 악천후, 불가항력, 엘리베이터 없는 아파트 같은 사소한 문제까지 모든 것이 비용을 가중시키고 고객 경험을 악화시킵니다.

원활한 배송 장애물은 과거에는 예측 불가능했습니다. 그러나 배송 차량 GPS 시스템, 스마트폰, 센서, 스캐너, 사물인터넷(IoT)의 도움으로 이제 화주는 전체 여정을 모니터링할 수 있습니다. 심지어 사전에 개입할 수도 있습니다. 예를 들어, 기사가 거리가 혼잡하거나 접근 불가능한지 알리는 식입니다.

장기적으로 물류 기업은 패턴과 반복되는 과제를 발견하고 이를 극복할 실용적 방법을 찾아낼 것입니다. 예를 들어, 연료 비용이 8월에 상승하는 경향이 있다면 빅데이터 분석이 이를 예측해 7월에 차량을 완전 급유하게 할 수 있습니다. UPS의 오리온(ORION) 알고리즘은 최첨단 사례로, 패키지 무게, 모양, 크기 등 하루 10억 개 이상의 데이터 포인트를 수집·분석합니다. 이를 과거 배송 정보와 교차 참조해 용량, 패키지 볼륨, 고객 수요를 추정합니다. 이 과학적, 데이터 중심 접근법으로 UPS는 기사 1인당 주행거리를 1마일 줄여 연간 5,000만 달러를 절약했다고 주장합니다.

"현재 여러 산업이 동시에 라스트 마일 문제 해결에 노력 중입니다."라고 트랜스메트릭스(Transmetrics) CEO 아스파루 코에프(Asparuh Koev)는 말합니다. "예를 들어, 싱크대 고치러 오는 배관공이 실시간 어디 있는지 추적할 수 없는 이유가 없습니다."

하지만 DHL 글로벌 빌링 워크스트림 리드 피트 반독(Pete Bandtock)은 상황이 그렇게 흑백이 아니라고 말합니다. "라스트 마일 문제가 물류에서 보편적 이슈는 아닙니다. 해상 화물 선적을 생각해 보세요. 종종 수하인(Consignee)이 항구에서 픽업하거나, 여러 대형 컨테이너로 수하인 위치에 배송됩니다. 따라서 라스트 마일 문제가 없습니다."

"이슈는 B2C 부문에서 더 심각합니다." 반독은 계속합니다. "라우팅 알고리즘과 고객 메시징, 가시성 측면에서 그곳에 상당한 기술 투자가 있는 것을 봅니다."

사이언트(Sciant) 빅데이터·운송·물류 프랙티스 리드 수석 부사장 엔젤 미테프(Angel Mitev)는 다른 견해를 가집니다. "B2C 물류에 가장 큰 영향이 있을 것이라는 데 동의하지만, 자율 주행 트럭과 밴의 도래로 B2B에도 영향이 있을 것입니다. 크라우드소싱, 드론 배송, 실시간 경로 최적화는 기술이 존재하고 테스트된 다른 영역입니다. 따라서 라스트 마일은 매우 가까운 미래에 주요 혁신을 보게 될 영역임에 의심의 여지가 없습니다."

크라우드소싱과 로봇

라스트 마일 배송 최적화에 있어 크라우드소싱 모델은 극도로 유용함이 입증되었습니다. 집까지 음식 배달은 지역 쿠리어가 수행할 가능성이 높습니다. 동시에 우버 프레이트(Uber Freight) 같은 프로젝트는 물류를 새 방향으로 이끌고 있습니다. 아마존 플렉스(Amazon Flex)는 현지인들이 라스트 마일을 관리하게 하여 시간당 최대 25달러를 벌게 하고, 고객에게 더 큰 투명성과 빠른 배송을 제공합니다. 이 파괴적 접근법은 무작위로 움직이는 지역 기사들로 전문 운송업체를 대체함으로써 현재 라스트 마일 모델에 혁명을 일으킬 수 있습니다.

반독은 반대 견해를 가집니다. "크라우드소싱 서비스 성장이 소비자들에게 명백하지만, 자전거나 차로 운반할 수 있는 양이 한정되어 있어 B2B 물류에는 특별히 관련성이 없어 보입니다." 그는 우버프레이트에도 마찬가지로 회의적입니다. "그들이 중량 화물 분야로 깊숙이 밀고 들어갈 것 같지 않습니다. 발자국도 자본도 없기 때문입니다."

코에프는 도로 혼잡이 배송 품질에 극적으로 영향을 미친다고 지적합니다. "교통이 악화되고 있습니다. 더 많은 사람이 더 큰 도시에 살며 밀도가 증가합니다. 크라우드소싱이 이 문제를 마법처럼 해결하진 않습니다. 인프라 수준에서 해결해야 합니다."

그렇다면 현재 인프라로는 출구가 없는 걸까요? "지하철을 생각해 보세요." 코에프가 말합니다. "대도시에서 가장 많이 이용되는 교통수단입니다. 기존 지하철은 승객 수송용으로 설계되었지만, 소포도 수송할 수 있습니다. 단지 다르게 작동해야 할 뿐입니다."

물류의 또 다른 주요 트렌드는 비인간 노동자의 활용입니다. 프라임 에어(Prime Air) 배송 시스템은 드론을 사용해 30분 이내 고객에게 패키지를 전달하도록 설계되었습니다. 약 10만 대의 로봇이 아마존 창고 대부분에서 컨베이어와 인력 기계를 대체했습니다. 그 로봇 뒤의 회사인 키바 시스템즈(Kiva Systems)는 2012년 아마존에 7억 7,500만 달러에 인수되었으며, 당시 아마존의 두 번째로 큰 인수였습니다.

창고 자동화의 혜택은 인력 감축을 넘습니다. 로봇 사용은 패키지 적재 및 배송 개선 방법에 대한 더 정확한 통찰을 가져옵니다. 자율 주행 차량은 물류를 완전히 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다. 이미 창고와 야드 같은 통제된 환경에서 사용 중이며, 곧 고속도로와 시내 도로 같은 공유 및 공공 공간에서도 볼 수 있을 것이라고 DHL 혁신 및 트렌드 연구 부사장 마르쿠스 퀴켈하우스(Markus Kückelhaus)는 말합니다.

반독은 물류 산업이 예측 가능한 미래에, 어쩌면 영원히 완전 자동화되지 않을 것이라고 의심합니다. "상품 부문은 빅데이터와 로보틱스 조합으로 크게 자동화될 수 있습니다. 그러나 더 복잡한 공급망은 그림이 더 흐릿합니다."

"와인·주류 사업을 생각해 보세요." 그가 계속합니다. "슈퍼마켓 체인은 월드컵, 윔블던, 왕실 결혼식 같은 예측 가능한 이벤트를 예상해 특정 주류 대량 주문을 합니다. 이들 이벤트 중 일부는 관련 상품 생산 기간보다 통보 기간이 짧습니다. 니치 물류 플레이어는 이 공급망을 가로질러 3년 전 생산 주기를 시작한 샴페인이, 3개월 전 발표된 행사 4주 전에 매장에 진열되도록 해야 합니다. 이 예에서 물류인의 부가가치는 데이터가 아닌 관계에 있습니다."

코에프도 비슷하게 회의적입니다. "인간 없는 그 어떤 것도 불가능합니다. 인간이 패키지를 배달하지 않더라도 시스템을 유지보수해야 합니다. 이건 시장 문제이지 기술 문제가 아닙니다. 물류에서 우리는 가진 인프라로 일하려 노력하는 역설 속에 운영됩니다. 채택 혜택이 명백함에도 불구하고. 운송은 매우 상품화되어 있습니다. 모두 같은 일을 하고, 수년간 그래왔습니다."

반면 미테프는 거의 완전 자동화된 산업을 예측합니다. "바닐라 물류 서비스는 인간 없이 가능할 수 있습니다. 인공지능, 데이터 기반 백엔드 시스템이 자율 주행 차량과 로봇 함대를 지휘해 배송, 적재, 하역 및 기타 잡무를 대부분 수행할 것입니다. 스케줄링과 경로 최적화, 창고 관리, 화물 및 장비 위치 파악, 재고 관리도 점점 더 자동화될 것입니다. 고객 관계 관리와 맞춤형 물류 서비스가 기업들이 차별화를 위해 싸울 새로운 전장이 될 것이며, 거기서 인간 요소가 여전히 중요할 것입니다."

전환의 시간

거기에 도달하려면 상당한 산업 변화가 필요합니다. 역사적으로 물류 기업들은 클라우드 기반 기술의 큰 채택자가 아니었는데, 이는 라스트 마일 배송 최적화와 디지털화에 필수적입니다.

"자율 라스트 마일 배송이 주류가 되면," 미테프가 말합니다, "산업은 이벤트 데이터 수집에서 상당한 개선을 목격할 가능성이 큽니다. 이 시나리오에서 자동화된 스케줄링과 독 관리가 필수적이 될 것입니다. 자율 주행 차량은 인간 운전 차량보다 훨씬 더 정밀하게 스케줄링되어야 하기 때문입니다. 클라우드 기반 및 IoT 지원 독 관리, 이벤트 관리 플랫폼이 산업의 필수 요소가 될 것입니다."

따라서 클라우드 기반 시스템 도입 가속화가 중요합니다. 데이터의 적절한 수집과 정제는 더 나은 이벤트 예측과 불확실성 감소를 가능하게 합니다. 그런 목표는 레거시 온프레미스 시스템으로는 달성할 수 없습니다. 표준화된 크로스 플랫폼 통합은 끊김 없는 정보 사슬을 만드는 데 필수적인데, 클라우드 기반, 마이크로서비스, 오픈 API 시스템 도입으로 더 쉽게 달성할 수 있습니다. 국제항공운송협회(IATA)의 e-항공화물운송장(e-air waybill)은 오픈 API 사례 중 하나지만, 미테프에 따르면 "픽업 주문이나 화물 매니페스트 같은 문서 표준이 빠져 있습니다." 주요 IT 시스템의 대대적 업그레이드나 완전 교체가 필요하다고 그는 덧붙입니다.

"표준 API는 좋겠지만, 경쟁 시장이라 플레이어들은 보통 공유하려 하지 않습니다. 다음 회사에 넘기기 전에 데이터 일부를 의도적으로 제거하는 회사들을 봤습니다."라고 코에프가 말합니다.

게다가 기술은 확장 가능할 때만 가치가 생기는데, 작은 회사들은 하기 어렵습니다. "그래서 시장을 앞으로 밀어갈 주체는 스타트업이 아닌 기존 대형 플레이어들에게 걸겠습니다."라고 코에프가 말합니다.

빅데이터는 점점 더 많은 연결 기기가 자율적으로 테라바이트급 새 정보를 생성하며 더 커질 것입니다. 그 지능에 접근하고 처리하는 능력은 물류 기업에 상당한 경쟁 우위를 줄 것이지만, 그 기반은 지금 구축되어야 합니다. 경주는 디지털화 여정으로 고전하는 현재 대형 플레이어들과, 탈디지털 산업에 합류하는 신규 진입자들 사이에 벌어질 것입니다.

작성자: 시모네 푸오르토(Simone Puorto), Travel Singularity 창업자, Sciant 기고 작가.