물류 기술 구현이 실패하는 이유와 극복 방안

물류 업체의 현대 기술 도입은 아날로그 세계에 디지털 솔루션을 적용하는 사례입니다.

본질적으로 물류는 극도로 물리적입니다: 트럭, 트레일러, 선박, 열차, 창고. '가상'적인 것은 아무것도 없습니다. '클라우드'에서 작동하는 건 비행기뿐인데, 제공업체들은 비트와 바이트로만 구성된 시스템을 서둘러 수용하려 합니다.

충동은 이해할 만합니다. 사물인터넷 시대에 자동화는 데이터의 끊임없는 홍수를 다루고, 신속하고 정밀한 배송에 대한 고객 요구 충족을 위해 필수적입니다. 이를 위해 머신러닝과 인공지능 같은 진보가 육안 관리자 능력을 훨씬 넘어선 '스마트' 의사결정을 가능하게 합니다.

물류 기술은 타당합니다. 그런데 왜 많은 구현이 약속을 이행하지 못할까요?

알리 하산 라자(Ali Hasan Raza)는 물리적 세계에서 왔습니다. 18륜 트럭 운영 등 오퍼레이션으로 시작해 10여 년 전 기술로 이주했고, 트럭 추적·모니터링 시스템 등을 다뤘습니다. 현재 스루풋(ThroughPut Inc.) 공동창업자이자 CEO로, AI를 활용해 운영 병목을 해소하는 소프트웨어를 제공합니다.

기술 기업 리더로서 라자는 물류 업체 자동화의 가치를 봅니다. 하지만 실제 구현에 수반되는 단절도 예리하게 인지합니다. 간단히 말해, 디지털 기술의 본질과 가치는 "최종 사용자가 누구냐에 달려 있다"고 말합니다. 트럭 기사들은 일상 운영을 해결하는 포인트 솔루션을 찾습니다. 브로커들은 화주와 물리적 서비스 제공업체를 연결하는 전자 마켓플레이스에 끌립니다. 월마트·아마존 같은 대형 소매업체는 엔드투엔드 공급 흐름을 가능하게 하는 시스템을 선호합니다.

'디지털'이란 단어가 포괄적이지만, '물류'란 igualmente 모호한 용어 아래 묶인 사용자들을 위한 광범위한 '솔루션'을 설명하며 당혹스럽게 모호할 수 있습니다.

대형 엔터프라이즈 지향 시스템은 여러 핵심 가정을 바탕으로 시작한다고 라자는 지적합니다. 예상 리드타임, 차량 용량, 포장 요건, 자재 취급 장비, 제품 믹스 등 현실 세계를 모델링합니다. 하지만 디지털 기반 계획 시스템은 과도기적 모델이 아닌 정상 상태(Steady State)에서 가장 편안하게 작동합니다. 물류 세계는 단연코 과도기적입니다.

"물류와 공급망에서 일하면 매일매일이 변합니다." 라자의 말입니다. "고정된 리드타임과 캐파가 없습니다. 병목은 항상 변합니다. 특히 코로나19로 창고와 공장이 폐쇄되며 경로 최적화 전체가 변경되어야 합니다."

혼란스러운 환경에서 가장 신중하게 설계된 시스템조차 실제 운영 흐름을 반영하지 못하게 됩니다. "이게 디지털 트랜스포메이션이 실패하는 이유"라며 라자는 말합니다. "무언가를 만들려면 가정을 해야 합니다. 수학에서 기본 방정식으로 시작하듯. 하지만 가정이 적을수록 자유도가 높습니다."

AI와 머신러닝이 바로 그런 불확실성에 대처하려고 설계되지 않았나요? 라자는 AI가 실제 수요와 제품 믹스를 감지하고 거기서 거꾸로 계획할 수 있다고 동의합니다. "실시간 추천을 제공할 수 있지만, 누군가는 여전히 그것을 실행해야 합니다." 그때 순간의 현실이 '지능적' 기계의 최선의 계획을 위협합니다.

물류 운영의 완전 자동화는 드뭅니다. 고도로 전문화된 제품을 다루는 '라이트아웃' 창고 정도입니다. 그런 설정은 공급망 사소한 미계산이 누적되어 하류에서 치명적 서비스 실패로 이어지는 채찍 효과(Bullwhip Effect)를 유발할 수 있습니다.

기술의 아이러니는 조직 내 성공이 최종적으로 '사람'에 달려 있다는 점입니다. 라자에 따르면 문제는 종종 기업 문화에 있습니다.

"기술은 이미 하고 있는 일을 더 빨리 하게 할 뿐입니다. 처음부터 데이터 기반 문화가 없고 데이터로 아무 일도 하지 않았다면, 가치를 더할 수 없습니다."

교육(기계가 아닌 사람)은 동등하게 중요합니다. 기존 프로세스를 걷어내면서 새 프로세스에 대한 직원 교육을 제대로 하지 않는 조직은 비싼 기술 이니셔티브가 실패하는 것을 보게 될 것입니다. 최고 경영진은 투자 수익률에 대해 현실적이어야 하며, 투자자들의 분기 이익 증대 압박 속에서도 그렇습니다. 그런 시나리오에서 SaaS 도입이 초기 비용 부담을 완화할 수 있습니다.

물리적 물류 세계가 자동화·예측 시스템이라는 가상 역량을 필요로 함은 의심할 여지가 없습니다. 하지만 그 '솔루션'을 적용하는 방식이 성공과 실패를 가릅니다. 라자의 말처럼: "기술은 인에이블러(Enabler)이지 솔루션이 아닙니다."