창고 효율성 극대화: 디바이스 데이터 활용해 워크플로 간소화하기

데이터를 수집하고 비즈니스에서 시간 효율을 극대화하려는 노력은 개인 생활의 예산 관리와 비슷합니다. 아침 출근 전 매일 1달러 싼 커피를 사 마신다면, 6달러 커피가 상대적으로 저렴해 보여도 시간이 지나면 약 250달러를 절약하게 됩니다. 이를 100명에게 곱하면 2만 5천 달러의 집단적 절감으로 이어집니다.

이 개념은 반복적이고 필수적인 작업을 개선해 매장 현장에서 절약하는 시간에도 적용됩니다. 바코드 스캔을 예로 들면: 특정 스캐너가 더 빠르고, 스캔당 단 1초 차이가 효율성에 큰 영향을 미칩니다. 작업자가 하루 1,000회 스캔하고 창고에 1,000명의 작업자가 있다면, 하루 100만 초(약 12일 치 시간)를 절약합니다.

현장 부가가치의 70%가 인간 작업자의 손에서 창출된다고 가정해도 무방하며, 자동화로 그 수치가 급격히 떨어질 것이라는 통념과 달리 인간은 예측 가능한 미래까지 제조, 물류, 공급망의 중심에 남을 것입니다. 이 생태계는 인간 중심적 출발점 없이는 작동하지 않습니다. 따라서 데이터 추적에 관여된 기능 개선이 산출량 극대화에 도움이 됩니다. 예를 들어 모든 스캐너를 사물인터넷(IoT)에 연결해 작업자가 창고에서 이동해야 하는 거리를 줄이면 시간을 절약할 수 있습니다.

또한 작업자들이 집단적으로 수행하는 지표(전체 절약 시간, 생산성 증가 등)를 웨어러블에서 수집해 워크플로 효율을 개선할 수 있습니다. 또한 이전에는 눈에 띄지 않던 일상 운영의 약점을 식별할 수도 있습니다. 개인 지출 비유처럼, 많은 소액을 더하고 회사 전체로 곱하면 절감 효과는 놀랄 만합니다. 창고에서 적절한 기술을 활용하는 기업은 일부 영역에서 약 20%의 효율성 향상을 실현할 수 있습니다.

독일 한 연구에 따르면 창고 내 이동 시간이 평균 전체 피킹 시간의 40%를 차지합니다. 이는 작업자가 픽업 장소를 오가는 시간과 그곳에서 머무는 시간을 포함합니다. IoT에 디지털로 연결된 스캐너는 이 데이터를 수집할 수 있고, 인공지능이 이를 분석해 개선점을 찾을 수 있습니다. 더 빠른 경로나 아이템을 픽업할 더 나은 순서가 있을까?

이런 변수를 결정하는 프로그램을 실행할 수 있습니다. 때로는 가장 치명적인 문제가 탐지되지 않는 문제입니다. 데이터 수집과 분석을 통해 그런 사각지대를 인지하는 것은 엄청난 게임체인저가 될 수 있습니다.

수에즈 운하가 거의 6일 반 동안 막혔을 때, 수에즈 운하 당국장 오사마 라비(Osama Rabie)는 위기가 지속되는 매일 1,500만 달러 손실이 발생한다고 밝혔습니다. 하지만 사건의 진정한 비용은 훨씬 더 컸습니다. 1주일 지연되면 다음 주도 지연되고, 자원이 동원되면서 그다음 주는 더 지연됩니다. 이는 복리로 작용해 상황을 악화시키고 손실 금액을 훨씬 더 천문학적으로 만듭니다.

반면, 신기술을 통한 효율성 증대로 공급망에 긍정적 복리 효과가 일어날 수 있습니다. 작업자가 더 많은 시간을 절약할수록 더 많은 일을 할 수 있을 뿐만 아니라, 이 '창출된' 시간이 효율을 더 극대화하고 미래에 더 많은 시간을 절약할 혁신을 고안하는 데 투입될 수 있습니다.

창고 전반에 프로세스 분석을 제공하는 기술을 발굴하고 투자하면 기업이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 효율성, 안전성을 개선하고 '인간 디지털 트윈'의 시작을 만들 수 있습니다. 작업자가 진화하는 IoT에 연결되어 메타데이터를 제공해 효율을 극대화합니다. 모든 것은 작업자를 중심에 두는 것에서 시작됩니다.

악셀 슈미트(Axel Schmidt)는 제조, 생산, 물류, 소매용 산업용 웨어러블 개발사 프로글러브(ProGlove)의 수석 커뮤니케이션 매니저입니다.