글로벌 컨테이너 대란 해결의 열쇠, 예측 분석

전 세계 화주들은 치솟는 운임에 대처하느라 분주하고, 이들을 지원하는 물류 조직은 예상치 못한 도전에 직면해 있습니다. 중국에서 미국 서부 항만으로 화물을 실어 나르는 해상 운임은 40피트 컨테이너당 2만 달러를 넘어섰습니다. 팬데믹 이전 평균 1,590달러의 몇 배에 달하는 금액입니다.

새로운 규제와 데이터의 중요성

유럽의 'Fit for 55'와 미국의 '2021년 해운 개혁법' 등 새로운 친환경 규제가 업계에 추가 과제를 안기며 빠르고 효율적인 솔루션의 필요성을 가속화합니다.

오늘날 데이터는 과거, 현재, 미래 운영에 대한 통찰을 제공하므로 새로운 장애물을 헤쳐 나가는 데 있어 모든 산업의 가장 중요한 자산입니다. 데이터를 활용한 디지털 진화는 정량적·역사적 정보를 이용해 격차를 개선함으로써 해운 산업에 새로운 투명성 시대를 엽니다. 이 이동은 비용이 많이 드는 혼란이 어떻게, 어디서, 때로는 언제 발생할지 보여줍니다. 인공지능(AI)은 현재 압력 아래 공급망이 무너지지 않도록 기업이 반드시 채택해야 할 필수 적응 수단이 되고 있습니다.

변모한 해운의 모습

요즘 소비자는 여행을 못 가니 물질적 소비를 늘리며 이커머스가 폭발적으로 성장했습니다. 이로 인해 서비스가 너무 느려져 고객이 상품을 과다 재고로 쌓아두는 악순환이 벌어집니다. 핵심 문제는 대부분의 컨테이너가 선박에 정체되어 있고, 선박들이 항만에서 하역을 기다리며 끝없이 줄을 서 있다는 점입니다. 이는 더 심한 혼잡을 초래하고, 공급망 전반에 극심한 병목 현상을 만듭니다.

수출업자들에 따르면 컨테이너가 출발 항만에 방치되어 높은 운임을 지불했음에도 제때 운송되지 않습니다. 여기에 이커머스와 자택 배송 증가로 소포 및 라스트마일 배송 부문 비용이 24.3% 상승했습니다. 이는 상품을 제공하는 기업과 배송사 모두에 추가 비용을 안기며, 결국 운송 산업의 전례 없는 상황에서 피할 수 없는 부작용으로 서비스 수준이 지속적으로 저하됩니다.

월별로 전 세계 운임 상승률이 20%에 달합니다. 유럽 노선은 더 높은 견적이 나오는데, 중국 동부에서 로테르담이나 함부르크까지 비용이 상하이에서 LA까지보다 훨씬 큽니다. 인력과 트럭 부족에 들어오는 물량은 폭증하니, 선적이 항만에 도착하면 혼잡은 불가피합니다. 이로 인해 운송 가격이 폭등해 불과 1년 전보다 6배 이상 비싸졌습니다.

필수 자재 부족 리스트가 길어지며 글로벌 공급망의 혼란은 가중됩니다. 반도체부터 목재까지 부족 사태가 배송을 지연시키고 전반적인 비용을 올립니다. 이는 2022년 깊숙이까지 해운 불확실성을 더할 것입니다.

불확실한 추정

소매업체가 4분기에 접어들며 재고 수준은 나날이 늘어나고, 창고 공간은 점점 부족해집니다. 이는 물류 기업이 선박의 가용 용량을 파악하는 것을 더욱 어렵게 만들어 많은 기업이 공간을 과대평가하고 배송을 더 지연시킵니다.

현재 컨테이너 용량이 선박 위에서는 유휴 상태지만 육상에서는 그렇지 않으므로, 운송 기업은 자주 기항하는 항만에 컨테이너 예비분을 확보하는 것이 필수적입니다. 역설적으로 현재 데포의 유휴 컨테이너 수준은 여전히 상대적으로 높습니다. 일부를 재배치하면 컨테이너 관리가 더 효율적일 수 있음을 시사합니다. 사실은 빈 컨테이너가 여전히 필요하지만, 수요 충족용과 '예비용'을 고려해 더 정확하고 효율적으로 배정해야 합니다.

현실은 해운 산업이 직면한 각 도전이 서로를 악화시킨다는 것입니다. 게다가 어느 한 요소가 결정적인 것이 아니라, 모든 요인이 결합해 현재 어려움을 만듭니다. 기업들은 공급망에 관여된 모든 회사가 끊임없이 변하는 조건에 대처하려 필사적인 조치를 취하면서 나타나는 단절의 미끄러운 경사를 탐색하려 애씁니다.

일부 기업은 이 공백을 메우려 협력 중입니다. 선사 간 동맹이 이미 형성되고 있습니다. 현재 산업 발전 속도로 볼 때 기업 간 협력의 힘과 실행 가능성은 매년 커질 것입니다.

게임 체인저 솔루션

이러한 미묘함을 헤쳐 나갈 극한의 필요성이 물류 기업들로 하여금 새로운 솔루션 개발과 서비스 확장을 추동했습니다. AI 혁신 채택을 통한 디지털 전환은 공급망 전반의 기업들이 말 그대로 그리고 비유적으로 '배송'할 수 있도록 필요한 수요를 충족하는 희망의 등대가 되었습니다.

컨테이너 수명주기 동안 발생하는 모든 비용을 고려한 AI 최적화 모델이 필요합니다. 데이터 분석은 과거 성과, 현재 운영 건전성, 예측 추세 기반 미래 비용에 대한 가시성을 제공하여 컨테이너를 급행으로 보낼지, 항만에서 대기시킬지 결정하게 합니다. 이를 통해 기업은 빈 컨테이너를 수요가 높은 위치로 적시에 이동시키고 보관 비용을 절감하며 현장의 빈 재고 불균형을 완화하는 방법을 사용할 수 있습니다. AI 예측을 통해 만재 컨테이너 수뿐 아니라 가용 빈 컨테이너 추정치도 얻을 수 있습니다.

물류 기업은 데이터 추출 과정을 자동화하고 머신러닝 알고리즘으로 데이터 품질을 더욱 고도화할 수 있습니다. 이 데이터를 활용하면 컨테이너 보관, 재배치, 계획 전략을 수립할 수 있어 선단 민첩성을 높이는 동시에 필요 물량을 줄일 수 있습니다. 이러한 예측 분석을 통해 개별 기업은 운영 가시성을 높여 건전하고 최적의 안전 재고 수준을 유지할 수 있습니다. 데이터 진정성과 통합으로 예측 분석은 해운 수요를 더 잘 배분하여 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

가장 중요한 것은, 기업이 더 나은 데이터 관리를 갖출 때 '단일 버전의 진실(one version of truth)'이 산업 전체의 표준으로 나타난다는 것입니다. 디지털 전환을 구현함으로써 수요-공급 체인은 2021년의 복합적 미묘함을 헤쳐 나갈 수 있습니다.

Marc Meyer는 Transmetrics의 최고상업책임자입니다.